Muchos líderes han sido extremadamente agresivos con sus estrategias de IA este año. Sin embargo, a pesar de la expectación generada por estas tecnologías, la mayoría de los directivos siguen rascándose la cabeza tratando de encontrar formas reales y prácticas de aplicar la IA.
Las preguntas más comunes que pueden surgir en los líderes sobre la IA empresarial y las respuestas sobre los pasos que pueden dar hoy para sacar el máximo partido a estas tecnologías innovadoras.
Mi organización aún no ha puesto en marcha una estrategia de IA. ¿Es demasiado tarde? Puede parecer que todas las empresas tienen un plan de IA establecido, pero en realidad, la mayoría de las organizaciones todavía están trabajando para perfeccionar su estrategia de datos. De hecho, según un informe reciente de Altair, el 42% de las organizaciones todavía están intentando empezar a establecer una estrategia de datos, y el 35% apenas están probando sus casos de uso iniciales.
Establecer una estrategia de datos es un primer paso integral en el proceso de implantación de la IA en su organización. Después de todo, los modelos de IA son tan buenos como los datos utilizados para entrenarlos. La mala calidad de los datos conduce a resultados y conocimientos de baja calidad. Una estrategia de datos sólida garantiza la existencia de procesos para capturar, limpiar y organizar continuamente los datos que se utilizarán en la IA.
¿Todavía le preocupa quedarse atrás en lo que respecta a la IA? No lo esté (todavía), pero tampoco se demore. La mayoría de las organizaciones se encuentran en la fase de planificación de la implantación de la IA, pero las pruebas y los despliegues comenzarán pronto. En el próximo año, el 59% de las organizaciones empezarán a implantar la IA en proyectos a gran escala. Para seguir siendo competitivos, es fundamental que los directivos de las empresas actúen cuanto antes y creen una estrategia de datos integral para sentar las bases de la implantación de la IA. ¡No es demasiado tarde!
Si mi organización pasa por alto los riesgos de la IA, ¿qué es lo peor que podría ocurrir? Como ocurre con todas las nuevas tecnologías, la implantación de soluciones de IA en su empresa conlleva riesgos y, a veces, la IA fracasa; de hecho, el 42% de las empresas han experimentado un fracaso de la IA en los últimos dos años. Entre los efectos negativos del fracaso de la IA se incluyen recursos mal dirigidos, dinero malgastado, ciberseguridad comprometida y reputación de la organización dañada.
Entonces, ¿en qué se equivocaron estas organizaciones con sus estrategias de IA? Lo más probable es que se saltaran el primer paso antes mencionado y no construyeran una estrategia de datos fundamental, lo que significa que las entradas de datos de la IA eran menos que ideales. ¿El resultado? Resultados deficientes e incluso erróneos.
Mitigar los riesgos de la IA es necesario para las empresas que quieren beneficiarse de la tecnología. Ir más despacio para establecer protecciones no le dejará por detrás de sus competidores; de hecho, puede incluso darle una ventaja competitiva, ya que solo el 21% de las organizaciones cuentan con políticas de gobernanza de la IA. Rápido no siempre significa bueno, y considerar cuidadosamente los riesgos asociados con la IA y actuar en consecuencia para evitar problemas le dará una ventaja sobre la competencia.
La implantación de la IA conlleva riesgos y obstáculos. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para hacer frente a los posibles escollos?
Los retos que conlleva la implantación de la IA no son insuperables. Siga estas prácticas recomendadas para cada tipo de obstáculo:
Retos organizativos. Las soluciones de IA no existirán en el vacío dentro de su organización. La cooperación y colaboración interdepartamental son necesarias para el éxito de las herramientas e integraciones de IA. Por lo tanto, es crucial contar con un equipo diverso con una serie de habilidades y conocimientos a los que recurrir para resolver rápidamente los problemas y generar ideas innovadoras sobre cómo utilizar la tecnología.
Retos operativos. Los procesos manuales y la falta de estandarización entre los entornos de formación de IA y los entornos de producción pueden complicar la implantación de la IA. Las organizaciones más inteligentes trabajarán para estandarizar su pila tecnológica y automatizar los procesos, reduciendo la posibilidad de errores humanos y regulando el uso de las herramientas.
Retos empresariales. Entre tanto bombo y platillo, puede resultar difícil para los directivos determinar el ROI real de una solución de IA. Para acelerar el tiempo de obtención de valor, las organizaciones deben comenzar con una base de datos sólida y desplegar gradualmente la implementación de la IA por etapas.
Estas buenas prácticas pueden parecer sencillas, pero ponerlas en práctica requerirá un esfuerzo y una coordinación considerables en toda la empresa. Créame, ese esfuerzo merecerá la pena cuando su solución de IA esté en marcha y funcione sin problemas.
El auge publicitario que rodea a la IA no muestra signos de disminuir, pero no deje que le impida poner en práctica unos limites y unas expectativas bien pensadas en torno a la implementación. Comprender cómo implantar y gestionar las soluciones de IA garantizará que su organización destaque entre las demás. Y recuerde: nunca es demasiado tarde para aprovechar el poder de la IA, siempre que lo haga con cautela, estrategia y optimismo.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine