Dado el potencial que la IA tiene para ofrecer, no es de extrañar que tenga al mundo enganchado y que las empresas se apresuren a integrarla en la estrategia de red. Según McKinsey, el 65% de las organizaciones encuestadas ya utilizan GenAI con regularidad, lo que representa casi el doble del porcentaje de su última encuesta de IA realizada hace menos de un año. Sin embargo, priorizar la velocidad sobre la estrategia en la adopción de la IA puede provocar errores, incluido el desperdicio de recursos, una formación inadecuada y posibles problemas de compatibilidad de la red.
Las empresas deben evitar la trampa de adoptar la IA simplemente por su novedad. Un error común es tratar la IA como un simple complemento de productos o servicios existentes. En cambio, las empresas deberían centrarse en utilizar herramientas de inteligencia artificial para mejorar fundamentalmente sus operaciones y las experiencias que brindan a clientes y socios.
Aunque las empresas podrían considerar cambiar modelos completos para que estén impulsados por IA, a menudo es más efectivo comenzar implementando IA con casos de uso específicos en mente, asegurando una obtención de valor más rápida. Identificar aplicaciones específicas donde la IA puede tener un impacto permite una implementación más rápida y resultados más inmediatos. Por ejemplo, la implementación de IA en las operaciones de red puede generar ganancias significativas en la detección y solución de problemas y en la eficiencia y el rendimiento generales. Al centrarse en objetivos aplicaciones En lugar de un cambio cultural general, las empresas pueden lograr los beneficios de la IA más rápidamente y con un mayor impacto.
Este concepto se ilustra mejor a través de lo que llamamos el marco ARC, que proporciona un enfoque estructurado para la implementación de la IA. Este marco describe tres etapas fundamentales en la implementación de la IA: aumento, reemplazo y creación. Cada etapa representa un paso hacia la maximización del ROI de la IA, lo que demuestra una progresión clara desde mejoras básicas hasta transformaciones innovadoras que es fácil de seguir para las empresas, sin importar dónde se encuentren en su viaje hacia la IA.
CTO de EMEA en Extreme Networks.
Aumento
La fase inicial, el aumento, implica mejorar las capacidades existentes con IA. Aquí es donde muchas empresas comienzan su viaje hacia la IA. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para mejorar las operaciones de TI (AIOps) mediante la automatización de rutinas. monitoreo de red tareas, incluida la detección de anomalías, la remediación y el análisis de la causa raíz, aumentando así la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad.
Al liberar al personal de TI de las tareas manuales, recuperan tiempo para centrarse en aspectos de mayor valor de su función. Si bien el aumento puede ofrecer beneficios inmediatos, como un mejor rendimiento y menores costos operativos, depender únicamente de esta fase puede limitar el retorno de la inversión a largo plazo. Muchas organizaciones se encuentran estancadas en esta etapa, lo que genera dudas entre las juntas directivas con respecto a futuras inversiones en IA.
Reemplazo
La segunda fase, la de reemplazo, implica que la IA se haga cargo de tareas completas que antes realizaban humanos o sistemas obsoletos. Esta fase ofrece un impulso más sustancial en eficiencia y ahorro de costes. Por ejemplo, en atención al cliente, Chatbots de IA puede reemplazar a los agentes humanos para manejar consultas de rutina, liberando recursos humanos para cuestiones más complejas. Esta fase no sólo mejora productividad pero también prepara a la organización para una innovación más sustancial.
Al pasar del aumento al reemplazo, las empresas pueden demostrar mejoras tangibles y generar confianza entre las partes interesadas en el potencial de la IA. Sin embargo, cabe señalar que incluso las actividades de la fase de reemplazo se implementan y planifican mejor con la ayuda de humanos. El personal de TI aún puede aceptar esta fase y verla como una oportunidad general para fomentar la automatización y la optimización en todo su departamento.
Creación
La tercera y más transformadora fase es la creación. Aquí es donde se libera el verdadero potencial de la IA, ya que va más allá de simplemente mejorar o reemplazar los procesos existentes. Se convierte en un catalizador para modelos de negocio y flujos de ingresos completamente nuevos. Tomemos como ejemplo los estadios deportivos. Los organizadores pueden usar IA para analizar datos en tiempo real sobre el comportamiento y las preferencias de los fanáticos, lo que les permite personalizar sus experiencias del cliente recomendando artículos o mercancías en concesión basándose en compras anteriores. Además, la IA puede identificar oportunidades lucrativas de patrocinio analizando la demografía de los fanáticos y la participación en tiempo real en aplicaciones o áreas específicas del estadio.
Esta fase demuestra el retorno de la inversión a largo plazo de la IA y su papel para sostener el crecimiento empresarial. Al crear nuevas propuestas de valor a través de la IA, las organizaciones pueden abordar cualquier inquietud del director financiero de sus empresas con respecto a la rentabilidad de las inversiones en IA. La fase de creación ejemplifica el objetivo final de la implementación de la IA: fomentar la innovación e impulsar a las empresas mediante la creación de posibilidades completamente nuevas.
Otras consideraciones
El marco ARC ofrece un enfoque sólido para integrar la IA en las operaciones comerciales, pero es crucial reconocer que sus fases pueden ocurrir al mismo tiempo, no solo secuencialmente. Esta flexibilidad permite a las empresas abordar simultáneamente varios aspectos de sus operaciones, creando un proceso de implementación más dinámico y receptivo. A diferencia de avances tecnológicos anteriores, la IA generativa avanza tan rápido que las tres fases del marco ARC (aumento, reemplazo y creación) a menudo se superponen y se ejecutan en paralelo. En cada fase, la asistencia humana y el liderazgo siguen siendo esenciales.
Para aprovechar al máximo el poder de la IA, las empresas deben reimaginar cada aspecto del recorrido y el ciclo de vida del usuario. Esto implica aplicar conocimientos y soluciones basados en IA en cada paso, desde la capacitación y la habilitación hasta las operaciones diarias. Cada fase debe estar infundida con IA para mejorar y transformar la experiencia general.
Una estrategia de IA eficaz también debe ser agnóstica y aprovechar todas las tecnologías disponibles sin quedarse encerrada en ninguna de ellas. Esta flexibilidad de los proveedores permite a las organizaciones adaptarse e integrar nuevos avances a medida que surgen, una necesidad dada la evolución continua de la IA. Además, es fundamental garantizar una integración perfecta entre todas las personas y dispositivos. Esta conectividad integral respalda el despliegue de la IA en varios puntos de contacto, mejorando su eficacia y alcance.
Conclusión
La IA es más que una simple actualización tecnológica; es una fuerza transformadora que puede redefinir experiencias empresariales completas. Para los CIO y líderes empresariales, la adopción de la IA requiere un cambio fundamental en la forma en que se visualizan las interacciones con clientes, socios y proveedores. En lugar de ver la IA como una simple mejora, debería ser fundamental para el diseño y la arquitectura empresarial. Este enfoque puede remodelar experiencias, procesos, estructuras organizativas y modelos de negocio.
Si bien GenAI capta gran parte de la atención, el verdadero potencial reside en el desarrollo de ecosistemas integrales de IA que integren múltiples tecnologías con las infraestructuras existentes, impulsando la productividad y la innovación. En lugar de sucumbir al FOMO y apresurarse a adoptar la IA, las empresas deberían adoptar una estrategia enfocada, basada en casos de uso, guiada por el marco ARC, para maximizar el retorno de la inversión. Esto garantiza que la IA se convierta en un componente integral a largo plazo del negocio, que brinde beneficios tangibles, justifique las inversiones para las partes interesadas y fomente el apoyo continuo para futuras iniciativas de IA.
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