La transformación de la IA es un proceso dinámico. Los casos de uso y las implementaciones de IA son diferentes para cada empresa. Pero antes de que una organización entrene e implemente una IA, generalmente sigue los siguientes procesos de planificación para ayudar a garantizar la efectividad de su estrategia:

Recopilación de información: durante esta etapa, una organización realiza investigaciones para entender herramientas como la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje automático, la visión artificial y otras tecnologías. Durante esta fase exploratoria, las partes interesadas pueden enumerar los problemas comerciales que la IA puede abordar y describir los beneficios que podrían obtenerse. 

Evaluación de los recursos y limitaciones actuales: antes de elaborar un plan integral, una organización suele auditar su negocio existente, revisando la capacidad de su departamento de TI y las prácticas de datos. 

Definición de los objetivos: durante esta fase, la organización identifica los problemas específicos que espera resolver y cómo se medirá el éxito durante la implementación. 

Creación de una hoja de ruta: al crear una hoja de ruta, la organización elige proyectos de IA en función de las necesidades prácticas, determinando qué tipo de apoyo podría requerirse y qué socios o proveedores con experiencia específica en IA deberían participar. 

Una vez completadas estas fases de planificación estratégica, puede comenzar el diseño, la construcción, el entrenamiento, la validación y el ajuste de un modelo de IA. Algunas etapas que facilitan un despliegue responsable y eficaz de la IA son: 

• Recopilación y gestión de datos.

• Organización de los datos.

• Creación, entrenamiento y ajuste de modelos de IA.

• Automatización de los flujos de trabajo y añadir IA a las aplicaciones.

• Introducción de la IA en toda la empresa.

La primera fase de la transformación de la IA identifica y aprovecha los datos sin procesar que se utilizan para entrenar y ajustar una IA. También implica determinar qué datos de terceros podrían utilizarse. Las organizaciones suelen verse limitadas por arquitecturas rígidas y silos de datos que requieren una reorganización fundacional.

Este proceso puede incluir la extracción de datos de varios departamentos y subdivisiones, la digitalización de registros existentes o la implementación de un sistema de gestión de datos más sólido. Como este proceso requiere fluidez en la ciencia de datos, podría ser necesario contratar especialistas o capacitar a los empleados internos.

La calidad de los datos y las prácticas sólidas de gobierno de datos son la columna vertebral de una transformación de la IA exitosa. Durante este proceso, una organización ayuda a garantizar la precisión y limpieza de su canalización de datos junto con sus reglas de localización y gobierno. Esto podría implicar la automatización de flujos de trabajo seleccionados con herramientas de DataOps, la optimización de los almacenes de datos y la infraestructura, y la inversión en soluciones de gestión de datos, como un lakehouse de datos.

Durante la fase organizativa, los líderes empresariales también determinan quién es el propietario de los datos, las medidas de seguridad de datos implementadas y las condiciones de uso de los datos. Este proceso crea una canalización de autoservicio que hace que los datos sean accesibles para las personas adecuadas en el momento adecuado.

Con estos datos limpios y organizados, una empresa puede crear, entrenar, validar y ajustar sus modelos de IA. Con suficiente talento interno en ingeniería de IA, este proceso puede completarse internamente. Muchas organizaciones optan por colaborar con proveedores externos con un historial de éxito.

Durante esta fase, los modelos de IA "aprenden" de grandes conjuntos de datos y se ajustan en conjuntos de datos más pequeños y específicos de tareas. Después de este período inicial de desarrollo y prueba, los flujos de trabajo de validación y prueba continúan, lo que facilita la coherencia a medida que el modelo continúa aprendiendo.

Cuando la IA está lista, se integra en flujos de trabajo y aplicaciones previamente identificados en toda la empresa. Normalmente, la IA se utiliza con otras tecnologías y técnicas, y su despliegue implica la colaboración entre los equipos de TI, ingeniería e infraestructura, junto con otras partes interesadas. A medida que la IA aumenta los procesos empresariales rutinarios y se convierte en parte de las operaciones diarias de una empresa, puede ser necesaria una sólida estrategia de gestión del cambio a medida que cambian los roles en una organización.

Con la base de una sólida práctica de automatización y aplicaciones inteligentes, las organizaciones pueden incorporar la IA de forma más profunda a su negocio y transformar el funcionamiento de la empresa. A medida que los empleados dedican menos tiempo a las tareas rutinarias, es posible que se requieran cambios en toda la organización para fomentar un trabajo más creativo y valioso de los socios humanos. Y en este nivel, los flujos de trabajo más complejos pueden ser reemplazados por completo por una combinación de herramientas con IA.

La transformación de la IA también podría incluir el análisis asistido por IA de las prácticas empresariales, por ejemplo, proporcionando información sobre el comportamiento de los consumidores o previsiones avanzadas. Con la IA totalmente integrada en la empresa, una organización también puede automatizar el ciclo de vida de la IA, lo que aumenta la velocidad de experimentación y acelera la creación de modelos con fines específicos.

Una transformación de IA puede mejorar el rendimiento en todos los aspectos de una empresa. La adopción permite a las organizaciones automatizar tareas administrativas, facilitar experiencias hiperpersonalizadas de los clientes y modernizar el proceso de TI mediante la generación automática de código.

Algunos ejemplos de casos de uso incluyen: 

• Modernización de TI

• Flujo de trabajo de servicio de atención al cliente

• Cadena de suministro

• Gestión de recursos humanos y talento 

• Ventas y marketing 

• Operaciones de actividades principales 

Los modelos de IA tienen un gran número de aplicaciones en procesos y operaciones de TI. La IA puede aumentar rápido la agilidad de TI y abordar procesos complejos como la modernización de aplicaciones y la ingeniería de plataformas.

Por ejemplo, la IA generativa puede generar código, convertir código de un lenguaje a otro, aplicar ingeniería inversa al código e impulsar la planificación de la transformación.

Estas herramientas también pueden proporcionar a los desarrolladores una ingeniería de fiabilidad del sitio aumentada y automatizar los procesos de prueba, agilizando en última instancia el proceso informático y permitiendo a los empleados centrarse en tareas más creativas y centradas en el ser humano.

La IA generativa puede transformar la forma en la que se ofrece la experiencia del cliente, diferenciando a una empresa y dándole una ventaja competitiva. Las herramientas de IA pueden presentar recomendaciones personalizadas, gestionar la atención al cliente a cualquier hora del día y crear sin problemas contenido personalizado, como publicaciones en redes sociales, mensajes personalizados o textos del sitio web.

Al analizar grandes volúmenes de datos y analizar los sentimientos, la IA puede identificar patrones para hacer predicciones sobre el comportamiento de los consumidores en el futuro. Por ejemplo, un banco puede ofrecer servicios de gestión de carteras automatizados y personalizados, o un gobierno puede convertir automáticamente la correspondencia a varios idiomas.  

Con la IA, las empresas pueden automatizar el proceso de origen a pago y gestionar las necesidades de recursos, reduciendo la ineficiencia y el despilfarro. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden clasificar las entregas, seleccionando las formas más rentables y sostenibles desde el punto de vista medioambiental para satisfacer los pedidos, o analizar los datos históricos para predecir la demanda.

Los sistemas de inteligencia de pedidos impulsados por IA tienen la capacidad de proporcionar información rápida sobre los flujos de trabajo de gestión de pedidos, lo que permite a los líderes empresariales identificar posibles interrupciones o detectar problemas antes de que surjan. Cuando se combina con gemelos digitales que replican procesos o equipos del mundo real, la IA puede optimizar procesos como el mantenimiento y la programación para aumentar la eficiencia.

Las capacidades de la IA pueden aumentar la eficiencia y la experiencia de los empleados en todo el ciclo de vida de los RR. HH., desde mejorar la experiencia del candidato hasta proporcionar asesoramiento personalizado de alta calidad sobre el desarrollo profesional. Con la IA, las empresas pueden automatizar tareas repetitivas pero cruciales de adquisición de talento, como las ofertas de trabajo y la programación de entrevistas. Para los empleados actuales, la IA puede ofrecer comentarios personalizados como revisiones de rendimiento o gestionar solicitudes de tiempo libre a través de chatbots, lo que permite a los responsables de RR. HH. centrarse en un trabajo de mayor valor.

En ventas y marketing, la IA puede ofrecer personalización a escala, generando automáticamente recomendaciones de productos y comunicaciones con los consumidores basadas en el historial de compras y otros datos. La tecnología puede prever las tendencias futuras y el comportamiento de los clientes, lo que permite a los equipos de marketing asignar recursos de forma más eficiente en toda la cadena de suministro de contenidos y mejorar la experiencia general del cliente. Con el uso de estas herramientas, los profesionales de ventas pueden dedicar tiempo al trabajo de más valor, mejorando la toma de decisiones y aumentando la productividad.

La adopción de la IA a nivel empresarial tiene la capacidad de racionalizar y aumentar las operaciones principales de una empresa. La IA puede ayudar al desarrollo de productos.

Por ejemplo, una empresa sanitaria podría acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos con la ayuda de un modelo de IA entrenado para inferir la estructura molecular.

Un equipo de producto puede utilizar la IA para probar y optimizar un producto a lo largo de su ciclo de vida. La tecnología también se puede aplicar a la gestión de amenazas y al apoyo a la toma de decisiones. Estas funciones reducen los tiempos de respuesta a incidentes y ayudan a los líderes empresariales a planificar y gestionar de forma proactiva los riesgos futuros. 

Un proyecto de IA sólido y responsable con una metodología cuidadosamente diseñada detrás puede mejorar el rendimiento y brindar a las empresas una ventaja competitiva significativa. Pero como en todas las transformaciones digitales, el éxito de la adopción y el impacto empresarial tangible están lejos de estar garantizados.

Según McKinsey, el 90 % de las empresas encuestadas por la consultora iniciaron algún tipo de transformación digital. Sin embargo, sólo se ha obtenido un tercio de los beneficios previstos en materia de ingresos.¹ Para aprovechar plenamente el impacto positivo de la IA, es posible que una organización tenga que superar algunos retos comunes, entre ellos:

Ampliar la IA a toda una empresa puede suponer un reto, ya que requiere que los responsables de la toma de decisiones y las partes interesadas inviertan mucho tiempo y energía en esbozar cómo se integrará la tecnología en su organización. Como parte de una transformación de la IA, las empresas podrían encontrarse gestionando grandes volúmenes de datos y necesitando una potencia de cálculo significativa para cumplir sus objetivos.

Las implementaciones exitosas suelen implicar una investigación exhaustiva sobre qué modelos de IA son los más adecuados para la organización, y una inversión significativa en infraestructura para impulsar las soluciones de IA. Cada vez más, las organizaciones están considerando modelos de nube híbrida para respaldar la adopción e implementación a gran escala.  

Un buen gobierno de datos requiere que los datos que se utilizan en la formación de IA sean limpios, coherentes y seguros. Esto significa que las organizaciones que pretendan adoptar la IA también se convertirán en empresas de datos. Las entradas utilizadas para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), por ejemplo, deben organizarse y almacenarse adecuadamente, y obtenerse de una manera que no utilice datos sesgados o propietarios.

Un buen gobierno de datos también ayuda a garantizar que los resultados del modelo sean observables y explicables. Las organizaciones que participan en una transformación exitosa de la IA suelen monitorizar la actividad de los datos y auditar continuamente sus prácticas de ciberseguridad. También cifran los datos confidenciales de cumplimiento con la normativa local. Esta fase puede implicar múltiples procesos para aumentar la seguridad de los datos en las instalaciones, en la nube y en aplicaciones de software como servicio (SaaS).

La integración de los sistemas de IA con la infraestructura de TI, los flujos de trabajo y los procesos empresariales existentes puede ser compleja y llevar mucho tiempo. Además, la adopción de la IA implica importantes cambios organizativos y culturales. Las empresas pueden optar por invertir en iniciativas de gestión del cambio, trabajar en estrecha colaboración con las partes interesadas y asociarse con terceros de confianza para fomentar una cultura de empoderamiento y educación.

Los proyectos de IA pueden involucrar a varios profesionales altamente calificados, incluidos ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos. Algunas organizaciones pueden decidir mejorar las competencias de los empleados existentes, mientras que otras pueden necesitar contratar nuevos talentos significativos para ayudar a garantizar una transformación de la IA suave y responsable. Esto puede implicar mano de obra de los departamentos de recursos humanos o programas de transición cuidadosamente gestionados.