Cómo crear una buena estrategia de IA

Al dar a las máquinas la capacidad creciente de aprender, razonar y tomar decisiones, la IA está afectando a casi todas las industrias, incluidas la fabricación, la hostelería, la atención médica y la academia. Según una investigación reciente, el 92 % de los altos ejecutivos espera digitalizar los flujos de trabajo y utilizar la automatización impulsada por IA para 2026.¹ 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. La IA se puede emplear para un análisis de datos más profundo, la automatización de tareas repetitivas, la optimización de procesos o la mejora de las experiencias de los clientes con asistentes y agentes de IA.

Un propósito y un plan bien definidos ayudan a garantizar que la adopción de la IA se alinee con objetivos comerciales más amplios. Esta alineación es esencial para extraer un valor significativo de la IA y maximizar su impacto. Una estrategia de IA exitosa también proporciona una hoja de ruta para desarrollar las capacidades necesarias y garantizar una aplicación estratégica y responsable de la IA dentro 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 gestionar 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 un plan para incorporar IA en una organización para que se alinee con los objetivos generales del negocio y los apoye. Una buena estrategia de IA debe servir como hoja de ruta para este plan. Dependiendo de los objetivos de la organización, una estrategia de IA puede describir cómo la IA ayuda a extraer insights más profundos de los datos, mejorar la eficiencia, fortalecer la cadena de suministro o el ecosistema, o mejorar el talento y las experiencias del cliente.

Una estrategia de IA bien formulada también debería ayudar a guiar la infraestructura tecnológica para garantizar que la empresa esté equipada 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. Las consideraciones éticas, como el sesgo, la transparencia y las preocupaciones normativas, también deben abordarse para apoyar el despliegue responsable de IA 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.

Desarrollar una estrategia de IA ofrece muchos beneficios a las empresas que integran inteligencia artificial, ya sean emergentes o globales. 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. Empodera a las stakeholders a elegir proyectos que ofrecerán la mayor mejora en procesos importantes como la productividad, la toma de decisiones y el resultado final.

Una estrategia de IA esboza los pasos que ayudan a los proyectos de IA a transformar las ideas en soluciones. Para alcanzar estos objetivos, la organización debe tomar decisiones importantes en materia de datos, talento y tecnología. Una estrategia bien elaborada proporciona un plan para gestionar, analizar y emplear los datos para 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. Guía la adquisición de recursos de hardware, software y computación en la nube para una implementación eficaz de la IA.

En esencia, una estrategia de IA exitosa es indispensable porque respalda los objetivos empresariales, facilita la priorización, optimiza las opciones de talento y tecnología y garantiza una integración organizada de la IA que impulsará el éxito organizacional.

Los siguientes pasos se emplean comúnmente para ayudar a elaborar una estrategia de inteligencia artificial eficaz:

Obtenga una comprensión de varias tecnologías de IA, incluyendo la IA generativa y la IA agéntica (y en qué se diferencian), machine learning (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión artificial. Investigue casos de uso de IA para saber dónde y cómo se aplican estas tecnologías en 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.

Identificar los problemas que la organización necesita resolver. ¿Qué métricas se deben mejorar? No supongas que la IA siempre es la respuesta, elige objetivos comerciales que sean importantes para la empresa y que la IA haya tenido éxito en abordar en el pasado.

Encuentre empresas en el espacio de la IA que hayan trabajado dentro de su industria. Cree una lista de posibles herramientas, proveedores y asociaciones, evaluando su experiencia, reputación o precios. Priorice las adquisiciones en función de las fases y el cronograma del proyecto de integración de 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:

• Datos: Haga una estrategia de datos determinando si se requerirán datos o conjuntos de datos nuevos o existentes para alimentar de manera efectiva la solución de IA. Establezca un marco de gobernanza de datos para gestionar los datos de manera eficaz.

•   Algoritmos: los algoritmos son las reglas o instrucciones que permiten a las máquinas aprender, analizar datos y tomar decisiones. Un modelo representa lo que aprendió un algoritmo de machine learning. Determine quién desplegará algoritmos y diseñará, desarrollará y validará modelos, ya que se necesita pericia para gestionar eficientemente estas tareas. 

• Infraestructura: determine dónde se alojarán sus sistemas de IA y cómo se escalarán. Considere si desea desplegarlos en su propia infraestructura o en plataformas de terceros.

• Talento y subcontratación: evalúe la preparación y las brechas de habilidades dentro de la organización para implementar iniciativas de IA. Determine si existe una reservación de talento para cubrir roles como científicos de datos y desarrolladores, o si las habilidades se pueden desarrollar internamente a través de la capacitación. Evalúe también si ciertas tareas, como el despliegue y las operaciones, se deben subcontratar.

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 capacitar a sus equipos de IA o a contratar a personas con el expertise correcto en IA. Inste a los equipos a mantenerse actualizados sobre los últimos avances en IA 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. Esta integración 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 podría generar escepticismo, resistencia o toma de decisiones mal fundamentada. Esta falta de comprensión 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, las prioridades y la visión de la organización, podría resultar en esfuerzos desperdiciados, la falta de apoyo de los directivos y la incapacidad de 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 desarrollos recientes dentro de la inteligencia artificial destacan su escala y poder en las empresas y la sociedad. Sin embargo, las empresas deben determinar cómo estructurar y gobernar estos sistemas de forma responsable para evitar prejuicios 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 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 las medidas de seguridad adecuadas.

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