¿Qué es la transformación de la IA?

La transformación de la IA es un proceso dinámico. Los casos de uso y las implementaciones de IA son diferentes en cada compañía. Pero antes de que una organización entrene y despliegue una IA, normalmente sigue los siguientes procesos de planeación para ayudar a garantizar la eficacia de su estrategia:

Recopilación de información: En esta fase, la organización investiga para conocer herramientas como la IA generativa, el aprendizaje automático, la visión por computadora y otras tecnologías. Durante esta fase exploratoria, los stakeholders pueden enumerar los problemas empresariales que la IA es capaz de resolver y esbozar los beneficios que podrían obtener. 

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 objetivos: Durante esta fase, la organización identifica qué problemas específicos 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 soporte podría ser necesario y qué socios o proveedores con experiencia específica en IA deberían participar. 

Una vez completadas estas fases de planeación 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 de IA responsable y eficaz incluyen: 

• Recopilación y administración de datos.

• Organización de datos.

• Creación, entrenamiento y ajuste de modelos de IA.

• Automatización de flujos de trabajo y adición de IA a las aplicaciones.

• Infusión de IA en toda una compañía.

La primera fase de la transformación de la IA identifica y aprovecha los datos sin procesar que se emplean para entrenar y ajustar una IA. También implica determinar qué datos de terceros se pueden emplear. A menudo, las organizaciones están 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 los 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 estables de gobernanza de datos son la columna vertebral de una transformación a 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 gobernanza. Esto podría implicar automatizar flujos de trabajo seleccionados con herramientas de DataOps, optimizar los almacenes de datos y la infraestructura, e invertir en soluciones de gestión de datos, como un lakehouse de datos.

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

Con estos datos limpios y organizados, una compañía puede crear, entrenar, validar y ajustar sus modelos de IA. Con suficiente talento interno en ingeniería de IA, este proceso se puede completar 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. Luego de este periodo 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. Por lo general, la IA se utiliza con otras tecnologías y técnicas, y el despliegue de IA implica la colaboración entre los equipos de TI, ingeniería e infraestructura, junto con otros stakeholders. A medida que la IA aumenta los procesos rutinarios del negocio y se convierte en parte de las operaciones diarias de una empresa, podría ser necesaria una estrategia sólida de administración de cambios a medida que los roles cambien en una organización.

Sobre la base de una práctica sólida de automatización y aplicaciones inteligentes, las organizaciones pueden incorporar la IA más profundamente en su negocio y transformar la forma en que funciona la compañía. A medida que los empleados dedican menos tiempo a tareas rutinarias, es posible que se requieran cambios en toda la organización para fomentar un trabajo más creativo y valioso de parte de los socios humanos. En este nivel, los flujos de trabajo más complejos pueden reemplazarse por completo por una combinación de herramientas impulsadas por IA.

La transformación a IA también podría incluir el análisis asistido por IA de las prácticas comerciales a nivel empresarial, por ejemplo, mediante la entrega de insights sobre el comportamiento del consumidor o la previsión avanzada. Con la IA totalmente integrada en el negocio, una organización también puede automatizar el ciclo de vida de la IA, aumentando la velocidad de experimentación y construyendo modelos específicos con mayor rapidez.

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

Algunos ejemplos de casos de uso incluyen: 

• IT modernization

• Flujo de trabajo de atención al cliente

• de la cadena de suministro

• Gestión de RR. HH. y gestión de talentos 

• Ventas y marketing 

• Operaciones y actividades principales 

Los modelos de IA tienen una gran cantidad de aplicaciones en los procesos y operaciones de TI. La IA puede aumentar rápidamente la agilidad de TI y abordar procesos complejos como la modernización de aplicaciones y la ingeniería de plataforma.

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

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

La IA generativa puede transformar la forma en que se brinda la experiencia del cliente, diferenciando a un negocio y dándole una ventaja competitiva. Las herramientas de IA pueden presentar recomendaciones personalizadas, manejar la atención al cliente a cualquier hora del día y crear perfectamente contenido personalizado, como publicaciones en redes sociales, mensajes personalizados o copia del sitio web.

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

Con la IA, las compañías pueden automatizar el proceso del origen al pago y gestionar las necesidades de recursos, reduciendo la ineficiencia y el desperdicio. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden clasificar las entregas, seleccionando las formas más rentables y ambientalmente sostenibles de cumplir con los pedidos, o analizar datos históricos para predecir la demanda.

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

Las capacidades de IA pueden aumentar la eficiencia y la experiencia de los empleados en todo el ciclo de vida de RR. HH., desde mejorar la experiencia del candidato hasta proporcionar asesoramiento personalizado de desarrollo profesional de alta calidad. Al emplear IA, las compañías pueden automatizar tareas de adquisición de talento repetitivas pero críticas, como la publicación de empleos y la programación de entrevistas. Para los empleados actuales, la IA puede ofrecer retroalimentación personalizada, como revisiones de desempeño, o gestionar solicitudes de tiempo libre a través de chatbots, lo que permite a los líderes de RR. HH. concentrarse en trabajos de mayor valor.

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

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

Por ejemplo, una compañía de atención médica podría acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos con la ayuda de un modelo de IA capacitado para inferir la estructura molecular.

Un equipo de producto podría emplear 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 soporte de decisiones. Estas funciones reducen los tiempos de respuesta a incidentes y ayudan a los líderes empresariales a planear y gestionar proactivamente los riesgos futuros. 

Un proyecto de IA sólido y responsable con una metodología cuidadosamente diseñada que lo respalde puede mejorar el rendimiento y dar a las empresas una ventaja competitiva significativa. Pero como en todas las transformaciones digitales, la adopción exitosa y el impacto tangible en el negocio están lejos de estar garantizados.

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

Escalar la IA en toda una compañía puede representar un desafío, ya que requiere que los responsables de la toma de decisiones y los stakeholders inviertan mucho tiempo y energía para describir cómo se integrará la tecnología en su organización. Como parte de una transformación a IA, las compañías pueden encontrarse gestionando grandes volúmenes de datos y necesitando una potencia informática significativa para alcanzar sus objetivos.

Las implementaciones exitosas generalmente implican una investigación exhaustiva sobre qué modelos de IA son 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 y el despliegue a gran escala.  

Una buena gobernanza de los datos exige que los datos que se emplean en el entrenamiento de la IA sean limpios, coherentes y seguros. Esto significa que las organizaciones que pretendan adoptar la IA se convertirán también en compañías de datos. Los datos empleados para entrenar grandes modelos lingüísticos (LLM), por ejemplo, deben organizarse y almacenarse adecuadamente, además de obtenerse de forma que no se empleen datos sesgados o patentados.

Una buena gobernanza de datos también ayuda a garantizar que los resultados del modelo sean observables y explicables. Las organizaciones que participan en una transformación exitosa a IA suelen monitorear la actividad de los datos y auditar continuamente sus prácticas de ciberseguridad. También cifran los datos confidenciales de conformidad con las normativas locales. Esta fase puede implicar múltiples procesos para aumentar la seguridad de los datos on premises, en la nube y en aplicaciones de software como servicio (SaaS).

La integración de sistemas de IA con la infraestructura de TI, los flujos de trabajo y los procesos comerciales existentes puede ser compleja y llevar mucho tiempo. Además, la adopción de IA implica cambios organizacionales y culturales importantes. Las compañías podrían optar por invertir en iniciativas de gestión del cambio, trabajar estrechamente con los stakeholders y emprender asociaciones 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 a IA sin fricciones y responsable. Esto puede implicar mano de obra de los departamentos de Recursos Humanos o programas de transición cuidadosamente gestionados.