La adopción de inteligencia artificial (IA) es un proceso similar al entrenamiento para los Juegos Olímpicos: requiere disciplina, planificación y un enfoque gradual. Al igual que los corredores olímpicos dedican años a entrenar antes de alcanzar la excelencia, las organizaciones que buscan madurar en IA deben seguir un plan estructurado para evitar errores comunes y lograr el éxito.
En este blog post, abordaremos las fases esenciales para la adopción de IA, tal como lo recomienda un reciente informe de Gartner®. A través de estas fases, las empresas pueden maximizar sus posibilidades de implementación exitosa y optimizar los resultados.
1. Planificación: Comience en Pequeño
Así como un atleta empieza con carreras cortas antes de intentar una maratón, las organizaciones deben iniciar su camino hacia la IA con proyectos más pequeños. Identifique y reclute a un líder interno para encabezar los esfuerzos y establezca de tres a seis casos de uso con resultados medibles que beneficien su línea de negocios. La planificación cuidadosa y la definición de una estrategia clara son fundamentales para evitar expectativas poco realistas y frustraciones.
2. Experimentación: Practique y Aprenda
La práctica hace al maestro. Invierta en personas, procesos y tecnologías que faciliten la transición entre fases, como la creación de un Centro de Excelencia (COE) y la enseñanza de conocimientos prácticos sobre APIs de IA en la nube. Establezca metas realistas, experimente y no tema cambiar de estrategia según sea necesario. La flexibilidad y la disposición para ajustar el rumbo son vitales para el éxito.
3. Estabilización: Establezca la Gobernanza
En esta fase, la gobernanza de IA ya debe estar en vigor. Los primeros casos de uso de IA están en producción y su equipo inicial de implementación debe tener políticas efectivas para mitigar riesgos y garantizar el cumplimiento. Este punto es crucial para estabilizar los planes y preparar la expansión a casos de uso más complejos. Con objetivos estratégicos definidos y recursos disponibles, finalice la estructura organizacional y los procesos para el desarrollo y la implementación de IA.
4. Expansión: Construyendo el Impulso
A medida que los casos de uso iniciales demuestran su valor, es natural que los costos aumenten con la contratación de más personal, la mejora de las habilidades de los empleados y la ampliación de la infraestructura. Es crucial rastrear los gastos y demostrar progreso en relación con las metas establecidas para aprender de los esfuerzos y mantener la transparencia con los interesados. Al igual que en el entrenamiento para correr, el proceso de adopción de IA debe ser de mejora continua.
5. Liderazgo: Fomentando una Cultura de IA
Para que la IA tenga éxito, es esencial crear una cultura “IA-first”, donde todos los trabajadores comprendan las fortalezas y debilidades de la IA para ser productivos e innovar de manera segura. La transparencia, la capacitación continua y el uso compartido de la IA entre las unidades de negocio son aspectos clave para una implementación exitosa.
Lecciones del Cementerio de IA: Evitando Errores Comunes
El camino hacia la adopción de IA puede variar de una organización a otra, y eso es perfectamente normal. Evite ceder a la presión de los pares y concéntrese en crear un uso responsable de la IA que reduzca los riesgos tecnológicos y opere dentro de los recursos disponibles. Aquí hay algunas lecciones valiosas:
- Elija cuidadosamente su primer proyecto; muchos proyectos de IA no se implementan como se había previsto.
- No subestime el tiempo que lleva la implementación.
- Asegúrese de que su equipo tenga las habilidades, la capacidad y la experiencia adecuadas para aprovechar las tendencias de IA.
Conclusión: Cada Camino es Único
Según Gartner, “para 2025, el 70% de las empresas habrán operacionalizado arquitecturas de IA debido a la rápida madurez de las plataformas de orquestación de IA”. Sin embargo, no se desanime si usted está en el 30% que aún no ha llegado allí. Cada organización debe adoptar la IA al ritmo que sea adecuado para ellas. Algunas pueden considerarse rezagadas, pero están aprendiendo de sus pares y tomando las medidas necesarias para garantizar una implementación exitosa de IA.
Lea el informe complementario para obtener más información sobre indicadores de adopción y recomendaciones para asegurar que los datos estén en el centro de su estrategia.
