Medición de los resultados de la IA para el éxito empresarial: una infraestructura de acceso por etapas en 7 pasos

¿Le suena familiar? Quiere implementar IA en su empresa, pero no está seguro de cómo demostrar su valor o cómo puede financiar la inversión. Un modelo de "acceso por etapas" puede ayudarle a medir el impacto a lo largo del tiempo para demostrar el valor y desbloquear fondos para tramos posteriores de trabajo de IA.

Cualquiera que quiera medir los resultados de la IA debe abrir su mente a posibles resultados no obvios. Las empresas suelen centrarse únicamente en la productividad. Piense de manera más amplia en otros resultados: eficiencias de costos, como la aceleración del tiempo de comercialización, o promoción del crecimiento de los ingresos, como la reducción de la rotación de clientes.

También debe tener una mentalidad de prueba y experimentación, con un enfoque en la medición de los KPI para informar los siguientes pasos. Y debe buscar constantemente los siguientes pasos: la IA no es un tipo de inversión “de una sola vez”. Requiere gobernanza, capacitación, una fuerza laboral multidisciplinaria, mantenimiento y más. Puede proporcionar una mayor amortización con el tiempo a medida que aumenta la adopción y se amplían los casos de uso.

Implementar la IA puede parecer una tarea abrumadora con una inversión inicial significativa, pero no tiene por qué ser así. En lugar de invertir en muchas soluciones de IA a la vez, comience solo con la que cree puede generar el mayor impacto comercial para su organización.

Pregúntese: ¿dónde puede generar el mayor impacto en su organización? ¿Generando más ingresos para compensar el costo de la implementación de la IA o eliminando costos para poder financiar la siguiente fase de trabajo?

Mediante el uso de un proceso de “acceso por etapas”, se puede evaluar la eficacia y el impacto de una solución impulsada por IA antes de asumir un compromiso mayor.

Comience por identificar "flujos de trabajo" clave de alto nivel o áreas funcionales en su organización. En el caso de una aerolínea, esto podría referirse a áreas como la venta de boletos y las reservas, las operaciones en tierra para mantener y mover las aeronaves en un aeropuerto, o la experiencia de los pasajeros a bordo del avión.

A continuación, cree “segmentos de flujo de trabajo” más discretos dentro de los flujos de trabajo más grandes. Trabajando con expertos en IA, comienza a desarrollar casos de uso de IA que puedan tener impactos positivos en los segmentos del flujo de trabajo. Estos casos de uso de IA pueden ser sus “capacidades” potenciales de producto mínimo viable (MVP).

Para empezar, elija cinco segmentos de flujo de trabajo en los que las capacidades de IA podrían tener un impacto y ejecute algunas proyecciones financieras de alto nivel. Para ello, es necesario comprender los factores de los ingresos y los costos, de modo que se pueda realizar una proyección financiera con una precisión de al menos un 50 o 60 % sobre el impacto potencial de la IA en ese segmento de flujo de trabajo.

Comprender los factores de los ingresos y costos significa que debe saber qué "palancas" o partes del segmento de flujo de trabajo tienen un impacto directo en los ingresos o costos. Por ejemplo, para una aerolínea, los posibles factores de los ingresos a bordo de un vuelo podrían ser ventas incrementadas desde la interfaz wifi o el sistema de entretenimiento a bordo. Por el contrario, los posibles factores de los costos podrían ser el catering a bordo.

A continuación, determine qué capacidad o capacidades de MVP de IA le gustaría financiar para el desarrollo y las pruebas iniciales. Hay algunos factores a considerar al decidir qué capacidad o capacidades probar.
• Dos factores comunes a considerar son el impacto potencial estimado y la viabilidad de la implementación. Al trazar sus capacidades en una matriz que tiene un impacto en el eje y y la viabilidad en el eje x, puede identificar fácilmente cuáles pueden proporcionar el mayor impacto y, al mismo tiempo, ser las más factibles.
    • También puede considerar qué tan amplia es la base de usuarios a la que desea llegar. Algunas capacidades pueden tener un gran impacto en un pequeño grupo de usuarios muy comprometidos, como por ejemplo un equipo de TI. Alternativamente, es posible que desee llegar a todos los miembros de la empresa con un caso de uso común para familiarizarse con la IA en los flujos de trabajo cotidianos.
    • El número de capacidades que elija para empezar (1, 2 o más) dependerá del financiamiento con el que cuente para poner en marcha el proyecto. Si tiene múltiples capacidades con sinergias (es decir, mismos usuarios finales, patrones de desarrollo e integración similares), es posible que pueda generar más valor al implementarlas juntas.
    • El impacto financiero es un factor crucial en la toma de decisiones, especialmente para la primera capacidad que elija, porque desea poder utilizar los ingresos o ahorros para desbloquear el siguiente tramo de trabajo.

Desarrolle un plan de medición y experimentación, incluido un marco de tiempo para las pruebas. Considere:
• ¿En cuántos sitios o clientes potenciales vas a probar esta nueva capacidad?
• ¿Va a tener un tamaño de muestra lo suficientemente grande para obtener una lectura estadísticamente significativa de los KPI?
• ¿Sus KPI son mensurables?
•¿Cómo va a medirlos? ¿Existe algún mecanismo para recopilar y analizar los datos de manera que se aísle el impacto de la solución de IA?
    • ¿Cuántos datos necesita y durante cuánto tiempo necesita realizar pruebas?

Con base en nuestro ejemplo anterior, una aerolínea podría considerar probar un MVP de una solución de IA solo en ciertos aeropuertos, o solo con sus miembros de élite, antes de implementarla en todos los clientes o áreas de servicio.

Una vez que tenga un plan, revise los procesos de gobernanza de su organización para asegurarse de que el MVP se alinee con los objetivos más amplios de la empresa y para asegurar el financiamiento del proyecto.

Los órganos rectores son críticos para alinear el soporte y establecer la visión para un MVP, especialmente con nuevas tecnologías como la IA. Como demuestra el trabajo de IBM con PepsiCo, la junta de gobernanza de PepsiCo ayuda a agilizar las ideas de IA evaluando, validando y aprobando casos de uso en función de sus principios de IA responsable. La junta también comparte las mejores prácticas y aceleradores, al tiempo que ayuda a mitigar los riesgos para impulsar el éxito en futuros MVP.

Una vez obtenido el financiamiento, puede desarrollar e implementar los MVP. Esta guía para experimentar con IA comparte consejos sobre cómo experimentar, incluida la elección de usuarios piloto, la definición de casos de uso y la capacitación y el soporte.

Después de implementar el MVP, comience a rastrear sus KPI determinados, utilizando las capacidades de datos que inventarió en el paso 4. La tecnología de IA puede rastrear los KPI por sí misma mediante (uso del producto) o con otros métodos, como resultados o encuestas. Esto puede variar según la estrategia desarrollada en el paso 4.

Si el MVP logró cumplir con los KPI determinados, decida si procede con el financiamiento para la implementación a gran escala de la capacidad de IA. Una aerolínea podría ahora considerar la implementación de la solución de IA para todos los clientes en todos los aeropuertos en los que opera.

Paralelamente, decida si desea desbloquear el siguiente tramo de financiamiento para un nuevo conjunto de capacidades de MVP. Dado el éxito de este MVP, podría tener sentido llevar a cabo otras iniciativas utilizando esta misma infraestructura.

Si los KPI no cumplieron con las expectativas, investigue las razones subyacentes. ¿Los usuarios no interactuaron con la tecnología como se esperaba? Si es así, es posible que deba implementar una estrategia de gestión de cambios más sólida. ¿La tecnología no cumplió con todos los KPI o solo con uno?

Tal vez necesite aplicar la tecnología de una manera diferente o redefinir sus KPI. ¿La tecnología simplemente no funcionó como se esperaba? Solicite soporte técnico o busque una nueva solución.

Con la mentalidad correcta y un proceso metodológico que se basa en datos y experimentación, puede posicionar a su empresa para implementar la IA de una manera inteligente y beneficiosa.

A continuación, lea cómo implementar la IA con éxito. Y a medida que continúe desbloqueando los accesos por etapas, explore cómo escalar la IA en toda su empresa.