Navegar por la revolución de la Inteligencia Artificial

En un periodo marcado por el cambio, muchos líderes empresariales y de TI evitan afrontar que no basta con sucumbir al miedo a perderse las últimas tendencias de Inteligencia Artificial (IA).

Elaborar una estrategia ganadora es lo que, a la larga, le permitirá efectivamente hacer una diferencia qué el mercado reconozca (y aprecie) con el uso de esta tecnología. 

Por: Sathya Srinivasan | Vicepresidente de Consultoría de Soluciones Globales | Partners de Appian

 

En el panorama tecnológico que cambia rápidamente, es imperativo adoptar el cambio de manera inmediata. Sin embargo, lo que a menudo elude a muchos líderes empresariales y de TI es la idea de que no basta con sucumbir al miedo a perderse las últimas tendencias de IA. 

La clave radica en evaluar exhaustivamente cómo estos cambios tecnológicos aumentarán las operaciones comerciales. 

No todas las soluciones de Inteligencia Artificial  son iguales, y es posible que no sean adecuadas para todas las empresas. 

Hoy, más que nunca, es esencial identificar y adoptar el proceso de pensamiento tecnológico adecuado, a un ritmo sin precedentes. 

El desafío se agrava con la necesidad de capitalizar estas innovaciones rápidamente, para asegurar una posición de liderazgo en el mercado, o alejarse igual de rápido de los emprendimientos fallidos, para evitar otro costoso esfuerzo de TI.

La dicotomía de las habilidades de Inteligencia Artificial

El panorama actual de la IA presenta una marcada dicotomía. Por un lado, están los científicos de datos: expertos que profundizan en los datos para descubrir información procesable para obtener ventajas empresariales. Pero ese talento es raro. 

En el espectro opuesto se encuentran los usuarios empresariales – los principales gestores de datos -, que a menudo luchan por aprovechar este activo de forma eficaz. 

El puente entre estos dos ámbitos se está formando gradualmente a medida que surgen nuevas herramientas, lo que permite a los profesionales de negocios utilizar directamente los datos a través de la Inteligencia Artificial. 

Esto señala un período en el que la experiencia, tanto en ciencia de datos como en operaciones comerciales, coexistirán como habilidades indispensables. 

Identificar dónde se alinean sus fortalezas e intereses dentro de este espectro es crucial para navegar por el futuro de la IA en los negocios.

En cualquier función dentro del ámbito de la IA, es evidente una dependencia cada vez mayor de los resultados proporcionados por los sistemas de Inteligencia Artificial. 

Sin embargo, esta confianza puede llevar, inadvertidamente, a aceptar información presentada con precisión como verdadera, debido a la sofisticada entrega de contenido generado por IA. 

Cada vez es más crucial evaluar críticamente la lógica subyacente de las recomendaciones de Inteligencia Artificial para validar su precisión. 

Actuar sobre las sugerencias de la IA, sin una base fáctica sólida, plantea riesgos significativos para las operaciones comerciales.

Mantenerse a la vanguardia: definir y lograr el éxito

Entonces, ¿qué se necesita, realmente, para mantenerse a la vanguardia? “Mantenerse a la vanguardia” es un término que exige contexto: adelantarse a quién, qué y por qué. 

En muchas empresas, el uso más eficaz de la IA es mejorar la eficiencia, la concienciación y el conocimiento internos. Este objetivo requiere una comprensión clara de los pasos involucrados. 

Si bien muchos proveedores de productos enfatizan el “qué” y el “por qué”, los cuales son – innegablemente – cruciales, el verdadero desafío surge en la fase de implementación. 

La inspiración extraída de las conferencias tecnológicas y los foros de CIO, a menudo, conducen a una pregunta fundamental al regreso a la oficina: “¿Cómo empiezo?” 

En esta coyuntura es donde se producen la mayoría de los pasos en falso.

Dado que los directores de tecnología y los líderes de TI participan – cada vez más – en las reuniones de la junta directiva, la pregunta predominante es sobre la inversión en IA y su cronograma de implementación. 

Esta presión puede hacer que los líderes tecnológicos sucumban a la exageración del mercado, lo que da lugar a enfoques aislados. 

Es en este punto que los líderes deben dar un paso atrás y evaluar qué aspectos de su ecosistema de software existente pueden servir como base para adoptar estos cambios. 

Trazando el rumbo: pasos prácticos para la implementación de la IA

Es fundamental establecer una plataforma central que no sólo se adapte a las tecnologías emergentes, sino que también las integre. 

Una plataforma de este tipo actúa como un adhesivo digital, uniendo a la perfección varios procesos empresariales y permitiendo que toda la plantilla se adapte a las nuevas herramientas, sin interrupciones significativas. 

No se puede subestimar el poder de un sistema que minimiza los desafíos de la gestión del cambio, integrando cada avance tecnológico en la estructura de la organización. 

Este enfoque, sobre todo, reduce la fricción que supone la adopción de nuevas tecnologías, lo que le convierte en una estrategia potente para navegar por la revolución de la Intelugencia Artificial.

Entonces, ¿cómo podemos avanzar en la integración de la IA en nuestros negocios de manera efectiva? De acuerdo con la frase: “El progreso es el progreso, no importa cuán pequeño sea”. 

El paso inicial para aprovechar la IA es evaluar los activos tecnológicos dentro de su organización, y comprender cómo se pueden optimizar, para aprovechar plenamente el potencial de la IA. 

Implementar tecnología de Inteligencia Artificial, sin una estrategia bien pensada, es similar a embarcarse en un proyecto científico sin ninguna aplicación práctica a la vista. 

Diseño a la medida

También es crucial reconocer que no todas las empresas poseen el mismo tipo de datos, ni pueden beneficiarse de un enfoque uniforme de IA.

En primer lugar, es imperativo obtener una comprensión integral de su panorama de datos. 

¿Qué tipos de datos tiene su organización? ¿Se trata principalmente de datos internos de clientes y socios, o también están aprovechando proveedores externos para enriquecer sus datos internos? ¿Dónde residen los datos de su empresa? ¿Está alojado en servidores locales o en la nube por un proveedor de servicios? 

Si su empresa hace negocios en Europa o en California por ejemplo, hay que tener en cuenta que debe cumplir con el reglamento general de protección de datos (RGPD) de la Unión Europea, y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). 

Para ciertas industrias altamente reguladas como los servicios financieros, los seguros, la atención médica y las ciencias de la vida, existen regulaciones adicionales de la industria y requisitos de cumplimiento a considerar. 

De repente, un simple ejercicio de recopilación de datos se convierte en un proyecto complejo que requiere la participación de múltiples partes interesadas, tanto en equipos internos como externos.

Resultados de la IA, según los datos

En segundo lugar, evaluar la calidad de estos datos es esencial, ya que tienen un impacto directo en las capacidades de toma de decisiones de la Inteligencia Artificial. 

Incluso una cantidad mínima de datos de mala calidad puede dar lugar a recomendaciones de IA significativamente equivocadas. Por lo tanto, priorizar la calidad de los datos es el primer paso. 

Sin embargo, tenga cuidado de no caer en la “parálisis del análisis”. Dadas las grandes cantidades de datos que acumulan las organizaciones, dedicar años a analizar y limpiar estos datos puede ser una tarea tentadora y, en última instancia, improductiva. 

Un enfoque más pragmático implica centrarse en un subconjunto manejable de sus datos para empezar. Esto permite un progreso inicial rápido y permite expansiones incrementales a medida que avanza. 

Una estrategia de este tipo resulta más eficaz que intentar una transformación total desde el principio.

Además, alinear sus iniciativas de IA con una plataforma que integre de forma natural las capacidades de Inteligencia Artificial en los flujos de trabajo diarios de sus empleados, puede mejorar significativamente la productividad. 

Esto en un período de tiempo relativamente corto, en comparación con la revisión de sistemas completos. 

La integración de tecnologías complementarias facilita transiciones más fluidas y una mayor aceptación entre la fuerza laboral.

Lo ágil favorece a la Inteligencia Artificial

En tercer lugar, los líderes empresariales y de TI deben adoptar la filosofía de fracasar rápidamente. 

Las iniciativas que pueden cerrarse rápidamente al darse cuenta de su ineficacia, ahorran más recursos y tiempo que las que se prolongan sin dar resultados positivos. Ello obliga a las organizaciones a “convivir” con experimentos improductivos. 

Es una buena práctica común comenzar con un piloto pequeño y manejable para crear conocimientos, tanto comerciales como técnicos, identificar riesgos y desafíos, antes de implementar una solución empresarial. 

Por último, no se puede subestimar la importancia de medir el impacto de sus iniciativas de Inteligencia Artificial. 

Sin métricas concretas para cuantificar su efectividad, es difícil evaluar con precisión cómo estas innovaciones contribuyen a los objetivos de su negocio. 

Establecer puntos de referencia claros y cuantificables para el éxito garantiza que pueda evaluar de forma demostrable el retorno de la inversión, y tomar decisiones sobre futuros proyectos de IA.

En resumen, embarcarse en el viaje para integrar la Inteligencia Artificial en sus procesos empresariales requiere un enfoque reflexivo y mesurado. 

Al comprender los datos comerciales, las organizaciones pueden navegar por las complejidades de la adopción de la IA y capitalizar realmente su potencial transformador al:

• Priorizar la calidad 
• Adoptar una estrategia de implementación gradual 
• Complementar la tecnología existente 
• Aceptar la posibilidad de fracaso como una oportunidad de aprendizaje 
• Y medir rigurosamente los resultado