Casi la mitad de los directores de innovación (CIOs) afirman que actualmente emplean inteligencia artificial (IA) o planean utilizarla en los próximos 12 meses. Pero la mayor parte de las organizaciones todavía ignoran cómo convertir la IA en una competencia de TI esencial. Las juntas directivas, los directores ejecutivos (CEOs) y los clientes quieren usar la IA para impulsar mejoras reales en la experiencia del empleado y del cliente.
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5 hábitos de las empresas con una inteligencia artificial de éxito
22 de octubre de 2020
Autora: Kasey Panetta
Las empresas necesitan equipos diversos, patrocinio ejecutivo y menos pruebas de concepto para contar con los programas de inteligencia artificial (IA) más sólidos.
“Podría sonar contradictorio, pero lo importante es tener el menor número posible de pruebas de concepto (PoC, del inglés "proof of concept")”.
Promover hábitos positivos para obtener el máximo valor de la tecnología constituye una forma importante de conseguir que se convierta en algo habitual.
“La idea de que tus hábitos sean deliberados es clave para saber cómo abordar la IA en este desarrollo moderno”, comentó Whit Andrews, analista vicepresidente eminente, durante su sesión en el Gartner IT Symposium/Xpo 2020® virtual. “Piensa en estos hábitos de un modo estratégico; marcará una enorme diferencia”.
Hábito n.º 1: Utilizar equipos de IA de funciones mixtas para cada proyecto de inteligencia artificial
Las organizaciones más eficaces a la hora de convertir la IA en parte integral de la estrategia empresarial utilizan equipos de IA de funciones mixtas para todas las iniciativas de inteligencia artificial. Estas organizaciones creen intensamente que ajustar la IA a las iniciativas empresariales constituye un modo de ofrecer valor. Resultan esenciales tanto la diversidad del equipo como el modo en que esa variedad se aplica a todas las iniciativas.
Leer más: 2 megatendencias dominan el Hype Cycle de Gartner de 2020 en el campo de la inteligencia artificial
Hábito n.º 2: Invertir en la variedad de los equipos de funciones mixtas (ofrecer formación a sus integrantes en caso necesario)
Las organizaciones en las que la IA tiene un “valor importante” tienen un 14 % más de funciones en los equipos de IA. Resulta más habitual tener funciones como investigadores de IA y científicos de datos, porque la IA siempre se origina con datos. Además, resulta clave contar con la perspectiva técnica que esas funciones aportan a un equipo de IA.
Las funciones como los responsables de proyectos, estrategas, diseñadores de aplicaciones y otros también son esenciales para conseguir la diversidad de pensamiento y experiencia que requiere este tipo de trabajo. Distintas experiencias y perspectivas sobre la IA mejorarán la ética de la IA, una comprensión del valor de la IA para los clientes, cómo debería utilizarse y dónde puede tener la mayor influencia. Esto permitirá al equipo ofrecer un valor comercial importante.
Hábito n.º 3: Incluir a altos ejecutivos en la estrategia y su financiación
Las organizaciones que asignan un presupuesto de IA a una función corporativa en los niveles superiores tienen casi el doble de probabilidades de alcanzar un nivel de madurez 4. Asociar el presupuesto con un patrocinador a un nivel corporativo alto significa que el ejecutivo da una idea de lo que necesita la organización, de modo que el equipo de IA pueda abordar eso y ser la voz que explique el valor que tiene la IA para dicha empresa. Son capaces de comunicar a la alta dirección cómo casan los datos con la estrategia empresarial y los objetivos corporativos.
Hábito n.º 4: Poner en marcha la IA con un objetivo y medirlo
Las organizaciones que miden las repercusiones financieras o de riesgos de los proyectos de IA tienen más probabilidades de éxito que las que no lo hacen. Contar con indicadores permite a las organizaciones mostrar cómo se puede utilizar la inteligencia artificial en toda la empresa, resaltando sus beneficios y riesgos en determinadas áreas. Por ejemplo, la capacidad de analizar vídeos o imágenes podría comenzar en el ámbito de la seguridad, pero con algo de madurez podría utilizarse para analizar la presencia de la marca de las organizaciones o comprender cómo reaccionan a los productos los clientes.
Leer más: La Guía para la inteligencia artificial del CIO
Esto no quiere decir que todo proyecto deba garantizar un retorno de la inversión positivo; pero, con independencia del resultado, se debe medir para ver qué es posible.
Hábito n.º 5: Limitar el número de pruebas de concepto (PoC)
Podría sonar contradictorio, pero lo importante es tener el menor número posible de pruebas de concepto. En los últimos años uno de los mensajes clave que han escuchado las organizaciones en relación con la IA era que había que probar todo y ver qué funcionaba, centrándose luego en desarrollar lo que funcionaba. Sin embargo, las empresas actualmente comprenden cada vez mejor lo que la IA puede hacer por ellas y en qué ocasiones debe evitarse la tecnología.
Las organizaciones que están explorando actualmente la inteligencia artificial en sus operaciones tienen aproximadamente un 20 % menos de pruebas de concepto que las organizaciones que solo planean emplearla. Una estrategia bien pensada al seleccionar e implementar pruebas de concepto ofrecerá beneficios importantes.
“Los responsables deben estar preparados para cambiar los procesos arraigados”.
En lugar de tardar semanas o meses en encontrar las habilidades correctas, las organizaciones necesitarán la capacidad de crear equipos de forma dinámica con poca anticipación, asignando tareas según conocimientos, experiencias, habilidades y competencias necesarios. Samsung, por ejemplo, tuvo un programa piloto para contratar a trabajadores autónomos de plataformas en línea y crear equipos de proyectos en tan solo dos días.
“La mano de obra bajo demanda se convertirá en la norma”, comentó Tay. “Los responsables deben estar preparados para cambiar los procesos arraigados para obtener el máximo valor”.
