La rápida evolución de las nuevas tecnologías puede llevar a las empresas a adoptar apresuradamente soluciones innovadoras sin una visión estratégica clara.
La inteligencia artificial (IA), en particular, ha capturado la atención de muchas organizaciones, prometiendo transformar diversas facetas del negocio. Sin embargo, es crucial que los líderes empresariales se planteen preguntas fundamentales antes de embarcarse en la adopción de la IA, para asegurarse de que esta tecnología se alinee con los objetivos centrales del negocio.
Determinando el valor de la IA en la resolución de desafíos empresariales
- Identificar problemas específicos: Antes de implementar IA, es esencial dar un paso atrás y preguntarse: ¿Por qué queremos esto?. Comprender los diferentes casos de uso y el valor específico que la IA puede aportar es fundamental. Crear un equipo multifuncional liderado por ejecutivos puede ayudar a explorar varios casos de uso para identificar dónde realmente puede marcar una diferencia en la productividad y eficiencia.
- Permitir la experimentación: Confiar en equipos multifuncionales para experimentar y encontrar soluciones innovadoras es fundamental. La IA, el aprendizaje automático y la IA generativa tienen un gran potencial, pero no son la única respuesta. Es esencial ofrecer a las personas la libertad de explorar y experimentar de manera rápida y rentable, utilizando la nube para escalar las ideas más prometedoras.
- Tener un propósito claro: Es crucial formular claramente la estrategia y las ambiciones antes de implementar soluciones de IA generativa. Muchas veces, las ideas no articuladas correctamente indican que se empezó con la tecnología y no con el problema. Asegurarse de que la tecnología seleccionada realmente aborde los problemas identificados es fundamental.
- Preguntar sobre frustraciones: Preguntar a los empleados ¿Qué te frustra? puede revelar las tareas aburridas y repetitivas que la IA puede reemplazar rápidamente. Alejarse de los enfoques de todo o nada y considerar la combinación de tecnología y sistemas humanos puede mejorar significativamente los procesos.
Preparándose para experimentar con IA generativa
- Asegurar la calidad de los datos: Antes de experimentar con IA generativa, las empresas deben asegurarse de que sus datos estén en el lugar correcto y de buena calidad. La gobernanza de datos y la calidad de los mismos son aspectos clave que determinan el éxito de las implementaciones de IA.
- Utilizar la nube: Las empresas pueden reducir los costos de experimentación utilizando la nube, lo que proporciona acceso a una amplia gama de herramientas y facilita la escalabilidad de buenas ideas. Comparando la dependencia de la nube con la dependencia de la electricidad, las empresas pueden confiar en proveedores externos para la infraestructura necesaria.
- Educar a los altos ejecutivos: Una estrategia de datos e inteligencia artificial es fundamentalmente una cuestión de personas, organización y cultura. Es esencial impartir educación a los altos ejecutivos para familiarizarlos con sus roles en la estrategia de IA, asegurando que comprendan estos aspectos desde una perspectiva estratégica.
Evaluando los riesgos de ser pionero en la adopción de nuevas tecnologías
- Evaluar cuidadosamente las inversiones: Adoptar tecnología nueva como la IA puede catapultar a una empresa hacia adelante, pero también conlleva riesgos. Es importante evaluar cuidadosamente las decisiones sobre IA y no asumir que es la solución para todos los problemas.
- Diseñar soluciones ágiles: Incluso si se elige el caso de uso correcto, es importante crear soluciones de IA con agilidad, permitiendo pivotar y adaptarse a medida que las ofertas del mercado cambian. Esta agilidad protege las inversiones y asegura que las soluciones puedan evolucionar con el tiempo.
- Prepararse para el Futuro: Los modelos lingüísticos continuarán desarrollándose, y es crucial obtener el modelo adecuado en el momento correcto y estar preparados para cambiar a otros modelos en el futuro. Esto asegura que la empresa se mantenga a la vanguardia de la tecnología sin quedar atrapada en soluciones obsoletas.
Estrategias para implementar IA: Diversificar inversiones y priorizar resultados rápidos
- Equilibrar la cartera y encontrar frutos rápidos: Al crear estrategias de IA, los líderes deben equilibrar su cartera e identificar casos de uso que puedan demostrar valor rápidamente. Encontrar áreas de productividad personal puede generar un impulso valioso.
- Considerar el uso del tiempo libre: Si la IA libera tiempo de los empleados, es vital asegurar que este tiempo se utilice de manera productiva. Pensar en la productividad del desarrollo, no solo en la del desarrollador, puede significar mejoras en la entrega de valor a los clientes.
- Adoptar una mentalidad evolutiva: Al igual que con la evolución de los teléfonos móviles, la adopción de IA es un viaje continuo. Las empresas deben estar dispuestas a adaptarse y evolucionar constantemente, asegurándose de no quedarse rezagadas en un mundo tecnológico en rápida evolución.
En resumen, la adopción de IA debe ser estratégica y bien planificada, con un enfoque claro en resolver problemas empresariales específicos y aprovechando la tecnología adecuada para cada situación. La calidad de los datos, la agilidad en la implementación y la educación continua de los líderes son claves para asegurar el éxito en este viaje tecnológico.
