El potencial de la IA encanta a los expertos de todas las industrias. Para los especialistas de atención al cliente, las soluciones de IA generativa han mejorado la productividad al hasta 35%. Para los desarrolladores de software, la IA puede manejar tareas mundanas como codificación repetitiva e implementación automatizada, lo que permite a los ingenieros centrarse en actualizaciones esenciales de la calidad del código. Para los servicios de transporte, el análisis predictivo respaldado por IA puede redirigir las rutas en función de la demanda de los viajeros, lo que aumenta las habilidades de asignación de recursos de una organización.
Los casos de uso continúan hasta la saciedad.
Con tantos ejemplos de implementación exitosa de IA, a algunos líderes les preocupa haber perdido el tren de la implementación de IA y aprendizaje automático (ML). Estoy aquí para desengañarlos de esta creencia equivocada; de hecho, Ahora es el momento perfecto para empezar a planificar e implementar la IA para la empresa.
Los líderes tienen tiempo para comenzar con la IA
Contrariamente a la creencia popular, sólo el 35% de las organizaciones tienen comenzó a pilotar Casos de uso de IA, y el 42% revisa actualmente sus opciones de IA, según Altair. Por lo tanto, todavía hay tiempo para implementar la IA de manera significativa. Pero el tiempo se acaba: más de la mitad de las organizaciones (59%) están interesadas en implementar la IA para proyectos a gran escala durante los próximos 12 meses.
¿Por qué esperar un año entero? Porque la planificación, implementación y maduración de la IA son procesos distintivos, pero igualmente largos. Los líderes que se apresuran a realizar el despliegue pueden alienar a su fuerza laboral o provocar resultados incorrectos de la IA.
Según una investigación de la industria, sólo el 14% de los empleados de primera línea que trabajan en Organizaciones habilitadas para IA creen que han recibido la formación adecuada. Quizás aún más preocupante es que el 63% de los adoptantes citan imprecisiones de contenido como un desafío importante cuando se trabaja conjuntamente con IA; sin embargo, continúan usando estas herramientas. La dependencia continua de una integración de IA predeciblemente imprecisa aumenta la probabilidad de errores, disminuyendo el valor de la herramienta y potencialmente dañando la reputación de la marca.
Los líderes pueden evitar estos preocupantes efectos secundarios de la IA adoptando hoy una estrategia de implementación exhaustiva y bien preparada.
Es un maratón, no una carrera
Los líderes que aún no han implementado la IA y el ML deberían tomarse un tiempo en el nuevo año para elaborar estrategias sobre la aplicabilidad de la IA, educar a su fuerza laboral y preparar datos organizacionales.
- Estrategias: Antes de apresurarse a implementarla, los líderes deben comprender cómo la IA beneficiará a su organización. Comience este proceso identificando las fortalezas y debilidades de su organización, luego diseñe estrategias para soluciones de IA relevantes. Por ejemplo, si sus costos operativos reducen los márgenes, puede resultar ventajoso adoptar soluciones analíticas que ofrezcan información sobre la eficiencia.
Tómese este tiempo para considerar también los riesgos asociados con la adopción de la IA, incluida la inexactitud, la ciberseguridad, la infracción de la propiedad intelectual, el cumplimiento normativo y la explicabilidad. Según McKinsey, sólo el 16.5% de las organizaciones están trabajando activamente para mitigar riesgos y desafíos asociado con la IA: un paso en falso importante que deja a las organizaciones expuestas a multas regulatorias. Es importante involucrar a las partes interesadas durante esta fase para incluir diversas perspectivas de todos los departamentos. Hacerlo garantiza que todos los empleados relevantes comprendan las implicaciones de gran alcance del uso de la IA.
Finalmente, desarrolle una hoja de ruta de IA. Comunique las expectativas del cronograma a los empleados durante esta etapa e incluya la educación como uno de los muchos pasos en su hoja de ruta hacia el éxito de la IA.
- Educar: Los empleados que comprenden la utilidad de la IA tienen más probabilidades de adoptar estas herramientas, lo que genera integraciones más fluidas y mejores resultados. Además, los empleados deben comprender cómo utilizar (y no utilizar) la IA. De lo contrario, podrían infringir las regulaciones y los requisitos de cumplimiento.
También es esencial educar a los empleados sobre la importancia de volver a capacitarse en IA. Los expertos predicen que la IA generativa absorberá el 30% de las horas de trabajo humano para 2030. Es mucho tiempo nuevo que tener en cuenta. Para seguir siendo productivos, los empleados deben adquirir nuevas habilidades y adoptar flujos de trabajo innovadores que permitan una mayor amplitud y una mayor calidad de los resultados.
Antes de implementar la IA, los líderes deben ofrecer programas de capacitación personalizados con conocimientos diseñados específicamente para diferentes roles. Además, deben promover una cultura de aprendizaje continuo para garantizar que los empleados sigan siendo optimistas acerca de sus compañeros de trabajo de IA, no cautelosos.
- Prepárese: La IA requiere datos de alta calidad para funcionar de manera eficiente y proporcionar resultados correctos. Las herramientas de IA generativa generan soluciones a un ritmo sin precedentes, pero una lógica de sistema defectuosa puede generar graves imprecisiones. Y si los líderes basan las decisiones organizacionales en esas imprecisiones, KPI importantes como los ingresos y la confianza pueden verse afectados.
Para combatir esta posibilidad, los líderes deben priorizar la gestión adecuada de los datos, incluidos protocolos adecuados de almacenamiento, síntesis y análisis. Empiece por establecer políticas de datos claras y definir cómo se deben recopilar, almacenar y utilizar los datos. Considere la posibilidad de erradicar datos oscuros que pueden contribuir a una sobrecarga organizacional o costos innecesarios. Fomentar una cultura centrada en los datos que anime a los empleados a comprender la importancia de los datos y su papel en la eficacia de la IA.
Quizás lo más importante es que los líderes deberían considerar invertir en una infraestructura de datos mejorada, como una gestión de datos maestros (MDM) solución. Estos sistemas proporcionan una plataforma cohesiva en la que gestionar grandes conjuntos de datos de forma más eficiente. Cuando un repositorio central almacena y analiza todos los datos, la adopción de la IA se vuelve mucho más fácil y la toma de decisiones basada en datos se convierte en la norma.
La IA se acelerará a nuevas alturas en 2024
Es imposible evitar el revuelo sobre IA generativa y soluciones de modelos de lenguaje grande (LLM). Sin embargo, en lugar de apresurarse a adoptar la IA, los líderes sensatos primero sentarán las bases adecuadas. Este proceso debe incluir la identificación de casos de uso iniciales, la mitigación de riesgos, la comunicación de cronogramas y expectativas, la provisión de programas de capacitación personalizados, la promoción del aprendizaje continuo, la implementación de mejores prácticas de gestión de datos y la inversión en infraestructura de datos.
Las organizaciones que no planifican adecuadamente corren el riesgo de obtener resultados inexactos, alienación de la fuerza laboral, problemas de cumplimiento y oportunidades de mercado perdidas. Sin embargo, quienes aborden metódicamente la IA estarán preparados para desbloquear ganancias de productividad, ahorros de costos, ofertas mejoradas, una toma de decisiones más precisa y ventajas competitivas duraderas.
La pista todavía es bastante larga, pero ahora es el momento de preparar cuidadosamente la IA.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/
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- Función
- También soy miembro del cuerpo docente de World Extreme Medicine (WEM) y embajadora europea de igualdad para The Transformational Travel Council (TTC). En mi tiempo libre, soy una incansable aventurera, escaladora, patrona de día, buceadora y defensora de la igualdad de género en el deporte y la aventura. En XNUMX, fundé Almas Libres, una ONG nacida para involucrar, educar y empoderar a mujeres y niñas a través del deporte urbano, la cultura y la tecnología.
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