A medida que el poder transformador de la IA generativa alcanza nuevas alturas, la tecnología está remodelando la forma en que casi todas las organizaciones del mundo trabajan, colaboran e innovan.
Sin embargo, la adopción y el progreso son desiguales, con dos cohortes surgiendo: aquellas organizaciones que se estancaron en la adopción herramientas de inteligencia artificialfrente a aquellos que avanzan hacia la realización de la oportunidad. Según un estudio reciente de BCG, solo el 10% de las organizaciones están escalando la IA en una o más funciones empresariales, mientras que el 40% de las organizaciones no ha tomado ninguna medida. El estudio de BCG señala que los beneficios son claros, ya que aquellas organizaciones que están más avanzadas en la adopción de la IA están observando aumentos de 2,6 veces en el crecimiento de los ingresos y del 38% en el crecimiento del EBIT en tres años, así como aumentos sustanciales en la participación de mercado y en la cantidad de clientes. satisfacción.
Hay diversas formas en que se puede aplicar la IA para simplificar y agilizar partes del proceso de trabajo diario, así como para respaldar la creación de contenido creativo y la resolución de problemas complejos. Sin embargo, para aprovechar verdaderamente estas nuevas capacidades, las organizaciones deberán repensar las formas tradicionales de trabajo y adaptarse a nuevos paradigmas para lograr el impacto empresarial mencionado anteriormente.
A través de nuestras conversaciones con clientes empresariales líderes, numerosas reuniones informativas con analistas y nuestra propia investigación independiente, hemos descubierto que las organizaciones exhiben un conjunto común de características a medida que maduran en su comprensión y adopción de la IA. Al comprender los indicadores, las incubadoras y los inhibidores, las organizaciones pueden acelerar su camino hacia la obtención de los beneficios de la IA. Repasemos estas fases para ayudar a potenciar las formas en que las organizaciones aprovechan la IA.
Fase 1: Exploración
Conocida como la fase incipiente en la que las organizaciones comienzan a comprender qué es la IA y cómo se puede aplicar en su contexto, la fase de exploración es emprendedora y oportunista.
Para cada organización, construir una base sólida con IA enfatiza educar al equipo con los conceptos básicos de la IA y el aprendizaje automático, siendo estratégico con los existentes.
infraestructura de TI y datos, centrándose en el impulso de manera responsable y evaluando las políticas existentes. Este enfoque garantiza que la integración de la IA se alinee con sus protocolos establecidos para la seguridad de los datos. privacidad y estándares éticos, minimizando riesgos y manteniendo el cumplimiento normativo.
Al basar las iniciativas de IA en prácticas de gobernanza familiares, las organizaciones tendrán la oportunidad de crear una base sólida para una implementación responsable de la IA, al tiempo que facilitarán transiciones más fluidas y fomentarán la confianza entre las partes interesadas. Significa que también podrá identificar brechas o ajustes necesarios en las políticas para adaptarse mejor a las tecnologías de IA a medida que evolucionan.
Fase 2: Experimentación
En esta etapa, las organizaciones pueden comenzar a experimentar con tecnologías de inteligencia artificial para mejorar las habilidades de sus equipos y poner el conocimiento en acción. Es una buena idea ejecutar proyectos piloto e iniciativas de prueba de concepto, fomentando el uso específico de la IA para abordar oportunidades específicas. Esta prueba de usuario también ayudará a los equipos a obtener experiencia de primera mano sobre cómo trabajar con IA alineada con las políticas y la gobernanza de su negocio en mente.
Algunos procesos para considerar la prueba incluyen:
1. Mejorar las habilidades de los “campeones” de la IA con conocimientos críticos: ésta es la clave empleados Ese será el equipo central de IA, que brindará soporte a todos los departamentos y garantizará la alineación en todo el negocio.
2. Financiar aplicaciones de IA específicas para abordar desafíos u oportunidades específicas: al ser selectivo y priorizar proyectos clave, puede ampliar la implementación de la IA y garantizar que sea adecuada para su propósito.
3. Establecer o informar al equipo de gobierno para identificar el riesgo, garantizar datos integridad y fomentar la responsabilidad en todos los proyectos de IA.
La comunicación es clave en esta fase, así que asegúrese de que los equipos y los grupos de proyectos piloto estén alineados y dirigidos con una visión central o un conjunto de objetivos. Esto podría incluir la optimización de las comunicaciones con los clientes en toda la organización para que haya total transparencia sobre los cambios en desarrollo y la inclusión de la IA en el negocio, al tiempo que se destaca cómo beneficiará a la empresa. negocio y los servicios prestados.
Fase 3: Innovación
La fase de innovación es posiblemente la más emocionante. Aquí es cuando se aprovechan las bases y las pruebas. Aquí, las organizaciones pueden considerar establecer nuevos roles de IA y volver a capacitar a los miembros del equipo, actualizar la infraestructura existente para respaldar la adopción a largo plazo de la IA, rediseñar el proceso de trabajo y monitorear y actualizar continuamente las políticas a medida que nuevos procesos se ponen oficialmente en línea.
Esta fase también demostrará los inmensos beneficios y las oportunidades de desarrollo del aprendizaje que conlleva la adopción de la IA. Un programa integral de recapacitación es esencial para capacitar a los empleados existentes con el conocimiento y las habilidades necesarios para trabajar de manera efectiva con tecnologías de inteligencia artificial.
También vale la pena invertir en algunos recursos informáticos de alto rendimiento, computación en la nube plataformas y datos avanzados almacenamiento Soluciones que pueden manejar las crecientes demandas de procesamiento de las cargas de trabajo de IA.
Fase 4: Realización
Esta próxima fase consiste en integrar completamente la IA en los procesos operativos y de toma de decisiones para desbloquear nuevas oportunidades, impulsar la innovación y mantener una posición competitiva sólida en el mercado. Aquí es donde todo lo aprendido en las fases anteriores se integra formalmente en las formas de trabajo del día a día.
De manera similar a la fase de innovación de recapacitación de los empleados, aquí las organizaciones deben asegurarse de que sus empleados estén completamente equipados con la tecnología y las habilidades de liderazgo necesarias para aprovechar las tecnologías de IA. Se tratará de garantizar que todos los empleados estén capacitados para adaptarse a las nuevas formas de trabajar mediante la evaluación comparativa de habilidades, la identificación de brechas de competencias y la implementación de programas de capacitación para abordarlas en consecuencia.
Las organizaciones también deben evaluar la consolidación o el desmantelamiento de la infraestructura y las herramientas heredadas, escalar los procesos de trabajo en todas las funciones y unidades comerciales y empoderar al equipo de gobierno para monitorear activamente el progreso y actualizar las políticas.
En general, a medida que su organización comienza a adoptar la IA en todo el negocio, es importante recordar que no se trata sólo de usar la IA para hacer las cosas más rápidas y eficientes, sino de liderar con empatía y comprensión. Si nosotros, como líderes, nos centramos en la inteligencia emocional, crearemos entornos de trabajo donde tanto las personas como la tecnología puedan prosperar.
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