Artículo de opinión de Kelvin González, Senior SaaS Sales Engineer, EMEAI FAST de Commvault.
El ritmo vertiginoso de los avances en IA ha desencadenado una reacción en cadena en las empresas, poniéndolas en modo reactivo. Para el 2030, se proyecta que el mercado global de IA alcance los 1.592.400 millones de dólares según IDC (Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide), con un impacto significativo en sectores como finanzas, atención médica, manufactura y comercio minorista, entre otros.
Además, la IA ya está transformando la automatización de tareas, mejorando la toma de decisiones, personalizando la experiencia del cliente y optimizando procesos. A medida que la Inteligencia Artificial se convierte en tema central en la conversación empresarial, los directores generales y los consejos de administración exigen una rápida adopción tecnológica. Buscan respuestas inmediatas de cada departamento sobre cómo adoptar la tecnología. ¿Por qué?
¿Por qué las organizaciones necesitan saber cómo integrar la IA?
- Quieren que las unidades de negocio automaticen más procesos para ayudar, entre otras cosas, a impulsar mejores márgenes.
- Necesitan cautivar rápidamente a los clientes con nuevas aplicaciones que brinden una experiencia personalizada a cada usuario, con el fin a crear una mayor fidelidad a la marca.
Y si se trata de una empresa pública, quieren acudir a su próxima convocatoria de inversores armados con multitud de proyectos relacionados con la IA que puedan pregonar para aumentar la confianza de los accionistas. Sin embargo, una mentalidad de ganancia rápida no beneficia la adopción de la IA. Si no se toma el tiempo necesario para el análisis y la comprensión claros sobre cómo esta tecnología puede beneficiar a un negocio específico, las empresas corren el riesgo de dilapidar millones, invirtiendo en sistemas que no mejoran la eficiencia ni ofrecen a los empleados el poder predictivo de la inteligencia artificial.
Los primeros 60 días, los más importantes cuando se trata de IA
Más aún, es crucial evitar el caos que puede generar el lanzamiento de múltiples proyectos, a medias y al mismo tiempo; lo que podría acabar perjudicando seriamente a la empresa. Por eso, cuando se trata de lanzar una estrategia de IA que pueda apoyar al negocio durante la próxima década, los primeros 60 días son los más importantes. ¿Por qué? Porque es cuando los líderes de la empresa deben destacar los objetivos o problemas específicos del negocio y considerar cómo o si la IA puede ayudar. Es cuando deben poner en marcha planes para democratizar el acceso a los datos para que, con el tiempo, todos los empleados puedan tener acceso a la mejor información y automatización, para que sean más eficientes y eficaces en su trabajo, todo ello sin poner en peligro la seguridad de TI.
Y es cuando los líderes empresariales deben comprometerse con procesos fundacionales que garanticen que los sistemas de IA, una vez probados y demostrados en entornos controlados, puedan escalar a toda la organización sin disminuir la calidad de los resultados. En otras palabras, es fundamental que las empresas no intenten tomar atajos durante el proceso de adopción de la IA. Si se toman el tiempo necesario para establecer los objetivos adecuados, diseñar una estrategia de datos apropiada y poner en marcha una estructura de supervisión sólida, las empresas podrán embarcarse en su viaje hacia la IA con confianza y sobre todo con éxito a largo plazo.
Establecer los objetivos adecuados
La implementación de soluciones de IA puede conllevar costes significativos, especialmente, para las pequeñas y medianas empresas. A menudo, en su afán por cosechar rápidamente los beneficios de la IA, las empresas pasan por alto la fase crucial de definir objetivos claros. Los directivos pueden ser reacios a dedicar un tiempo valioso a reflexionar sobre cómo y por qué invertir en IA, porque normalmente, bajo la presión del día a día, sus cabezas se llenan de un millón de tareas pendientes, que requieren una atención aún más inmediata.
La importancia de una planificación estratégica
Pero cuando se hace bien, la mayoría de los líderes empresariales descubren rápidamente lo valioso que es para su futuro una verdadera planificación estratégica y el establecimiento de objetivos. En el contexto de la IA, no se trata simplemente de implementar aplicaciones, o incluso de qué aplicaciones se están implementando sino de resolver problemas específicos. Identificar cuellos de botella en las operaciones actuales o identificar tareas de bajo valor que consumen tiempo de los empleados, por ejemplo, ofrece un punto de partida sólido para determinar dónde la inversión en IA puede ser más beneficiosa. Y un enfoque metódico garantiza que se establezcan objetivos específicos que permitan realizar un seguimiento del progreso de manera efectiva.
De esta manera, seis meses más tarde, cuando el CEO exija una actualización sobre los millones invertidos en IA, los líderes empresariales podrán demostrar rápidamente cómo esta tecnología está destinada a cumplir con los objetivos más amplios de la empresa, generando así un retorno de inversión tangible y alineado con la estrategia empresarial.
Elegir los datos adecuados
La IA requiere grandes cantidades de datos para funcionar correctamente. Es decir, depende en gran medida de la calidad y cantidad de datos disponibles para su entrenamiento. Sin embargo, la recopilación, limpieza y organización de estos datos puede resultar compleja y costosa. A pesar de que muchas empresas han estado acumulando datos durante décadas, y algunos altos ejecutivos pueden tener la impresión de que estos datos pueden utilizarse inmediatamente, la realidad es que a menudo estos datos están dispersos en sistemas fragmentados o silos, lo que dificulta su uso inmediato para análisis predictivos. Pero aquí es donde la capacidad de la IA para clasificar y depurar datos se vuelve invaluable.
Para garantizar que los modelos de IA funcionen correctamente y generen información útil, las empresas deben dedicar tiempo a establecer estrategias sólidas de gestión de datos adecuada a sus operaciones. Esto implica auditar todas las fuentes de datos disponibles y desarrollar métodos para integrarlos de manera coherente. Además, deben asegurarse de que los datos sean precisos, estén limpios y tengan el formato adecuado para su uso en los modelos de IA. Asimismo, es esencial implementar medidas de seguridad para garantizar que solo los empleados autorizados accedan a los datos pertinentes.
Una vez completada esta fase, las empresas pueden iniciar el proceso de entrenamiento de los modelos de IA. Es importante tener en cuenta que la mayoría de los sistemas de IA no funcionarán perfectamente de inmediato y requerirán ajustes y retroalimentación continua. Pero, una vez que los modelos han sido probados y optimizados en un entorno de prueba, pueden ser implementados en producción para su uso operativo.
Controlar los resultados adecuadamente
Encontrar personal con las habilidades y conocimientos necesarios para implementar y gestionar la IA puede ser un desafío. A menudo, las empresas pueden caer en la trampa de adoptar un enfoque de «configúralo y olvídate» con la IA. Sin embargo, dado que la tecnología evoluciona rápidamente y surgen constantemente nuevas herramientas y funciones, es fundamental considerar cada modelo de IA como un proceso continuo que requiere supervisión, y mejora constante.
Si los sistemas de IA funcionan correctamente, deberían volverse más precisos y potentes a medida que se utilizan más. Sin embargo, es fundamental estar alerta a posibles problemas de calidad de datos que podrían afectar la precisión de los resultados y, en última instancia, perjudicar las operaciones de la empresa. Comenzar con proyectos piloto de bajo riesgo puede ser una estrategia efectiva para ganar experiencia y aprender de los errores.
Un enorme potencial, pero con riesgos que hay que tener en cuenta
Por lo tanto, es crítico supervisar de manera constante todos los modelos de IA en las operaciones para garantizar su correcto funcionamiento. Mantener una lista actualizada de cada sistema en producción facilitará enormemente esta tarea. Además, es importante capacitar a los empleados sobre el uso efectivo de la IA y comunicarles claramente los beneficios que esta tecnología puede aportar a su trabajo.
Si bien la IA presenta un enorme potencial, también conlleva riesgos significativos. En un mundo empresarial impulsado por la innovación tecnológica, la adopción efectiva de la IA se convierte en un imperativo para la supervivencia y el crecimiento. Los primeros 60 días son cruciales para establecer una estrategia clara, definir objetivos específicos, seleccionar los datos adecuados y garantizar una supervisión continua. Invertir tiempo y recursos en este proceso sienta las bases para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la próxima década y más allá, permitiendo a las empresas liderar en un entorno empresarial cada vez más tecnológico.
