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Cómo formular una estrategia de IA ganadora

Los ejecutivos de empresas ven un gran potencial en la inteligencia artificial y ahora están ideando formas de utilizar la inteligencia artificial para impulsar la productividad de los trabajadores, involucrar mejor a los clientes y desarrollar nuevas oportunidades comerciales.

Casi la mitad de los líderes empresariales que respondieron a la encuesta global 2020 de McKinsey sobre IA dijeron que han adoptado la tecnología para al menos un área funcional, que incluye desarrollo de productos, fabricación, cadenas de suministro, marketing y ventas, operaciones de servicios, finanzas corporativas y recursos humanos.

Sin embargo, analistas, asesores ejecutivos y expertos en inteligencia artificial indican que las organizaciones apenas están comenzando a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial. La mayoría de las organizaciones, según Gartner, están solo en el primer o segundo nivel en el modelo jerárquico de madurez de inteligencia artificial de cinco niveles de la empresa de investigación, y las empresas expresan interés, comienzan a formular ideas o experimentan con inteligencia artificial, pero aún no desarrollan estrategias.

«Los líderes ahora están mirando los desafíos comerciales que tienen y se preguntan, ‘¿Es la IA una solución para esos problemas?'», Dijo Beena Ammanath, director ejecutivo de Global Deloitte AI Institute. Antes de seguir adelante con sus iniciativas de IA, los ejecutivos primero deben formular una estrategia, según los expertos. Deben crear una hoja de ruta que aborde los innumerables problemas involucrados en las implementaciones exitosas de AI, así como una que articule cómo su visión de AI respalda los objetivos generales de la organización.

«Necesita abrir su pensamiento para preguntar, ‘¿Qué es posible?’ pero también debe permitir que su estrategia comercial informe cuál debe ser su estrategia de IA «, aconseja Seth Earley, autor de La empresa impulsada por la inteligencia artificial y fundador y director ejecutivo de Earley Information Science.

Los expertos ofrecieron 10 pasos para crear una estrategia de inteligencia artificial exitosa para un amplio espectro de aplicaciones en la industria, el gobierno y la educación.

Diez pasos para una estrategia de IA

1. Establecer un centro de excelencia

La implementación de iniciativas de inteligencia artificial exitosas requiere un equipo de múltiples roles o una colección de estos equipos que puedan aportar las habilidades técnicas necesarias y el conocimiento empresarial a cada proyecto, dijo el analista de Gartner, Whit Andrews. Los equipos deben incluir especialistas en IA, líderes de TI y trabajadores del lado empresarial.

El tamaño y la cantidad de equipos necesarios depende de la organización y el alcance de sus iniciativas de IA. Los ejecutivos deben ajustar el número de equipos y su composición a medida que surgen los proyectos.

Una empresa que está desarrollando varios casos de uso de IA, por ejemplo, puede necesitar equipos separados para cada caso de uso sin personal superpuesto. Otra empresa puede asignar el mismo equipo a más de una iniciativa sin sobrecargar a los miembros del equipo. Y otra organización puede encontrar que necesita configurar varios equipos, pero puede asignar algunos trabajadores a más de un equipo porque sus habilidades no serán necesarias a tiempo completo en cada equipo.

2. Establecer prioridades comerciales e identificar oportunidades

Los ejecutivos empresariales deben identificar los procesos comerciales donde la IA puede agregar valor, asegurarse de que esos procesos ya estén en buena forma, determinar los retornos potenciales que la IA podría ofrecer en cada área y designar de tres a cinco áreas con los retornos potenciales más altos como prioridades principales.

Los ejecutivos podrían desarrollar una escalera de casos de uso, sugirió Andrews, para identificar cómo cada proyecto de IA prepara el escenario para una iniciativa de seguimiento específica. «Entonces, hagas lo que hagas es una configuración para el siguiente tiro», explicó. «Debería prepararte para avanzar en tus habilidades y capacidad. Entonces tendrás más éxito en el próximo proyecto porque un X porcentaje del proyecto ya está terminado».

Las organizaciones exitosas también encuentran formas de respaldar las iniciativas de inteligencia artificial que no solo resuelven los desafíos existentes, sino que aprovechan la tecnología en sus muchas formas (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, robótica y software de automatización) para ingresar a nuevos mercados, crear nuevos productos y servicios e impulsar el crecimiento económico.

«¿Cuál quieres que sea tu estado futuro?» Preguntó Early. «¿Qué quieres hacer para dar un salto adelante?»

3. Seleccionar y comprometerse con un número limitado de proyectos

Los ejecutivos deben seleccionar varios proyectos de inteligencia artificial prometedores y comprometerse a entregar proyectos mínimamente viables, no solo pilotos o pruebas de concepto.

Las empresas a menudo fracasan en sus iniciativas de inteligencia artificial, dijo Andrews, porque comienzan proyectos, los mueven a un piloto o prueba de concepto y los abandonan cuando ofrecen resultados limitados. En cambio, deben perfeccionar el proyecto a medida que lo mueven a la producción completa, donde es más probable que genere retornos valiosos.

4. Asignar patrocinadores de proyectos de nivel ejecutivo

Un ejecutivo dentro de una función empresarial debe tener la responsabilidad de cada iniciativa de IA correspondiente, y el presupuesto del proyecto debe estar en el nivel C. La responsabilidad a nivel ejecutivo ayuda a mantener la iniciativa enfocada en generar retornos que la organización valora.

La alta dirección, dijo Andrews, «querrá ver que los proyectos de IA hagan lo que usted dijo que haría». El CIO debería ser el actor clave dados los componentes tecnológicos involucrados en los proyectos de IA.

5. Determinar y subsanar las lagunas de habilidades

Las empresas necesitarán ingenieros de inteligencia artificial y científicos de datos capaces de ocupar los puestos en equipos multifuncionales. También necesitarán empleados del lado empresarial que comprendan el flujo de trabajo y los procesos comerciales, así como los puntos débiles y las oportunidades dentro de la empresa que podrían beneficiarse de la IA.

Las organizaciones con programas de inteligencia artificial exitosos utilizan una combinación de personal existente y nuevas contrataciones que a menudo aportan una experiencia previa de inteligencia artificial única que se suma a la cultura de la empresa. Estas nuevas contrataciones, señaló Andrews, pueden trabajar junto con los empleados existentes y capacitarlos para que contribuyan con su conocimiento institucional a los proyectos.

Las organizaciones exitosas generalmente compilan hojas de ruta de personal que identifican las brechas de habilidades que deben cubrirse de inmediato o en el futuro y describen cómo ubicar y adquirir el talento necesario. Estas empresas abordan además cómo capacitarán a los empleados que utilizarán los sistemas alimentados por inteligencia artificial.

Planificando para el futuro

6. Defina cómo encaja la IA en su estrategia empresarial

Las organizaciones tienen varias razones para adoptar la IA y diferentes definiciones de exactamente lo que constituye el éxito. En todos los casos, sin embargo, esa definición debe relacionarse con los objetivos estratégicos generales de la empresa. Algunos ejecutivos, por ejemplo, pueden querer utilizar la IA para una previsión más precisa de la cadena de suministro a fin de reducir los costos, mientras que otros ven la IA como una forma de mejorar la participación de los clientes y aumentar las ventas.

Los ejecutivos también deben conocer sus métricas de referencia para medir con precisión los resultados, sin dejar de ser realistas con sus expectativas.

«La posibilidad de que su proyecto solo sea parcialmente exitoso es muy alta», explicó Andrews, y señaló que un proyecto de IA puede considerarse un éxito para algo tan simple como ayudar a una empresa a hacer mejor una tarea en el futuro.

7. Trate sus datos

La inteligencia artificial requiere grandes cantidades de buenos datos, por lo que los ejecutivos deben tener un plan que garantice la disponibilidad de una abundancia suficiente de datos fidedignos.

«Cuantos más datos tenga, más probabilidades tendrá de desarrollar modelos de aprendizaje automático y sistemas de inteligencia artificial que puedan resolver sus problemas», dijo Luis Ceze, profesor de la Escuela de Ingeniería y Ciencias de la Computación Paul G. Allen de la Universidad de Washington. y cofundador y director ejecutivo de la startup de aprendizaje automático OctoML. Para asegurarse de tener los datos necesarios, advirtió Ceze, las empresas no solo deben tener los sistemas de registro correctos en su lugar, sino que también deben identificar los conjuntos de datos internos y externos necesarios.

Además, las empresas deben construir la infraestructura técnica para recopilar, limpiar, mover y almacenar todos esos datos y entregarlos a los sistemas de inteligencia artificial en el momento y la velocidad adecuados. «No se puede comenzar con un montón de archivos de Excel y construir una solución de inteligencia artificial», dijo Ammanath de Deloitte. «Tiene que habilitar una infraestructura de datos sólida y confiable».

8. Planificar recursos adecuados

Además de construir la canalización de datos requerida, Ceze dijo que los CIO deberían hacer un balance de los recursos informáticos que se necesitarán para impulsar las iniciativas de IA. Algunos casos de uso pueden requerir importantes recursos computacionales e infraestructura especializada, como aceleradores de hardware. Los problemas de latencia también pueden requerir algún procesamiento local o de borde, así como la nube para un procesamiento adicional y almacenamiento a largo plazo.

Estos elementos a menudo se traducen en costos adicionales significativos que deben anticiparse para garantizar que los problemas de flujo de efectivo no obstaculicen los proyectos de IA. «No es raro ver facturas de siete dígitos al año o incluso cada mes solo por los costos de computación», señaló Ceze.

9. Abordar la seguridad, la privacidad, las regulaciones, la legalidad, la ética.

La IA conlleva importantes preocupaciones en materia de seguridad, privacidad, normativas y cumplimiento, así como cuestiones legales e implicaciones éticas. Los ejecutivos deben abordar todas estas áreas desde el principio y durante todo el proceso a medida que maduran sus programas de IA. «Tienes que preguntar», advirtió Ammanath, «¿Cuáles son las formas en que esto puede salir mal?»

10. Establecer parámetros para un desempeño aceptable de la IA

La IA no es infalible, dijo Ceze, por lo que los ejecutivos deben pensar en qué modos de falla son aceptables. Un chatbot, por ejemplo, puede dirigir a una persona que llama al representante de servicio al cliente equivocado, y un sistema de mantenimiento predictivo puede alertar falsamente que una máquina está fallando.

Los ejecutivos deben planificar tales posibilidades y establecer parámetros aceptables de desempeño para que los equipos de IA puedan planificar y diseñar un proyecto en consecuencia. Si la probabilidad de que falle un componente de IA es solo uno de cada 10,000 cálculos, eso puede ser aceptable para un chatbot del cliente, pero no en un vehículo autónomo.

Antes de implementar una aplicación de inteligencia artificial, los ejecutivos deben determinar qué es y qué no es un desempeño aceptable.

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