Si no estás familiarizado con el Ciclo de Hype de Gartner, la inteligencia artificial ha estado en la fase de “Pico de Expectativas Infladas” durante los últimos 24 meses. En particular, la llegada de ChatGPT en 2022 consolidó ciertos conceptos y preocupaciones sobre la IA para empleados de todos los niveles en diversas organizaciones. Con una avalancha de titulares centrados en la IA, se abrió la puerta para que los proveedores de IA alimentaran estas expectativas infladas. Las promesas de innovación y impacto fueron más importantes que los resultados, lo que llamó la atención de líderes empresariales en todo el mundo.
Actualmente, el 82% de los tomadores de decisiones senior reconocen la presión significativa para adoptar la IA rápidamente, pero solo el 23% ha completado el desarrollo de su infraestructura de datos. Comprar una nueva herramienta de IA es la parte más fácil del proceso, mientras que su implementación está demostrando ser un gran desafío. Así que veamos algunas formas clave en las que los equipos de TI pueden ayudar a sus organizaciones a estar listas para una implementación efectiva de IA en el próximo año.
Identificación de necesidades y evaluación de valor
Uno de los primeros pasos que deben dar los líderes de TI es esforzarse por aclarar el panorama. La mejor manera de hacerlo es adoptando una Arquitectura Empresarial Impulsada por Resultados (BODEA), creada a través de un programa por etapas, que requerirá tiempo y colaboración de todos los equipos de TI y otros líderes tecnológicos dentro de la organización. Estas personas deben trabajar juntas para establecer el valor comercial de todas las tecnologías actualmente utilizadas y evaluar cómo se conectan con la dirección y estrategias más amplias de la empresa. Una vez que se evalúe completamente el estado de la infraestructura tecnológica actual, será más fácil identificar las brechas. Al conocer dónde falla la infraestructura, los equipos de TI podrán analizar la adecuación y el valor potencial de nuevas herramientas, listos para rechazar opciones que no se ajusten bien.
Dentro de este proceso, los equipos de TI deben crear objetivos detallados para buscar nueva tecnología, incluyendo parámetros que cada herramienta debe cumplir, y determinar con qué herramientas necesitará integrarse. Esto también implica realizar pruebas enfocadas de los productos. Muchas empresas realizan pruebas descontroladas que no proporcionan retroalimentación valiosa ni se alinean con los objetivos organizacionales. Cuanto más trabajo se realice antes de adoptar soluciones modernas de IA, más capaces serán los profesionales de TI de distinguir entre el bombo publicitario y el valor verificable.
Migración y gestión de datos
Se estima que más del 90% de las grandes empresas utilizan algún tipo de tecnología en la nube, pero el número de aquellas que han migrado sus datos a la nube, o al menos a un arreglo híbrido, es significativamente menor. Para que la IA tenga el mayor impacto, necesita acceso a toda la suite de datos de una empresa, lo que requiere mucha potencia. Por lo tanto, es vital que los equipos de TI dediquen tiempo a crear una infraestructura de datos fluida que pueda respaldar adecuadamente la tecnología de IA deseada.
Tener esta infraestructura establecida asegura que la empresa pueda tomar decisiones basadas en datos y ofrecer respuestas en tiempo real a los cambios. Ya sea en innovación de productos, experiencia del cliente, productividad del equipo o incluso en iniciativas ESG, debe haber un proceso organizacional para cómo se recopilan, almacenan, comparten y procesan esos datos. De lo contrario, la IA no será tan poderosa como podría ser. Más allá de la adopción de IA, una infraestructura de datos establecida es esencial para abordar la gobernanza y equilibrar la nube híbrida puede mejorar la protección.
Habilidades humanas y comunicación
Así como es necesario contar con una infraestructura empresarial y de datos para una adecuada adopción de IA, también debe existir una infraestructura humana de calidad. Las empresas deben crear un comité dedicado que reciba los recursos y la capacitación necesarios para profundizar en cualquier nueva tecnología de IA de interés. Estos comités también deben reservar tiempo para probar herramientas de IA antes de realizar una compra como un control de calidad final.
Luego, una vez que se seleccione una herramienta, se deben elegir campeones organizacionales. Estas personas serán responsables de conocer todos los detalles del nuevo producto y actuar como enlace entre la empresa y el proveedor. De esta manera, habrá una voz interna que pueda apoyar la resolución de problemas y la capacitación para quienes usen la herramienta. Hablando de esto, antes de anunciar o implementar una nueva solución, se debe desarrollar y poner en práctica un plan robusto para el lanzamiento, abordando qué capacitación necesitará cada usuario, qué casos de uso específicos se aplican, el momento de la implementación esperada para cada equipo o miembro, etc. Mientras que una empresa necesita estar preparada antes de adoptar la IA, su personal necesita estar aún más preparado antes de usarla.
Las posibilidades son vastas, pero lograr resultados significativos requiere más que solo implementar herramientas de IA. Exige una combinación cuidadosa de visión, estrategia, tecnología y habilidades humanas. Para capitalizar todo el potencial de la IA, los ejecutivos y otros tomadores de decisiones deben ir más allá de las palabras de moda y crear un plan bien definido y accionable a nivel organizacional. Ahora es el momento de dar un paso atrás, evaluar las capacidades actuales y sentar las bases para una transformación impulsada por la IA que vaya más allá del bombo publicitario y convierta la visión en resultados tangibles.
