Las tecnologías emergentes prometen grandes beneficios en el papel que pueden ser difíciles de materializar en la práctica. Una investigación del Instituto de Investigación Capgemini sugiere la adopción de inteligencia artificial generativa (GenAI) todavía se encuentra en una etapa temprana, con Nueve de cada diez organizaciones Aún queda por ampliar estos proyectos nacientes.
Sin embargo, Las juntas directivas ejercen una presión cada vez mayor sobre los CIO y sus equipos obtengan una ventaja competitiva gracias a la innovación. Entonces, ¿cuál es el aspecto clave que los líderes empresariales han aprendido sobre la IA hasta ahora? Cuatro líderes empresariales comparten sus consejos.
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1. Asegúrate de mantener a una persona informada
Miguel Morgado, propietario senior de productos del Performance Hub del Grupo Eutelsat, dijo que el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático en su empresa está relacionado con las predicciones de interrupciones y el análisis de causas fundamentales, como el efecto del clima en una antena parabólica.
Estas exploraciones sobre tecnologías emergentes muestran la importancia de la información de alta calidad.
“Realizamos muchas pruebas con datos reales”, afirmó. “Y validar los modelos es muy importante, porque si no se dispone de un modelo preciso y luego se utiliza, se producirá un caso de 'basura que entra, basura que sale'. Es importante contar con un buen conjunto de datos”.
Morgado dijo que su empresa tiene suerte: la compañía de satélites recopila miles de millones de filas de datos diariamente para diversos casos de uso. Sin embargo, la firma garantiza que esta información se aplique de manera segura y eficaz.
“Aún tenemos que probar los modelos y los resultados una y otra vez hasta que validemos el enfoque”, dijo. “Los resultados no serán perfectos, siempre habrá un grado de imperfección. Pero es un indicio”.
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Morgado dijo a ZDNET que otras empresas deberían asegurarse de que un experto calificado se mantenga informado y comunique la importancia de los resultados a sus colegas de negocios.
“Luego, puedes hacer que esa persona diga que esos resultados indican un valor particular o que podrían tomarse como una guía”, dijo. “Así que, al final, siempre es el usuario quien decide si confía en la IA o no. Mi consejo para otras personas es asegurarse de que siempre haya un elemento humano en los resultados de la IA”.
2. Obtener la aceptación de los directivos para el cambio organizacional
Ulf Holmström, científico de datos principal de Scania Group, dijo que su empresa está explorando cómo podría utilizar la IA para los procesos de soporte interno.
La empresa está investigando cómo aprovechar al máximo La roca madre del Amazonas y está interesado en explorar cómo puede utilizar algunas de las herramientas de Snowflake, incluidas Cortex IA.
Como Otros líderes empresarialesHolmström destacó la importancia de los datos subyacentes y las preocupaciones tecnológicas.
“Llámalo como quieras, pero necesitas confiar en los datos, la infraestructura y la gobernanza; de lo contrario, nunca podrás escalar y solo harás pruebas de concepto. Y, como otras organizaciones, necesitamos poner las cosas en producción”.
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Holmström le dijo a ZDNET que la buena noticia es que la implementación de la tecnología parece ser cada vez más sencilla. El acceso al conocimiento técnico se ha democratizado a través de tecnologías como la nube y la inteligencia artificial generativa.
Sin embargo, Holmström dijo que se deben introducir nuevos procesos para que los usuarios aprovechen al máximo las tecnologías emergentes.
“Si vamos a implementar la IA en la producción, eso tiene consecuencias, y una de las principales es que necesitamos cambiar nuestra forma de trabajar. Esto implica nuevos procesos de negocios y un nuevo tipo de organización”, afirmó.
“Necesitamos adquirir nuevas habilidades y cambiar nuestra forma de trabajar. Ese cambio es difícil en todas las organizaciones, especialmente en las empresas tradicionales. Pero sin esa transformación, la IA nunca despegará”.
Holmström afirmó que los altos ejecutivos deben impulsar la transición hacia esta nueva forma de trabajar. “El compromiso de la alta dirección es crucial”, afirmó. “Nunca se puede hacer una transformación de la IA de abajo hacia arriba. Debe hacerse de arriba hacia abajo”.
3. Recuerde la existencia de sesgos en el mundo real.
Anastasiia Stefanska, analista de datos para análisis e inteligencia artificial en la empresa de viajes TUI, dijo que es importante pensar en cómo podemos convertir las enormes cantidades de datos que recopilamos en información de alta calidad, y esa tarea requiere el reconocimiento de los sesgos humanos.
Al igual que otros profesionales, Stefanska reconoció que garantizar que su organización tenga datos de alta calidad es un requisito previo para cualquier proyecto de IA exitoso.
Sin embargo, no es la única cuestión clave: los profesionales inteligentes combinarán el enfoque en las preocupaciones sobre la calidad de los datos con la consideración de los sesgos del mundo real.
“La IA es un reflejo simplificado de la realidad del mundo real en el que vivimos”, afirmó. “Por un lado, es fundamental impulsar la adopción de la IA teniendo en cuenta la calidad de los datos. Sin embargo, una mirada crítica sobre el statu quo del mundo real puede permitirnos ir más allá de la calidad de los datos. Podemos pensar en la posibilidad de resolver los sesgos que están profundamente arraigados en el mundo real”.
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Stefanska le contó a ZDNET cómo TUI utiliza la plataforma Snowflake para consolidar la información empresarial y crear una plataforma digital para el cambio impulsado por datos.
Como parte de este trabajo, Stefanska y sus colegas observan cómo se utilizan y explotan los datos.
“Por eso en la TUI decimos que el ojo humano es importante. Reconocemos que los sesgos están presentes en el mundo real que nos rodea”, afirmó.
“Mi mensaje principal sería: 'Sí, la calidad de los datos es importante, pero hay que tener una visión holística sobre si se tiene la posibilidad de convertir una cantidad de datos existentes en algo con una nueva calidad'”.
4. Utilice la IA cuando sea adecuado para su negocio
Richard Wazacz, director ejecutivo de Travelex, especialista en divisas, aconsejó a otros profesionales que no caminaran antes de poder correr. Reconoció que hay una gran expectativa sobre la IA. Sin embargo, el miedo a quedarse atrás no debe influir en el juicio de los profesionales.
“Por el momento, no vamos a ser pioneros en la adopción de la IA”, afirmó. “Pero la utilizaremos cuando se haya demostrado en casos prácticos cómo ha ayudado a otros”.
Wazacz dijo a ZDNET que su amplia experiencia empresarial, incluso como director de Octopus Energy, lo ayudó a desarrollar una fuerte conciencia de los momentos en que la tecnología emergente puede desempeñar un papel clave.
“Trabajé en Octopus y han utilizado con éxito la IA para ayudar a mejorar los servicios al cliente”, dijo. “Muchas preguntas de los clientes se responden a través de la IA. ¿Creo que existe una opción para que lo hagamos ahora? Sí, y como han demostrado que se puede hacer, es menos riesgoso”.
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Wazacz dijo que su enfoque en Travelex es aprovechar la experiencia de consultoría de IA en mallapara garantizar que la inversión digital se dirija a los lugares adecuados.
Mesh-AI ha ayudado a Travelex a establecer una plataforma de datos basada en la nube, con un enfoque inicial en la generación de informes en tiempo real. La empresa se adentrará en otras áreas emergentes cuando sea el momento adecuado.
“Estoy siendo muy específico en cuanto al alcance”, dijo Wazacz. “En este momento, Mesh-AI está trabajando en eso. Están entusiasmados con lo que están haciendo. Están adoptando el enfoque de 'Demostraremos que podemos hacer que nuestros clientes sean autosuficientes porque ganaremos más negocios'. Y eso es lo que siento que están haciendo”.
