Maximizar el ROI de la IA en la empresa

Al igual que ha sucedido con numerosas tecnologías antes, la inteligencia artificial (IA) está siendo aclamada como la próxima gran innovación que las empresas simplemente deben utilizar. Irónicamente, la tecnología subyacente ha estado presente durante décadas, pero con las últimas iteraciones, la histeria ha alcanzado un punto febril, superando la realidad de la implementación en toda la empresa. Sin embargo, mientras los equipos de TI enfrentan una creciente presión para subirse al tren de TI, deben equilibrar ese entusiasmo con la realidad de la línea de fondo. Diferentes implementaciones requieren diferentes niveles de inversión, lo que significa que también deben producir un rendimiento diferente, a menudo en un calendario diferente.

La capacidad de entregar productos de IA exitosos depende de numerosos factores: estrategias específicas, planificación y ejecución elegidas por los líderes empresariales; disponibilidad de recursos capacitados; ajuste dentro de la hoja de ruta del producto; aceptación organizativa del riesgo; y gestión del tiempo contra el rendimiento esperado de la inversión (ROI).

Equilibrar estos factores es el desafío, pero seguir estos tres pasos puede mantener a las organizaciones en el camino hacia el ROI de la IA.

Entender la Tecnología

Muchas empresas entran en la disputa de la IA creyendo que están atrás, pero no comprenden completamente por qué, cómo o incluso qué es la tecnología. Como resultado, su primera tarea es distinguir entre diferentes sabores de IA, comenzando con la IA de precisión vs. la IA generativa.

La IA de precisión es el uso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para mejorar los resultados. Permite a las empresas automatizar los procesos de toma de decisiones, creando eficiencias y aumentando el ROI. La IA de precisión ha madurado hasta convertirse en una tecnología establecida para las empresas que sigue viendo una adopción significativa y se está volviendo más mainstream cada día.

La IA generativa (GenAI) es nueva y ha ganado prominencia desde que OpenAI lanzó ChatGPT a fines de 2022. Consiste en modelos de lenguaje grande fundamentales entrenados con miles de millones de parámetros para generar nuevo contexto semántico de texto, la GenAI ofrece oportunidades significativas para el impacto empresarial y la eficiencia operativa, pero está al comienzo de su ciclo de adopción.

Un obstáculo significativo es el estándar para la calidad de los datos, que es más alto para las aplicaciones de GenAI, ya que los conjuntos de datos de baja calidad pueden introducir problemas de transparencia y ética.

La confiabilidad de los datos comienza con el diseño y la implementación de flujos de trabajo; establecer pipelines para realizar; abstracción a través de API; curación y democratización; y procesamiento de diferentes tipos de datos. En lugar de los requisitos de calidad de datos de la generación anterior que incluían los 4V (volumen, velocidad, veracidad y variedad), la IA necesita nuevos requisitos que incluyen 4P: predicción, productividad, precisión y persona a escala.

Predicción: los algoritmos de IA permiten el uso de análisis estadístico para encontrar patrones en los datos e identificar comportamientos para predecir y prever eventos futuros correlacionando datos históricos en reposo y datos en transmisión para tomar decisiones en tiempo real.

Productividad: la IA permite la automatización de procesos empresariales, lo que aumenta la eficiencia y productividad operativa de la empresa, reduce las tareas repetitivas y libera el tiempo del personal para trabajar en asignaciones más estratégicas.

Precisión: esta métrica mide los resultados del modelo de una manera que los modelos de aprendizaje automático pueden producir precisión entre un rango aceptable determinado por los casos de uso. La precisión también se calcula como el número de verdaderos positivos dividido por el número total de predicciones positivas.

Persona a escala: se refiere al proceso de utilizar datos confiables como historias de compras de clientes, acciones en el sitio, análisis de sentimiento de clientes para productos específicos y respuestas a encuestas. Proporciona experiencias individualizadas en toda la demografía.

Además de la calidad de los datos, las empresas deben considerar numerosos otros factores, tanto internos como externos, al evaluar su preparación para la IA: gobernanza, alineación de cumplimiento, inversiones en la nube, talento, nuevos modelos de operaciones comerciales, gestión de riesgos y compromiso de liderazgo.

Las organizaciones deben comenzar estableciendo una visión de IA que coincida con sus objetivos y objetivos estratégicos. La aprobación de la suite ejecutiva es fundamental, ya que los despliegues de IA requieren una inversión significativa inicial. El director de TI debe articular claramente el camino hacia el ROI para toda la suite ejecutiva, una verdadera prueba del director de TI para elevar la TI de una función de habilitación a una estratégica.

A continuación, la organización debe alinear personas, procesos y tecnología. La IA requiere nuevas habilidades y certificaciones, como modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, ya que las organizaciones han integrado tradicionalmente la IA en flujos de trabajo humanos. Sin embargo, la GenAI invierte la dinámica, pero las mejores prácticas y las pautas de uso responsable aún incluyen un componente “humano en el bucle” para mantener los estándares éticos y los valores.

Un despliegue de IA también exige nuevos procesos empresariales para la gobernanza y la garantía de calidad de los datos, lo que permite a los científicos de datos responsables de entregar nuevos modelos de IA resolver problemas comerciales complejos.

Mientras se diseñan, desarrollan y fabrican nuevos productos de IA para la producción, las empresas también deben permanecer vigilantes sobre las últimas políticas regulatorias de la industria de la IA. La ley de IA de la Unión Europea ha establecido las mejores prácticas para el uso de la IA, y consecuencias por no seguir esas políticas. Como resultado, las empresas han construido equipos para crear, evaluar y actualizar esfuerzos alrededor de las regulaciones de la IA.

Al volverse cada vez más impulsadas por los datos, las empresas deben desarrollar estrategias fundamentales para proteger los activos de datos que les permiten brindar las mejores perspectivas a través de plataformas de automatización de procesos analíticos. Desde allí, pueden seleccionar las tecnologías de IA y las nuevas plataformas que más sentido tengan para ellos.

Definir el Caso de Negocio

Finalmente, un verdadero retorno de la inversión en IA requiere vender el beneficio a los clientes, lo que significa que la preparación para la IA requiere una nueva mentalidad empresarial, ya que la tecnología está impulsando la transformación para las empresas en todas las industrias.

El desarrollo exitoso de productos de IA requiere una comprensión íntima de los viajes de los clientes específicos de la industria y alinear las soluciones de IA con los objetivos comerciales. La centración en el cliente juega un papel clave en el desarrollo de nuevos modelos operativos, y las tecnologías modernas se utilizan para aumentar la eficiencia.

Por ejemplo, los clientes que buscan pequeñas victorias en la madurez de la IA pueden confiar en sus activos de software y la infraestructura en la nube para desarrollar nuevos productos y soluciones. Esto mantiene la satisfacción entre los empleados más alta y mantiene su enfoque en superar las expectativas de los clientes.

Dicho esto, el núcleo de la organización debe centrarse en acortar el tiempo de comercialización y mejorar la gestión de nuevos procesos para acortar el ciclo de vida del desarrollo de productos y aumentar la eficiencia de la entrega de nuevos productos. Por ejemplo, se utiliza una plataforma de análisis de datos aumentados distribuidos para automatizar la ingesta, curación, democratización, procesamiento y análisis en tiempo real, todo lo cual aumenta la productividad y el ROI.

Desbloquear el Potencial Completo del ROI de la IA

La IA en su núcleo se refiere a algoritmos avanzados, calidad de los datos, potencia de cómputo, Infraestructura como Código, gobernanza, IA responsable con ética para proteger la privacidad y confidencialidad de los datos. Los fundamentos de la preparación de la aplicación de la IA y los desafíos de la gestión de los datos requieren marcos de datos sólidos, personas, procesos, estrategia, ética y plataformas tecnológicas.

Al mismo tiempo, Mckinsey informa que el 65% de las empresas están utilizando tecnologías de IA, el doble que el año pasado. Demuestra el impulso, pero los despliegues aún se mueven lentamente desde la curiosidad hasta casos de uso empresariales reales a gran escala. La GenAI está entregando nuevos avances, lo que permite a las organizaciones aprovechar nuevas capacidades a través del desarrollo de LLMs semánticos y multimodales. Democratiza un espectro completo de capacidades de IA, lo que les permite generar nuevos flujos de ingresos.

Con la estrategia adecuada, el compromiso de liderazgo y la inversión en los casos de uso correctos, las empresas pueden obtener un valor significativo y impulsar un crecimiento transformador a través de la IA. El desarrollo de IA semántica y multimodal LLMs democratiza un espectro completo de capacidades de IA, lo que les permite generar nuevos flujos de ingresos. Con la estrategia adecuada, el compromiso de liderazgo y la inversión en los casos de uso correctos, las empresas pueden obtener un valor significativo y impulsar un crecimiento transformador a través de la IA.