Cómo crear una estrategia de IA exitosa

Al dotar a las máquinas de una mayor capacidad para aprender, razonar y tomar decisiones, la IA está transformando casi todos los sectores, incluidos el manufacturero, el hotelero, el sanitario y el académico. Según un estudio reciente, el 92 % de los integrantes de equipos directivos espera digitalizar los flujos de trabajo y utilizar la automatización con IA de aquí a 2026.¹Sin una estrategia de IA, las organizaciones corren el riesgo de perderse los beneficios que esta puede ofrecer.

Una estrategia de IA ayuda a las organizaciones a abordar los complejos retos asociados a la implantación de esta tecnología y a definir sus objetivos. La IA puede utilizarse para analizar datos en profundidad, automatizar tareas repetitivas, optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente mediante asistentes y agentes de IA.

Un propósito y un plan bien definidos ayudan a garantizar que la adopción de la IA se alinee con los objetivos empresariales más amplios. Esta alineación es esencial para obtener un valor significativo de la IA y maximizar su impacto. Una estrategia de IA exitosa también proporciona una hoja de ruta para crear las capacidades necesarias y garantizar una aplicación estratégica y responsable de la IA dentro de la organización.

Las organizaciones que se esfuercen ahora por comprender la IA y aprovechar su potencial, serán las que prosperen en el futuro. Una estrategia sólida de IA permitirá a estas organizaciones gestionar las complejidades de la integración de la IA, adaptarse rápidamente a los avances tecnológicos y optimizar sus procesos, su eficiencia operativa y su crecimiento general.

Una estrategia de inteligencia artificial es un plan para integrar la IA en una organización de modo que se alinee con los objetivos más amplios de la empresa y los respalde. Una estrategia de IA exitosa debe actuar como una hoja de ruta para este plan. Según los objetivos de la organización, una estrategia de IA puede describir cómo esta ayuda a obtener conocimientos más valiosos de los datos, a mejorar la eficiencia, a fortalecer la cadena de suministro o el ecosistema y a mejorar el talento y las experiencias de los clientes.

Una estrategia de IA bien formulada también debe ayudar a orientar la infraestructura tecnológica para garantizar que la empresa cuente con el hardware, el software y otros recursos necesarios para implantar la IA de manera eficaz. Y como la tecnología evoluciona con tanta rapidez, la estrategia debe permitir a la organización adaptarse a las nuevas tecnologías y a los cambios del sector. También deben tenerse en cuenta consideraciones éticas como la parcialidad, la transparencia y los aspectos normativos para apoyar una implementación de la IA responsable.

A medida que la inteligencia artificial sigue afectando a casi todos los sectores, es imprescindible contar con una estrategia de IA bien elaborada. Puede ayudar a las organizaciones a desbloquear su potencial, obtener una ventaja competitiva y lograr un éxito sostenible en la siempre cambiante era digital.

La creación de una estrategia de IA reporta numerosos beneficios a las empresas que integran esta tecnología, ya sean start-ups u organizaciones globales. Una estrategia de IA permite a las organizaciones aprovechar deliberadamente las capacidades de IA y alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales generales. La estrategia de IA se convierte en la brújula de las contribuciones significativas al éxito de la organización. Permite a las partes interesadas elegir proyectos que ofrezcan la mayor mejora posible en procesos importantes como la productividad, la toma de decisiones y los resultados finales.

Una estrategia de IA describe las medidas que ayudan a transformar las ideas en soluciones en los proyectos de IA. Para alcanzar estos objetivos, la organización debe tomar decisiones importantes relacionadas con los datos, el talento y la tecnología. Una estrategia bien elaborada proporciona un plan para gestionar, analizar y utilizar los datos en las iniciativas de IA. Determina el talento necesario para desarrollar, atraer o retener habilidades en ciencia de datos, machine learning (ML) y desarrollo de IA. También orienta la adquisición de hardware, software y recursos de cloud computing para implementar la IA de manera eficaz.

En esencia, una estrategia de IA exitosa es imprescindible, ya que respalda los objetivos empresariales, facilita la priorización, optimiza las opciones de talento y tecnología y garantiza una integración organizada de la IA que respaldará el éxito de la organización.

A continuación se indican los pasos que se suelen seguir para elaborar una estrategia eficaz de inteligencia artificial:

Comprenda varias tecnologías de IA, incluidas la IA generativa y la IA agéntica (y en qué se diferencian ), el machine learning (ML), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión artificial. Investigue los casos de uso de la IA para saber dónde y cómo se están aplicando estas tecnologías en los sectores pertinentes. Enumere los problemas que puede resolver la IA y los beneficios que puede aportar. Anote los departamentos que lo utilizan, sus métodos y los posibles obstáculos.

Comprenda la organización, sus prioridades y capacidades. Revise el tamaño y la solidez del departamento de TI, que implantará y gestionará los sistemas de IA. Entreviste a los jefes de departamento para identificar los posibles problemas que la IA podría ayudar a resolver.

Identifique los problemas que la organización necesita resolver y las métricas que deben mejorarse. No dé por sentado que la IA es siempre la solución: elija objetivos empresariales importantes para la empresa y en los que la IA tenga cierto historial de éxito.

Busque empresas del sector de la IA que hayan trabajado en el suyo. Elabore una lista de posibles herramientas, proveedores y asociaciones, en función de su experiencia, reputación y precios. Priorice las adquisiciones en función de las fases y los plazos del proyecto de integración de la IA.

Cree una hoja de ruta que dé prioridad a los primeros éxitos que aportarán valor a la empresa. Escoja los proyectos en función de las necesidades prácticas identificadas. Determine las herramientas y el apoyo necesarios y organícelos en función de lo que sea más decisivo para el proyecto, concretamente:

• Datos: elabore una estrategia de datos que determine si se necesitarán nuevos conjuntos de datos o ya existentes para alimentar eficazmente la solución de IA. Establezca un marco de gobierno de datos para gestionarlos de forma eficaz.

• Algoritmos: los algoritmos son las reglas o instrucciones que permiten a las máquinas aprender, analizar datos y tomar decisiones. Un modelo representa lo aprendido por un algoritmo de machine learning. Determine quién se encargará de implementar los algoritmos y de diseñar, desarrollar y validar los modelos, ya que se necesitan conocimientos especializados para gestionar eficazmente estas tareas. 

• La infraestructura: determine dónde se alojarán sus sistemas de IA y cómo se van a escalar. Considere si va a implementarlos en su propia infraestructura o en plataformas de terceros.

• Talento y externalización: evalúe la preparación y las carencias de hablidades dentro de la organización para implantar iniciativas de IA. Determine si existe una cantera de talentos para cubrir puestos como los de científicos de datos y desarrolladores o si las habilidades pueden desarrollarse internamente a través de la formación. Evalúe también si determinadas tareas, como la implementación y las operaciones, deben externalizarse.

Presente la estrategia de IA a las partes interesadas, asegurándose de que se alinea con los objetivos empresariales. Logre la aceptación de la hoja de ruta propuesta. Comunique claramente los beneficios, los costes y los resultados esperados. Consiga el presupuesto necesario para aplicar la estrategia.

Comience a mejorar las habilidades de los equipos de IA o contrate a personas con la experiencia adecuada en este campo. Anime a los equipos a mantenerse al día de los últimos avances en IA y a explorar métodos innovadores de resolución de problemas.

Comprenda las implicaciones éticas del uso responsable de la IA por parte de la organización. Comprométase con iniciativas de IA éticas, modelos de gobierno inclusivos y directrices prácticas. Monitorice periódicamente los modelos de IA para detectar posibles sesgos e implante prácticas de equidad y transparencia para abordar las preocupaciones éticas.

Manténgase al día del rápido desarrollo de nuevos productos y tecnologías de IA. Adapte la estrategia de IA de la organización en función de los nuevos conocimientos y las oportunidades emergentes.

Seguir estos pasos permitirá crear una potente guía para integrar la IA en la organización. Esta integración permitirá a la empresa aprovechar mejor las oportunidades del dinámico mundo de la inteligencia artificial.

Hay varios problemas que pueden obstaculizar la creación y aplicación de una estrategia de IA eficaz. Su potencial para obstaculizar el proceso debe evaluarse en una fase temprana (y abordar los problemas en consecuencia) para avanzar con eficacia.

¿Cómo y dónde están realmente tus datos? Los modelos de IA dependen en gran medida de conjuntos de datos sólidos, por lo que un acceso insuficiente a datos pertinentes y de alta calidad puede socavar la estrategia y la eficacia de las aplicaciones de IA.

La falta de conciencia sobre las capacidades y aplicaciones potenciales de la IA podría provocar escepticismo, resistencia o una toma de decisiones mal informada. Esta falta de comprensión restará valor a la estrategia y bloqueará el éxito de la integración de la IA en los procesos de la organización.

Si las iniciativas de IA no están estrechamente vinculadas a los objetivos, las prioridades y la visión de la organización, es posible que se malgasten los esfuerzos, que falte el apoyo de los líderes y que no se pueda demostrar un valor significativo.

Se necesitan profesionales que desarrollen, apliquen y gestionen eficazmente las iniciativas de IA. La escasez de talentos en IA, como científicos de datos o expertos en ML, o la resistencia de los empleados actuales a actualizar sus conocimientos, podrían afectar a la viabilidad de la estrategia.

Los recientes avances en inteligencia artificial ponen de manifiesto su alcance y su influencia en los negocios y la sociedad. Sin embargo, las empresas deben determinar cómo estructurar y controlar estos sistemas de forma responsable para evitar sesgos y errores, ya que la escalabilidad de la tecnología de IA puede conllevar costosos efectos tanto para las empresas como para la sociedad. A medida que su organización utiliza diferentes conjuntos de datos para aplicar el machine learning y la automatización a los flujos de trabajo, es importante garantizar la calidad de los datos, el cumplimiento y la transparencia dentro de sus sistemas de IA con los mecanismos de control adecuados.

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