¿Cómo implementar la IA en el mundo corporativo?
Las empresas ya están ajustando sus estrategias para adaptarse a una era de profunda transformación tecnológica y ante lo cual enfrentan desafíos cruciales, como la dependencia excesiva de la nube, la falta de gobernanza de datos y una infraestructura que no puede seguir el ritmo del rápido avance de las nuevas tecnologías.
Según una encuesta de Cisco a más de 2,500 directores ejecutivos de empresas con más de 250 empleados en los cinco continentes, cuatro de cada cinco líderes empresariales planean adoptar o incorporar más IA en sus negocios.
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El informe muestra que los directores ejecutivos viven en una paradoja: el 82% afirma tener un alto nivel de comprensión de los beneficios potenciales de la IA para el mundo corporativo, pero el 74% cree que su comprensión de la IA es un obstáculo para tomar decisiones bien informadas o plantear preguntas más críticas a la junta directiva.
Ante lo anterior, resulta de mayor valor identificar dónde la IA puede generar el mayor valor, los directores ejecutivos deben adoptar primero un enfoque sistemático y colaborativo que combine su profundo conocimiento del negocio con los recursos que este ofrece.
Es fundamental que la tecnología se utilice correctamente para impulsar decisiones estratégicas y promover un crecimiento sostenible, explica Beerud Sheth, director ejecutivo de Gupshup.
Implementación
A continuación, el directivo nos presenta siete puntos cruciales para que los directores ejecutivos consideren la implementación de la IA y logren un impacto empresarial
- Identificar los puntos críticos del negocio y ver cómo la IA puede resolverlos. Realiza una auditoría interna de ineficiencias operativas, problemas de los clientes y necesidades insatisfechas del mercado. ¿Dónde se encuentran los cuellos de botella que frenan el crecimiento? ¿Dónde se infrautilizan los datos? Por ejemplo, si los tiempos de respuesta del servicio al cliente son lentos, los chatbots con IA o las herramientas de análisis de sentimientos podrían resolver los problemas con mayor rapidez. Los directores ejecutivos deberían preguntar a sus equipos: “¿Qué tareas repetitivas consumen mucho tiempo?”, o “¿Qué decisiones carecen de datos en tiempo real?”. Estas deficiencias suelen revelar puntos clave para la implementación de la IA.
- Aprovechar los talleres multifuncionales de IA. Los directores no necesitan conocer los matices técnicos de la IA, pero deberían facilitar la colaboración entre expertos en el área. Organicen talleres donde los equipos intercambien ideas sobre casos de uso: ¿Cómo podría la IA generativa acelerar el diseño de productos? ¿Podría el procesamiento del lenguaje natural (PLN) extraer información de datos no estructurados, como los correos electrónicos de los clientes? Al combinar la información de los empleados de primera línea con evaluaciones de viabilidad técnica, los líderes pueden identificar aplicaciones con alto potencial.
- Evaluar la preparación de los datos. La IA prospera donde los datos existen, pero no se aprovechan al máximo. Audita las fuentes de datos existentes (interacciones con clientes, registros de transacciones, sensores del IoT, etc.) e identifica las deficiencias. Por ejemplo, un minorista con años de historial de compras puede usar la IA para la previsión de la demanda, pero sólo si los datos están limpios e integrados en todos los sistemas.
- Comparación con las tendencias de la industria. Estudia cómo la competencia y las industrias adyacentes están implementando la IA. Si tu competencia utiliza la IA para precios dinámicos o marketing personalizado, considera si modelos similares podrían funcionar en su contexto.
- Comienza con lo más fácil para lograr victorias rápidas. Prioriza los casos de uso con un retorno de la inversión claro y ciclos de implementación más cortos. Automatizar el procesamiento de facturas con IA, por ejemplo, puede reducir los costos en un 50% en cuestión de meses, lo que genera credibilidad para proyectos más grandes.
- Formar alianzas estratégicas. Pocas empresas cuentan con todas sus capacidades de IA internamente. Colabora con proveedores, startups o plataformas como Gupshup para acceder a modelos prediseñados, soluciones específicas para cada sector o experiencia en codesarrollo.
- Centrarse en la ampliación, no sólo en la automatización. El mayor valor de la IA suele residir en mejorar la toma de decisiones humana, no en reemplazarla. Por ejemplo, un equipo de ventas que utiliza IA para priorizar clientes potenciales basándose en una puntuación predictiva puede centrar sus esfuerzos en los prospectos de mayor valor.
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