La inteligencia artificial (IA) es una fuerza transformadora. La automatización de las tareas que tradicionalmente dependía de la inteligencia humana tiene repercusiones de gran alcance, dado que crea nuevas oportunidades para la innovación y habilita a las empresas para reinventar sus operaciones. Al otorgar a las máquinas la creciente capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones, la IA está causando un gran impacto en casi todas las industrias, desde la manufactura hasta la hospitalidad, la atención médica y el sector académico. Sin una estrategia de IA, las organizaciones corren el riesgo de perderse los beneficios que la IA puede ofrecer.
Una estrategia de IA ayuda a las organizaciones a abordar los complejos desafíos asociados con la implementación de la IA y a definir sus objetivos. Ya se trate de un análisis de datos más profundo, la optimización de los procesos comerciales o la mejora de las experiencias de los clientes, tener un propósito y un plan bien definidos garantizará que la adopción de la IA se alinee con los objetivos comerciales más amplios. Esta alineación es esencial para extraer un valor significativo de la IA y maximizar su impacto. Una buena estrategia de IA también proporcionará una hoja de ruta para abordar los desafíos, desarrollar las capacidades necesarias y garantizar una aplicación estratégica y responsable de la IA en el tejido de la organización.
Las organizaciones que se esfuerzan por comprender la IA ahora y aprovechar su poder prosperarán en el futuro. Una estrategia sólida de IA permitirá a estas organizaciones navegar por las complejidades de la integración de la IA, adaptarse rápidamente a los avances tecnológicos y optimizar sus procesos, la eficiencia operativa y el crecimiento general.
Una estrategia de inteligencia artificial es simplemente un plan para integrar IA en una organización a fin de que se alinee con los objetivos más amplios de la empresa y los respalde. Una buena estrategia de IA debe servir como hoja de ruta para este plan. Dependiendo de los objetivos de la organización, la estrategia de IA podría especificar los pasos para usar la IA de manera eficaz para extraer insights más profundos de los datos, mejorar la eficiencia, construir una mejor cadena de suministro o ecosistema y/o mejorar el talento y las experiencias de los clientes.
Una estrategia de IA bien formulada también debe ayudar a guiar la infraestructura tecnológica, garantizando que la empresa cuente con el hardware, el software y otros recursos necesarios para una implementación eficaz de la IA. Y dado que la tecnología evoluciona tan rápidamente, la estrategia debe permitir que la organización se adapte a las nuevas tecnologías y cambios en la industria. Asimismo, deben abordarse consideraciones éticas como los sesgos, la transparencia y las cuestiones regulatorias para respaldar un despliegue responsable.
A medida que la inteligencia artificial continúa afectando a casi todas las industrias, es imprescindible contar con una estrategia de IA bien diseñada. Esta puede ayudar a las organizaciones a liberar su potencial, obtener una ventaja competitiva y lograr un éxito sostenible en la era digital en constante cambio.
La creación de una estrategia de IA ofrece muchos beneficios a las organizaciones que se aventuran en la integración de la inteligencia artificial. Una estrategia de IA permite a las organizaciones aprovechar intencionalmente las capacidades de IA y alinear las iniciativas de IA con los objetivos comerciales generales. La estrategia de IA se convierte en la brújula para hacer aportes sustanciales para el éxito de la organización. Habilita a los stakeholders para elegir proyectos que ofrecerán la mayor mejora en procesos importantes, como la productividad y la toma de decisiones, así como en los resultados finales.
Más específicamente, una estrategia de IA describe los pasos que permitirán que los proyectos de IA transformen fácilmente ideas en soluciones trascendentes. Esto requiere que la organización también tome decisiones importantes con respecto a los datos, el talento y la tecnología: una estrategia bien diseñada proporcionará un plan claro para administrar, analizar y aprovechar los datos para las iniciativas de IA. Asimismo, determinará el talento que la organización necesita desarrollar, atraer o retener con habilidades relevantes en ciencia de datos, machine learning (ML) y desarrollo de IA. Por otra parte, guiará la adquisición del hardware, software y recursos de computación en la nube necesarios para garantizar una implementación eficaz de la IA.
En esencia, contar con una buena estrategia de IA es indispensable, ya que esta respaldará los objetivos comerciales, facilitará la priorización, optimizará el talento y las elecciones tecnológicas y garantizará una integración organizada de la IA que apuntalará el éxito de la organización.
Los siguientes pasos se emplean comúnmente para ayudar a elaborar una estrategia de inteligencia artificial eficaz:
Instrúyase en diversas tecnologías de IA, como la IA generativa, el machine learning (ML), el procesamiento de lenguaje natural (PLN), la visión artificial, entre otras. Investigue los casos de uso de la IA para saber dónde y cómo se aplican estas tecnologías en las industrias relevantes. Enumere los problemas que la IA puede resolver y los beneficios que se pueden obtener. Anote los departamentos que la utilizan, sus métodos y obstáculos.
Infórmese sobre la organización, sus prioridades y capacidades, y compréndalas. Revise el tamaño y la solidez del departamento de TI, que se encargará de implementar y gestionar los sistemas de IA. Entreviste a los jefes de departamento para identificar posibles problemas que la IA podría ayudar a resolver.
¿Qué problemas necesita resolver la organización? ¿Qué métricas se deben mejorar? No suponga que la IA siempre es la respuesta, elija objetivos comerciales que sean importantes para la empresa, donde se haya comprobado que la IA los ha abordado satisfactoriamente.
Encuentre empresas dentro de su industria que hayan trabajado con IA y ML. Cree una lista de posibles herramientas, proveedores y alianzas, evaluando su experiencia, reputación, precios, etcétera. Priorice las adquisiciones en función de las fases y el calendario del proyecto de integración de la IA.
Cree una hoja de ruta que priorice los primeros logros que aportarán valor a la empresa. Elija proyectos en función de necesidades prácticas identificadas. Determine las herramientas y el soporte necesarios y organícelos con base en lo que sea más importante para el proyecto, específicamente:
Presente la estrategia de IA a los stakeholders, cerciorándose de que está en sintonía con los objetivos empresariales. Consiga la aceptación de la hoja de ruta propuesta. Comunique claramente los beneficios, los costos y los resultados previstos. Reserve el presupuesto necesario para poner en marcha la estrategia.
Comience a aumentar y perfeccionar las habilidades de los equipos de IA o a contratar personas con la pericia adecuada en materia de IA. Inste a los equipos a mantenerse actualizados sobre los avances de IA de vanguardia y a explorar métodos innovadores de resolución de problemas.
Conozca las implicaciones éticas del uso responsable de la IA por parte de la organización. Comprométase con iniciativas de IA éticas, modelos de gobernanza inclusivos y pautas viables. Monitoree periódicamente los modelos de IA para detectar posibles sesgos e implementar prácticas de equidad y transparencia para abordar preocupaciones en materia de ética.
Manténgase al tanto del rápido desarrollo de nuevos productos y tecnologías de IA. Adapte la estrategia de IA de la organización en función de los nuevos insights y las oportunidades emergentes.
Seguir estos pasos permitirá crear una poderosa guía para integrar la IA en la organización. Esto permitirá a la empresa aprovechar mejor las oportunidades del dinámico mundo de la inteligencia artificial.
Varios problemas pueden interponerse en la creación e implementación de una buena estrategia de IA. Su potencial para obstaculizar el proceso debe evaluarse temprano, y los problemas deben abordarse en consecuencia, para avanzar de manera eficaz.
¿Cómo y dónde están realmente sus datos? Los modelos de IA dependen en gran medida de conjuntos de datos robustos, por lo que el acceso insuficiente a datos relevantes y de alta calidad puede socavar la estrategia y la eficacia de las aplicaciones de la IA.
La falta de conocimientos sobre las capacidades y las posibles aplicaciones de la IA puede generar escepticismo, resistencia o toma de decisiones mal fundamentada. Esto agotará cualquier valor de la estrategia y bloqueará la integración exitosa de la IA en los procesos de la organización.
Si las iniciativas de IA no están estrechamente vinculadas a los objetivos, prioridades y visión de la organización, es posible que se desperdicien esfuerzos, no se cuente con el respaldo de la alta dirección y no sea posible demostrar un valor significativo.
Se necesitan profesionales para desarrollar, implementar y gestionar eficazmente las iniciativas de IA. La escasez de talento en IA, por ejemplo, de científicos de datos o expertos en ML, o la resistencia de los empleados actuales a mejorar sus habilidades, podría afectar la viabilidad de la estrategia.
Los recientes avances en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) han demostrado la escala y la eficacia de esta tecnología en las empresas y la sociedad. Sin embargo, es necesario que las empresas determinen cómo estructurar y gobernar estos sistemas de forma responsable para evitar sesgos y errores, ya que la escalabilidad de la tecnología de IA puede tener efectos costosos tanto para las empresas como para la sociedad. A medida que su organización utiliza diferentes conjuntos de datos para aplicar el ML y la automatización de los flujos de trabajo, es importante contar con los mecanismos de protección adecuados para garantizar la calidad de los datos, el cumplimiento y la transparencia dentro de sus sistemas de IA.
IBM puede serle útil para poner en marcha la IA centrándose en las áreas de su empresa en las que la IA puede aportar beneficios reales de forma rápida y ética. El objetivo de nuestra amplia cartera de productos de IA y soluciones de analytics de nivel empresarial es reducir los obstáculos de la adopción de la IA, establecer la base de datos adecuada y, al mismo tiempo, optimizar los resultados y el uso responsable.
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