Se trata de la tecnología del momento. Hoy vivimos el apogeo de la inteligencia artificial (IA) en materia de inversión, de adopción y, sobre todo, de legislación en todo el mundo. Con sus pros y contras, sigue avanzando, prometiendo resolver grandes problemas, reducir los tiempos y aumentar la productividad.
Pero, cómo adoptarla para sacar el máximo provecho, ese es el dilema de muchas organizaciones. Según Gartner, “los componentes básicos de la adopción de la IA son diversos, pero que si se combinan, siguen principios generales que respaldan su progreso. La aplicación de estos principios es necesaria para establecer expectativas realistas, evitar errores comunes y mantener las iniciativas de la IA en el buen camino”.
Al definir una estrategia clara, comunicarse con frecuencia y establecer resultados mensurables, las organizaciones pueden optimizar sus resultados y evitar errores comunes.
Las cinco fases que propone Gartner
La IA está destinada a hacer simple, lo complejo. Puede clasificar y comprender conjuntos complejos de datos, automatizar decisiones sin intervención humana y generar desde contenido hasta código, utilizando grandes repositorios de datos.
“No obstante, es clave tener claras las prioridades. No se puede adoptar una tecnología porque sí. Es importante poner en orden lo que necesito y puedo abarcar con IA, si no la inversión puede verse afectada en tiempo y en dinero”, explica Víctor Toscanini, gerente de tecnología e ingeniería para Chile, Argentina, Paraguay y Uruguay en Cisco.
En su informe, Gartner ofrece un marco de adopción de IA en el que “las organizaciones evitarán los principales obstáculos y maximizarán las posibilidades de una implementación exitosa”. A continuación, las fases clave:
Planificación. Empiece por lo pequeño. Identifique y contrate a un líder interno que ayude a socializar los esfuerzos y a obtener el apoyo de las partes interesadas clave. Establezca entre tres y seis casos prácticos con resultados mensurables que beneficien a su línea de negocio.
Experimentación. Contrario a lo que se piensa, hay que invertir en los seres humanos, los procesos y la tecnología que facilitan la transición entre fases, como la financiación de un centro de excelencia y la enseñanza de conocimientos prácticos sobre las API de IA en la nube. Genere conciencia ejecutiva con objetivos realistas. Experimente. Rompa cosas. Y ojo, no hay que tener miedo de cambiar el rumbo de su estrategia. ¡Sea flexible y sepa cuándo hacer un cambio!
Estabilización. En este punto del proceso, ya tiene un modelo básico de gobernanza de IA en marcha. Los primeros casos de uso de IA están en producción y su equipo de implementación inicial tiene políticas de trabajo para mitigar los riesgos y garantizar el cumplimiento. Esta etapa se conoce como el “punto crucial”: se trata de estabilizar sus planes, de modo que esté listo para expandirse con casos de uso adicionales y más complejos. Con objetivos estratégicos definidos, presupuestos establecidos, expertos en IA disponibles y tecnología lista, puede finalizar una estructura organizacional y completar los procesos para el desarrollo y la implementación de la IA.
Expansión. En esta etapa los costos son altos, ya que los casos de uso iniciales demuestran su valor y se genera impulso. Es natural contratar más personal, capacitar a los empleados e incurrir en costos de infraestructura a medida que la organización en general aprovecha la IA en las operaciones diarias.
Realice un seguimiento de los gastos y asegúrese de demostrar el progreso en relación con los objetivos para aprender de sus esfuerzos. Socialice los resultados con las partes interesadas para lograr transparencia. Realice un seguimiento de sus resultados, muestre el progreso y aproveche su impulso. A medida que adquiera más experiencia, debe expandirse, evolucionar y optimizar. Si su organización ve resultados mensurables, considere avanzar en los esfuerzos para respaldar más casos de uso de alto riesgo y alta recompensa.
Liderazgo. La IA tendrá éxito en una organización que fomente la transparencia, la capacitación y el uso compartido de la información entre las unidades de negocios, sin limitarse al acceso exclusivo. Cree una cultura de “IA primero” desde arriba hacia abajo, donde todos los trabajadores comprendan las fortalezas y debilidades de la IA para ser productivos e innovar en seguridad.
“Tenemos que comprender que la adopción de la IA variará y nos expondrá a un sinfín de desafíos. Lo más importante, es establecer una base concreta y realista del caso de uso que se va a desarrollar. No hay que apurarse en su implementación, pero sí establecer rangos medibles para evaluar cada paso. Finalmente, hay que asegurarse de tener un equipo humano con las habilidades, la capacidad y la experiencia adecuada para aprovechar las tendencias de IA”, sentencia Toscanini.
