La Inteligencia Artificial está transformando las industrias al permitir a las compañías resolver desafíos complejos, optimizar las operaciones y ofrecer experiencias excepcionales a los clientes, con el objetivo de aprovechar la IA de forma eficaz, las compañías necesitan una roadmap clara que identifique oportunidades impactantes, garantice una implementación responsable y genere valor tangible.
Esta guía describe un enfoque paso a paso para construir una estrategia de IA exitosa, centrándose en la identificación y priorización de usos para las compañías que quieran crecer.
Las compañías deben evaluar su preparación antes de sumergirse en la adopción de la IA y definir una visión clara.
Antes de sumergirse en proyectos de IA, es crucial evaluar las necesidades de su compañía y establecer objetivos de acuerdo a la estrategia actual, la IA no es una solución única; es más eficaz cuando se diseña para abordar retos específicos y se alinea con sus objetivos estratégicos.
Por ejemplo, ¿desea aumentar los ingresos, reducir los costes o mejorar la satisfacción del cliente? Comprender sus objetivos aporta claridad a la hora de identificar los casos de uso de la IA.
Para una buena estrategia de implementación es importante asegurarse de que sus datos son precisos, están bien estructurados y son accesibles, los datos de alta calidad son el alma de los sistemas de IA, ya que su eficacia depende totalmente de los datos que procesan. Sin una base sólida de datos accesibles y precisos, es probable que las iniciativas de IA fracasen en la compañía.
Los modelos de IA aprenden patrones, hacen predicciones y ofrecen información basada en los datos con los que han sido entrenados, ya que los datos de mala calidad, ya sean incompletos, incoherentes, obsoletos o sesgados, conducen a resultados poco fiables. Es lo que se conoce como el principio de «basura entrante, basura saliente». Según Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las empresas una media de 12,9 millones de dólares al año, a menudo debido a errores, ineficacia y mala toma de decisiones derivadas de datos poco fiables.
He aquí por qué los fundamentos de los datos son fundamentales:
El éxito de la IA requiere la colaboración entre la dirección, los equipos técnicos y los usuarios finales del servicio, un equipo dedicado a la gobernanza de la IA puede guiar la implementación y abordar las dificultades en elproceso.
Un CoE es un organismo especializado responsable de impulsar las estrategias de IA y fomentar las mejores prácticas en toda la organización.
mejores prácticas en toda la organización. Este equipo de liderazgo multidisciplinar debe incluir representantes de varios departamentos, como TI, seguridad, ingeniería, ciencia de datos, inteligencia empresarial, jurídico, finanzas y operaciones. Al centralizar la experiencia, el CoE puede:
Deloitte habla de la importancia de integrar la IA en la estrategia de las compañías para tener una «empresa inteligente». Sus directrices enfatizan el papel de un Centro de Excelencia (CoE) de IA para garantizar que la IA se integra de forma efectiva, abordando funciones empresariales interconectadas y ofreciendo resultados medibles. Recomiendan ir más allá de los proyectos ad hoc de IA y adoptar un enfoque más completo y escalable para lograr el éxito a largo plazo.
El consejo o comité de IA debe centrarse en tareas como definir la visión de la IA de la compañía, garantizar el compromiso de los ejecutivos, identificar los obstáculos estratégicos y establecer la gobernanza de la IA. También son responsables de evaluar los posibles casos de uso de la IA, asignar recursos, planificar la escala y defender la adopción en toda la organización. La revisión periódica de los resultados y la evolución de la estrategia en función de los comentarios recibidos son vitales para el éxito a largo plazo.
Una vez identificados los casos de uso potenciales, se pueden clasificar por función empresarial y el valor que aportan en cada etapa de uso, a continuación se muestran algunos ejemplos inspirados en la biblioteca de casos de uso de Salesforce:
Recursos: Salesforce AI Use Case Library
Con una lista de casos de uso potenciales, es esencial priorizarlos en función del valor empresarial y la viabilidad.
Evalúe las oportunidades en función de los siguientes criterios:
Para priorizar los proyectos de IA, utilice una matriz de impacto-esfuerzo que compare el valor empresarial con la facilidad de implementación, esto le ayudará a identificar las Quick Wins (proyectos de alto valor y bajo esfuerzo) y las grandes oportunidades de transformación (proyectos de alto valor y alto esfuerzo). Empezar por las Quick wins genera impulso y demuestra el éxito inicial de la IA.
A la hora de seleccionar un proyecto piloto, tenga en cuenta factores como el tamaño, la velocidad de implementación, el riesgo, la adecuación a la organización y la escalabilidad. Elija un proyecto de bajo riesgo que pueda completarse en seis meses, requiera una limpieza mínima de los datos y sea fácil de adoptar para los usuarios. Este enfoque minimiza el riesgo al tiempo que maximiza el potencial de éxito y aprendizaje organizativo.
Definir métricas de éxito para cada iniciativa de IA, como el aumento de ingresos, la reducción de costes o la mejora de las puntuaciones de satisfacción. Supervise continuamente los progresos y realice los ajustes necesarios.
Para mantener la adopción de la IA, las organizaciones deben fomentar un entorno que acoja la innovación.
Dote a los empleados dela compañía con los conocimientos necesarios para utilizar y gestionar eficazmente las herramientas de IA, los talleres, las certificaciones y el aprendizaje interdepartamental pueden promover la alfabetización en IA.
Anime a los equipos multifuncionales a trabajar juntos en proyectos de IA, combinando la experiencia de la ciencia de datos, TI, operaciones y funciones de cara al cliente.
Compartir historias de éxito dentro de la compañía para generar un mayor impulso y demostrar los beneficios tangibles de la IA, para fomentar la adopción de la inteligencia artificial, esto puede servir como testimonio del potencial de la tecnología y también pueden ser una poderosa herramienta para construir confianza, superar resistencias y generar entusiasmo entre los empleados.
A medida que su empresa adquiere experiencia con la IA, su estrategia debe evolucionar en función de los resultados de los proyectos piloto establecidos, las lecciones aprendidas servirán de base para futuras iniciativas de IA, permitiendo a su compañía ampliar la IA a diferentes funciones en torno a su estrategia. La mejora continua y la alineación con los objetivos de la compañía garantizarán que la IA se convierta en un motor fundamental de innovación y ventaja competitiva.
Siguiendo estos pasos, su compañía puede identificar cuidadosamente sus necesidades de IA y desarrollar una hoja de ruta para una implementación exitosa que sea estratégica y sostenible.
En Venditori, nos especializamos en ayudar a las empresas a desarrollar y ejecutar estrategias de IA adaptadas a sus necesidades únicas. Desde la identificación de los casos de uso adecuados hasta la implementación de soluciones de IA escalables tales cómo Agentes IA, nuestros expertos le guiarán en cada paso del viaje. Permítanos ayudarle a construir una estrategia de IA innovadora que impulse el crecimiento en su compañía, póngase en contacto con nosotros hoy mismo para empezar.
