Un poco menos de conversación, un poco más de acción: Cómo acelerar la implementación de la inteligencia artificial generativa en los próximos 6 meses

Basta de soñar despierto, basta de especular, basta de hype – este es un año de acción. Según el McKinsey Global Institute, casi el 50% de las actividades comerciales típicas pueden automatizarse ahora con la inteligencia artificial generativa (GenAI), un tipo de inteligencia artificial que puede producir texto, imágenes, video y datos sintéticos.

Esta automatización conlleva un valor tremendo y resuelve desafíos comerciales críticos en various industrias y funciones, mejorando las experiencias del cliente, optimizando las operaciones y fomentando la innovación. Sin embargo, en su mayoría, la GenAI no ha sido sometida a pruebas de estrés a gran escala, y el verdadero ROI de estas inversiones necesita ser aclarado.

Mientras que las empresas han comenzado a invertir fuertemente en proyectos experimentales y ad-hoc de GenAI, escalar estos esfuerzos puede ser una empresa complicada. Los líderes están luchando por cómo maximizar los beneficios de la GenAI mientras observan y minimizan los costos, aseguran la auditoría y el control de acceso, mejoran el rendimiento, proporcionan abstracciones de modelo y fortalecen la seguridad. Aquellos que han sido reluctantes a adoptar la GenAI hasta ahora por miedo a los altos costos y preocupaciones de gobernanza y seguridad de los datos deben considerar lo siguiente al integrar la GenAI en sus flujos de trabajo y estrategias comerciales más grandes.

Crea un plan de transformación medido: 3 acciones clave para tomar ahora

1. Capacita a tu fuerza laboral para aprovechar al máximo el potencial de la GenAI de manera mitigada de riesgos.

Es un mundo valiente y nuevo en inteligencia artificial, y hay diferentes niveles de comprensión sobre lo que es posible. Las empresas que están empezando en este viaje pueden beneficiarse ejecutando programas organizacionales para capacitar a los equipos de TI y comerciales sobre el potencial de la GenAI, desarrollando protocolos específicos sobre riesgo, transparencia y ética.

Las organizaciones pueden elegir si traer expertos externos o crear un nuevo rol dedicado a la ética de la IA, pero deben entender que la capacitación no es para mostrar. Dedicar días o semanas a programas que entrenen a todos los empleados (no solo aquellos en roles técnicos) sobre cómo utilizar la GenAI verá una mejor aceptación organizacional que aquellos que no lo hacen.

Al educar a los equipos comerciales sobre la identificación de aplicaciones potenciales de la GenAI que pueden ayudarles en su trabajo (y separar hechos de ficción sobre preocupaciones de seguridad) las organizaciones estarán en una mejor posición para evaluar el valor total.

2. Fusiona la IA con la GenAI: Prepara tu infraestructura para cambios pesados en los datos

La GenAI está adquiriendo rápidamente atención por su capacidad para impulsar la productividad, empujando los márgenes de operación a niveles nunca antes vistos. Sin embargo, es importante recordar que la GenAI no es una bala de plata. Con el surgimiento de la GenAI, las prácticas tradicionales de ingeniería de datos y la IA se han vuelto más importantes que nunca.

Considera las siguientes soluciones impulsadas por la GenAI:

1. Venta al por menor: Impulsar la hiperpersonalización en la venta al por menor utilizando agentes autónomos para generar recomendaciones.
2. Viajes: Utilizar un flujo de trabajo infundido con la GenAI para crear itinerarios de viaje personalizados basados en preferencias individuales.
3. Banca: Uso de agentes de conversación para personalizar la banca desde el pago de facturas hasta el análisis de tendencias de gastos y recomendaciones.

La GenAI sola no es suficiente para impulsar las soluciones mencionadas anteriormente. Es fundamental unir la comprensión del lenguaje natural y la capacidad de razonamiento de la GenAI con la precisión y eficiencia probadas de la IA tradicional.

Por ejemplo, la hiperpersonalización se puede lograr con mayor consistencia si usamos algoritmos de aprendizaje automático tradicionales para generar un ramo de recomendaciones y usamos agentes impulsados por la GenAI para razonar cuáles de ellas serán más relevantes para el usuario.

Por lo tanto, es fundamental ver la GenAI, la IA tradicional y las prácticas de ingeniería de datos en cohesión, con un solo prisma, en lugar de en aislamiento. Esto hace que sea extremadamente importante para las organizaciones proporcionar infraestructura para combinar el desarrollo de la IA con las soluciones de la GenAI.

3. Construye tu preparación para la GenAI: Escala, innova, controla

Es inteligente ser proactivo, pero la transformación no ocurre de la noche a la mañana. Al identificar los “debe tener” imperativos para la organización, puedes escalonar tu cronograma de desarrollo según las necesidades críticas.

Luego, designa un grupo de líderes internos para agilizar la conciencia y la adopción de un Sistema Operativo de GenAI – una plataforma que proporciona auditoría, controles de costos y cargos, seguridad, privacidad, control de acceso y abstracciones de modelo – para incorporar aplicaciones y procesos de la GenAI utilizando esta plataforma. Esto ayudará a la innovación a velocidad y escala al asegurar iteraciones rápidas de casos de uso de la GenAI centrándose principalmente en la funcionalidad, y así aumentar la aceptación en toda la organización.

En la venta al por menor, según un reciente estudio de IBM antes de NRF 2024, los clientes modernos esperan un viaje de compras personalizado, completo con “la conveniencia de las opciones de productos, información detallada, métodos de pago diversos y una integración sin problemas de las experiencias en línea y en tienda” que se adapten a sus preferencias individuales.

Para cumplir con estas expectativas, los minoristas necesitan organizar y democratizar el acceso a sus datos para que las funciones comerciales, desde I+D hasta ventas y marketing, trabajen desde la misma base. Sin una visión clara de los datos o un plan para implementarlo de manera transversal, las organizaciones pueden invertir demasiado en soluciones impulsadas por la IA y ver poco ROI. Los minoristas que no estén seguros de cómo maximizar sus datos existentes deben buscar un socio con experiencia profunda en la industria para establecer una infraestructura lista para la IA. Solo entonces podrán aprovechar la GenAI para simplificar el servicio al cliente con menos intervención humana al proporcionar resúmenes de conversaciones, automatizar tareas y, en última instancia, impulsar la conversión – una prioridad clave para la industria.

Además, los minoristas están experimentando con la idea de descripciones de productos dinámicas. Dependientes de la IA, las listas de comercio electrónico podrían cambiar según el espectador, personalizadas para las necesidades y deseos únicos de cada cliente. Un equipo sólido, respaldado por un nivel de preparación para la GenAI, estará bien equipado para capitalizar estas tecnologías de IA por delante de los competidores.

Identifica casos de uso transformadores de la GenAI y ofrece resultados comerciales cuantificables.

A menudo, en la prisa por mostrar progreso, las empresas pueden comenzar a esprintar sin una dirección en mente. En lugar de gastar esa energía persiguiendo todo al mismo tiempo, toma nota de casos de uso específicos que se pueden completar dentro de 3-6 meses, 6-12 meses, etc. Prioriza esos proyectos a corto plazo primero para demostrar el valor de ejecutar la GenAI a gran escala y, para áreas que tengan potencial, enfócate en construir plataformas que puedan mostrar los beneficios de la GenAI a otros departamentos. Áreas como el entrenamiento de modelos, agentes autónomos y LLM privados tienen un gran potencial para la innovación futura, y la inversión estratégica en esas áreas ahora les dará una ventaja sobre la competencia.

En la banca, solicitar un préstamo para empresas medianas y grandes requiere un análisis de muchos documentos, incluyendo los estados financieros de la empresa, informes de auditoría, declaraciones de impuestos, informes de la oficina de crédito y noticias recientes. Todo esto debe procesarse manualmente para preparar un memorando de aprobación. Automatizar este proceso a través de la GenAI no solo ahorra costos cuantificables, sino que la reducción de la duración total del proceso puede ser una ventaja competitiva y un diferenciador que puede ayudar a generar nuevos negocios.

Con la GenAI, el sector bancario, entre otros, está en condiciones de eliminar el estrés y proporcionar visibilidad adicional a los clientes con un esfuerzo y tiempo de actividad relativamente bajos. Mientras que hay muchos más casos de uso singulares de la GenAI en juego, llegar a la próxima fase de un negocio impulsado por la GenAI requiere replicar y operacionalizar la tecnología en toda la empresa para infundirla en la estrategia comercial general.

No te demores, es hora de despertar a la entrega de la IA

Superar los desafíos de implementación y implementar la GenAI a gran escala no es una hazaña menor. Requiere una alineación total desde la junta y el equipo de dirección y un compromiso de los líderes empresariales en toda la organización. Para superar el miedo a perderse en la IA y comenzar a crear herramientas impulsadas por la IA que generen beneficios, educa a tus equipos sobre lo que está por venir, establece una infraestructura que pueda sostener un cambio rápido y enfócate en los resultados a corto plazo que importan a tus clientes y socios.

Mientras te transformas, es importante traer a expertos en la materia o asesoramiento externo en quien confíes para ayudar a asegurar una transición suave. Busca aquellos que son orientados a la acción (es decir, constructores, no solo asesores) y que traen a los líderes al proceso de toma de decisiones desde el principio para aumentar la transparencia y fomentar la colaboración. Las capacidades de la GenAI están evolucionando rápidamente, y al actuar ahora estarás en camino de crear una organización preparada para el futuro, lista para un crecimiento sostenible.