¿Está su empresa preparada para la IA?

Cambios que impulsan la adopción de la IA en la actualidad

La Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una fuerza transformadora en el ámbito de la tecnología empresarial. Entre las diversas manifestaciones de la IA, los grandes modelos lingüísticos (LLM), como el GPT-3 de OpenAI y el BERT de Google, se han distinguido como potentes herramientas que alteran fundamentalmente los paradigmas operativos de las organizaciones.

Los LLM son sofisticadas construcciones de IA capaces de comprender y generar textos que se asemejan mucho al lenguaje humano. Su formación implica el procesamiento de grandes volúmenes de datos, lo que les permite emular patrones lingüísticos humanos y producir respuestas adecuadas al contexto. Esta capacidad de "entender" y "comunicarse" en lenguaje humano ha ampliado el ámbito de las aplicaciones empresariales.

Considere las siguientes aplicaciones de los LLM en el ámbito comercial:

• Atención al cliente: Los LLM se emplean para impulsar chatbots y asistentes virtuales, ofreciendo atención al cliente las 24 horas del día y liberando a los agentes humanos para que se ocupen de tareas más intrincadas.
• Generación de contenidos: Los LLM pueden generar una amplia gama de contenidos, desde descripciones de productos hasta textos de marketing, ofreciendo resultados de alta calidad a escala industrial.
• Análisis de datos: Los LLM pueden navegar a través de grandes cantidades de datos de texto, extrayendo información valiosa e identificando patrones que podrían eludir el análisis humano.

El ascenso de los LLM es indicativo de una tendencia más amplia de adopción de la IA en diversos sectores. Las empresas reconocen cada vez más la importancia de la IA, no solo como instrumento de automatización, sino como recurso estratégico capaz de impulsar el crecimiento y la innovación.

Sin embargo, el proceso de adopción de la IA no es homogéneo. Presenta variaciones considerables entre sectores y organizaciones individuales. Mientras que algunas empresas están a la vanguardia, aprovechando la IA para asegurarse una ventaja competitiva, otras se encuentran en las fases iniciales de su viaje hacia la IA, explorando vías para integrarla en su marco operativo.

Varios factores sustentan esta tendencia de adopción de la IA:

• Avances tecnológicos: El rápido ritmo de investigación y desarrollo de la IA la ha hecho más accesible y eficaz que nunca.
• Disponibilidad de datos: La adopción generalizada de las tecnologías digitales ha dado lugar a una avalancha de datos, que suministran la materia prima esencial para el entrenamiento de los modelos de IA.
• Presión competitiva: La creciente adopción de la IA por parte de las empresas ha intensificado la presión sobre las demás para que se adapten o corran el riesgo de quedarse obsoletas.

A pesar de estos catalizadores, el camino hacia la adopción de la IA está plagado de retos. La implantación de la IA requiere una inversión sustancial en términos de capital, tiempo y recursos. También exige un cambio de paradigma, pasando de una percepción de la IA como herramienta de automatización a un reconocimiento de la IA como activo estratégico.

Además, la IA no es una panacea para todos los retos empresariales. Es una herramienta que, empleada con criterio, puede reportar beneficios sustanciales. Sin embargo, también tiene limitaciones y riesgos inherentes que requieren una gestión cuidadosa.

Perspectivas: Seguidores y pioneros

La decisión estratégica de adoptar la IA en una organización requiere una comprensión clara del camino que se está siguiendo. ¿Se está subiendo la organización al carro de la IA o está abriendo un camino único con ella? Aquí profundizamos en las principales diferencias entre estos dos enfoques y ofrecemos preguntas operativas, personales y tecnológicas que los responsables de la toma de decisiones pueden plantearse para discernir su camino.

Subirse al carro

Las organizaciones que se suben al carro suelen adoptar la IA porque es la tendencia del momento, a menudo impulsadas por el deseo de seguir el ritmo de la competencia. Este enfoque corre el riesgo de no alinearse estratégicamente con los objetivos empresariales y puede conducir a un uso ineficaz de los recursos y a una aplicación deficiente. La atención suele centrarse en las ganancias inmediatas en lugar de en los beneficios estratégicos a largo plazo.

Cuestiones a tener en cuenta:

• Operaciones: ¿Estamos adoptando tecnologías de IA principalmente porque nuestros competidores lo están haciendo, o porque vemos una clara necesidad operativa de ellas?
• El personal: ¿Dispone nuestro equipo de las competencias y la formación necesarias para implantar y gestionar las tecnologías de IA que estamos considerando?
• Tecnología: ¿Estamos invirtiendo en tecnologías de IA que se ajusten a nuestra infraestructura y capacidades tecnológicas actuales?

Ser pioneros con la IA

Las organizaciones pioneras tienen una visión clara de cómo la IA puede apoyar sus objetivos estratégicos. Adoptan la IA para impulsar la innovación y crear valor, eligiendo tecnologías de IA que se alinean con sus necesidades y capacidades empresariales. Se centran en cómo la IA puede impulsar el crecimiento y la transformación a largo plazo.

Cuestiones a tener en cuenta:

• Operaciones: ¿Cómo mejorará la adopción de tecnologías de IA nuestra eficiencia y eficacia operativas? Cómo nos ayudarán a cumplir nuestros objetivos estratégicos?
• Las personas: ¿Tenemos una cultura de innovación y aprendizaje que apoye la adopción de nuevas tecnologías? Está nuestro equipo preparado y dispuesto a adaptarse a los cambios que trae consigo la IA?
• Tecnología: ¿Las tecnologías de IA que estamos considerando se ajustan a nuestra estrategia tecnológica? Son escalables y adaptables a las necesidades y cambios futuros?

Historial de las evaluaciones de la preparación para la IA

Las evaluaciones de la preparación para la IA han evolucionado con el tiempo, reflejando la creciente complejidad y diversidad de las tecnologías de IA y sus aplicaciones. Se han desarrollado varios modelos para guiar a las organizaciones en la evaluación de su preparación para la adopción de la IA. A continuación, exploramos algunos de estos modelos, sus aspectos comunes y sus características únicas.

Modelos de evaluación de la preparación para la IA

1. Modelo de preparación para la IA de Gartner: Este modelo se centra en tres áreas clave: preparación de datos e infraestructura, preparación de habilidades y liderazgo, y alineación empresarial. Proporciona un marco integral para evaluar la preparación de una organización para implantar tecnologías de IA.
2. Modelo de madurez de la IA de Microsoft: Este modelo evalúa la preparación para la IA en términos de cuatro dimensiones: estrategia, cultura, capacidades y operaciones. Ayuda a las organizaciones a comprender su estado actual de madurez de la IA y a identificar áreas de mejora.
3. Modelo de preparación para la IA del MIT Sloan: Este modelo subraya la importancia del liderazgo y la cultura en la preparación para la IA. Evalúa la preparación en términos de estrategia, datos, tecnología, procesos y talento.
4. Modelo de preparación para la IA de McKinsey: El modelo de McKinsey se centra en cinco dimensiones clave: estrategia, datos, tecnología, organización y capacidades. Proporciona un marco detallado para evaluar la preparación técnica y organizativa para la IA.
5. Modelo de preparación para la IA del Foro Económico Mundial: Este modelo, desarrollado en colaboración con McKinsey, evalúa la preparación para la IA a nivel nacional. Tiene en cuenta una serie de factores, como el capital humano, la investigación y el desarrollo, las infraestructuras, los servicios públicos y las políticas públicas.

Convergencia entre los modelos

A pesar de sus diferencias, estos modelos comparten varios aspectos comunes:

• Estrategia: Todos los modelos enfatizan la importancia de tener una estrategia clara de IA que se alinee con los objetivos empresariales generales de la organización.
• Datos: La disponibilidad y calidad de los datos es un área de interés común. Los datos son el combustible de la IA, y su disponibilidad es un factor crítico para su adopción.
• La tecnología: La preparación de la infraestructura tecnológica de la organización para soportar las tecnologías de IA es otro aspecto común.
• Personas y competencias: Los modelos reconocen la importancia de contar con las habilidades necesarias dentro de la organización para implementar y gestionar las tecnologías de IA.

Divergencia entre los modelos

Aunque hay aspectos comunes, los modelos también divergen en ciertas áreas:

• Liderazgo y cultura: El énfasis en el liderazgo y la cultura varía entre los modelos. Mientras que el modelo Sloan del MIT hace mucho hincapié en estos aspectos, otros pueden centrarse más en factores técnicos.
• Alineación empresarial: Los modelos de Gartner y McKinsey destacan de forma única la importancia de alinear las tecnologías de IA con las necesidades y objetivos empresariales.
• Capacidades y operaciones: Los modelos de Microsoft y McKinsey incluyen un enfoque específico en capacidades y operaciones, evaluando la capacidad de la organización para implementar tecnologías de IA e integrarlas en sus operaciones.
• Servicios públicos y políticas: El modelo del Foro Económico Mundial tiene en cuenta de forma única los servicios públicos y la política, lo que refleja su enfoque en la preparación para la IA a nivel nacional.

Las evaluaciones de la preparación para la IA han recorrido un largo camino, evolucionando desde simples listas de comprobación hasta modelos exhaustivos que tienen en cuenta una amplia gama de factores. Independientemente del modelo utilizado, el objetivo es el mismo: ayudar a las organizaciones a evaluar su preparación para la adopción de la IA y guiarlas en su viaje hacia la IA.

Marco de evaluación de la preparación para la IA RapidCanvas

Es fundamental contar con un modelo práctico y fácil de entender para evaluar la preparación para la IA. El marco de evaluación de la preparación para la IA de RapidCanvas está diseñado para cumplir este requisito, ofreciendo un enfoque racionalizado y orientado a la acción que resulta especialmente beneficioso para las empresas que contemplan soluciones de IA.

Este marco no es sólo simplicidad y pragmatismo; es impulso. Está diseñado para ayudar a las organizaciones no sólo a evaluar su estado actual, sino también a identificar los pasos necesarios para la adopción de la IA. No se trata tanto de crear las condiciones ideales como de comprender cómo iniciar el viaje de la IA de forma eficaz, independientemente del punto de partida.

El marco de RapidCanvas está estructurado en torno a tres elementos clave: datos, decisiones y operaciones. Estos elementos se centran en las consideraciones más apremiantes para las empresas que adoptan soluciones de IA, y le permiten centrarse en dar el primer paso.

Datos

Los datos son la savia de la IA. La calidad, cantidad y accesibilidad de los datos influyen directamente en la eficacia de las soluciones de IA. Este elemento implica evaluar la preparación de los datos de la organización para la IA.

Entre las cuestiones que deben tenerse en cuenta figuran las siguientes:

• ¿Disponemos de los datos necesarios para respaldar nuestras iniciativas de IA?
• ¿Son nuestros datos limpios, fiables y accesibles?
• ¿Cómo podemos aprovechar nuestros datos para maximizar los beneficios de la IA?

Decisiones

La IA tiene el potencial de mejorar significativamente los procesos de toma de decisiones, proporcionando conocimientos que pueden conducir a decisiones más informadas y basadas en datos. Este elemento implica considerar cómo la IA puede mejorar los procesos de toma de decisiones de la organización.

Entre las cuestiones que deben tenerse en cuenta figuran las siguientes:

• ¿Qué procesos de toma de decisiones podrían mejorarse con los conocimientos de la IA?
• ¿Cómo puede ayudarnos la IA a tomar decisiones basadas en datos?
• ¿Cuáles son las posibles repercusiones sobre la eficiencia y la eficacia?

Operaciones

La integración de la IA en las operaciones de la organización puede conducir a una mayor eficiencia y eficacia. Sin embargo, también requiere cambios en los procesos y flujos de trabajo. Este elemento implica considerar cómo se integrará la IA en los procesos operativos de la organización.

Entre las cuestiones que deben tenerse en cuenta figuran las siguientes:

• ¿Cómo se integrarán las tecnologías de IA en nuestras operaciones actuales?
• ¿Qué cambios tendremos que introducir en nuestros procesos y flujos de trabajo?
• ¿Cómo gestionaremos los riesgos operativos asociados a la IA?

Medio ambiente

Varios aspectos clave del entorno empresarial señalan la urgencia de adoptar la IA. Las preguntas que aquí se plantean sirven de guía para evaluar la necesidad de adoptar la IA y liberar el poder transformador que ofrece.

• Intensificación de la competencia:

- ¿Están aprovechando los competidores la IA para obtener ventajas en la experiencia del cliente, la eficiencia operativa o la innovación de productos?

- ¿Cómo se compara nuestra organización con los competidores en términos de adopción de la IA y su impacto en las áreas empresariales clave?

• Los avances tecnológicos superan al progreso:

- ¿Están los avances tecnológicos, incluida la IA, superando el progreso de nuestra organización?

- ¿Nos estamos quedando atrás en la adopción de tecnologías emergentes, especialmente en el ámbito de la IA?

- ¿Cómo podemos incorporar la IA para aprovechar las oportunidades, impulsar la innovación y mantener la relevancia?

• Estancamiento y brecha de innovación:

- ¿Es nuestra organización complaciente, se resiste al cambio y duda en explorar nuevas ideas?

- ¿Nos encontramos estancados, sin innovación ni crecimiento?

- ¿Cómo puede la IA servir de catalizador para reavivar la innovación, desbloquear el potencial sin explotar y fomentar una cultura de mejora continua?

Éxito con IA: hitos e indicadores clave

La adopción de la IA es un viaje, no un destino. Las organizaciones deben tener una idea clara de lo que significa el éxito en el contexto de sus iniciativas de IA. Esta comprensión ayuda a crear impulso, establecer objetivos y medir el progreso.

Hitos

A continuación se enumeran los hitos clave que las organizaciones pueden utilizar para medir su éxito con la IA:

1. Prueba de concepto: Las iniciativas de IA exitosas suelen comenzar con una prueba de concepto pequeña y centrada que demuestra el valor potencial de la IA para la organización. Esta prueba de concepto debe diseñarse para abordar un problema u oportunidad empresarial específicos.
2. Programa piloto: Partiendo de la prueba de concepto, las organizaciones pueden pasar a un programa piloto que ponga a prueba la solución de IA en un entorno operativo más amplio. El programa piloto debe estar diseñado para proporcionar datos que puedan utilizarse para perfeccionar la solución de IA e identificar cualquier problema que pueda surgir.
3. Implantación a gran escala: Una vez completado con éxito el programa piloto, las organizaciones pueden pasar a la implantación a gran escala. Esta fase consiste en integrar la solución de IA en las operaciones y flujos de trabajo de la organización, formar al personal y garantizar que la solución ofrece los beneficios previstos.
4. Mejora continua: Las iniciativas exitosas de IA nunca están realmente completas. Las organizaciones deben perfeccionar y optimizar continuamente sus soluciones de IA para garantizar que siguen alineadas con los objetivos empresariales y aportan valor a largo plazo.

Indicadores clave

Los siguientes son indicadores clave que las organizaciones pueden utilizar para medir su progreso hacia el éxito con la IA:

1. Impacto empresarial: El impacto de las soluciones de IA en las operaciones comerciales, la experiencia del cliente y el crecimiento de los ingresos es un indicador crítico del éxito. Las organizaciones deben medir el impacto de la IA en términos de indicadores clave de rendimiento (KPI) que se alineen con los objetivos empresariales.
2. Calidad y accesibilidad de los datos: La disponibilidad y calidad de los datos son factores críticos para el éxito de las iniciativas de IA. Las organizaciones deben medir su progreso en la mejora de la calidad y accesibilidad de los datos y asegurarse de que sus soluciones de IA se construyen sobre una base de datos sólida.
3. Eficiencia operativa: Las soluciones de IA deben mejorar la eficiencia operativa, reduciendo costes y aumentando la productividad. Las organizaciones deben medir el impacto de las soluciones de IA en la eficiencia operativa e identificar áreas de mejora.
4. Adopción por parte de los empleados: El éxito de las soluciones de IA requiere la adopción y el compromiso de los empleados. Las organizaciones deben medir las tasas de adopción de los empleados y asegurarse de que estos disponen de las competencias y la formación necesarias para utilizar las soluciones de IA con eficacia.

Para tener éxito con la IA se requiere, en primer lugar, una referencia clara de cómo es el éxito, así como un conjunto de hitos e indicadores clave que guíen el progreso. Las organizaciones que adopten la IA de forma estratégica, alineándola con los objetivos empresariales y midiendo los avances hacia hitos e indicadores clave, estarán bien posicionadas para cosechar los beneficios de esta tecnología transformadora.

Así que ya está listo. ¿Y ahora qué?

Ha evaluado la preparación de su organización para la adopción de la IA y ha identificado las aplicaciones potenciales de la IA que se alinean con sus objetivos estratégicos. ¿Cuáles deberían ser sus próximos pasos? He aquí algunas consideraciones a tener en cuenta:

Contratación de un científico de datos

Una opción es contratar a un científico de datos para desarrollar e implantar soluciones de IA. Los científicos de datos poseen los conocimientos técnicos necesarios para construir y entrenar modelos de IA, así como la capacidad de analizar e interpretar los datos producidos por estos modelos. Sin embargo, la contratación de un científico de datos puede no ser factible para todas las organizaciones, dada la alta demanda y el coste asociado a este conjunto de habilidades.

Contratar a un proveedor de servicios

Otra opción es contratar a un proveedor de servicios para crear e implantar soluciones de IA. Los proveedores de servicios pueden proporcionar acceso a una amplia gama de conocimientos, desde la ciencia de datos hasta el desarrollo de software, y pueden gestionar el proceso integral de implantación de la IA. Sin embargo, trabajar con un proveedor de servicios puede ser costoso y no ajustarse a las capacidades internas y la cultura de la organización.

Optar por una plataforma sin código

Una tercera opción es optar por una plataforma sin código para crear y aplicar soluciones de IA. Las plataformas sin código permiten a las personas sin conocimientos técnicos de programación crear soluciones de IA utilizando interfaces de arrastrar y soltar y plantillas preconstruidas. Este enfoque puede ser rentable y puede permitir a las organizaciones aprovechar la experiencia de los empleados no técnicos.

Las plataformas sin código ofrecen varias ventajas:

• Rentabilidad: Las plataformas sin código pueden ser significativamente menos costosas que contratar a un científico de datos o contratar a un proveedor de servicios.
• Facilidad de uso: Las plataformas sin código permiten a personas sin conocimientos técnicos de programación crear soluciones de IA.
• Capacidades internas: Las plataformas sin código permiten a las organizaciones aprovechar la experiencia de los empleados no técnicos y crear capacidades internas de IA.
• Tiempo de implantación: Las plataformas sin código pueden permitir una implantación más rápida que otras opciones.

En conclusión, hay varias opciones disponibles para las organizaciones que buscan adoptar la IA. Aunque contratar a un científico de datos o a un proveedor de servicios puede ser adecuado para algunas organizaciones, optar por una plataforma sin código puede ofrecer una opción rentable, fácil de usar y escalable para crear e implementar soluciones de IA.

Por qué la AutoAI sin código es el futuro

La adopción de la IA se ha visto obstaculizada por la percepción de que es compleja y requiere importantes conocimientos técnicos. Sin embargo, los recientes avances en AutoAI han hecho que la IA sea más accesible que nunca, permitiendo a personas sin conocimientos técnicos de programación construir e implantar soluciones de IA.

AutoAI implica el uso del aprendizaje automático de máquinas (AutoML) para construir y entrenar modelos de IA. AutoML es un conjunto de algoritmos que descubren automáticamente los mejores modelos de aprendizaje automático para un conjunto de datos determinado, sin necesidad de intervención humana. Este enfoque puede reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para construir y entrenar modelos de IA, lo que permite a las organizaciones centrarse en el uso de la IA para impulsar el valor y la innovación.

Las plataformas AutoAI sin código proporcionan un enfoque racionalizado y fácil de usar para crear y desplegar soluciones de IA. Estas plataformas permiten a las personas sin conocimientos técnicos de programación crear soluciones de IA mediante interfaces de arrastrar y soltar y plantillas predefinidas. Pueden reducir significativamente los costes asociados a la adopción de la IA y permitir a las organizaciones aprovechar la experiencia de empleados sin conocimientos técnicos.

Ventajas de la AutoAI sin código

AutoAI sin código ofrece varias ventajas:

Facilidad de uso

Las plataformas de AutoAI sin código permiten a personas sin conocimientos técnicos de programación crear y desplegar soluciones de IA. Este enfoque puede democratizar la IA y permitir a las organizaciones aprovechar la experiencia de empleados no técnicos.

Rentable

Las plataformas AutoAI sin código pueden reducir significativamente los costes asociados a la adopción de la IA. Eliminan la necesidad de costosos científicos de datos y permiten a las organizaciones crear y desplegar soluciones de IA utilizando los recursos existentes.

Despliegue rápido

Las plataformas AutoAI sin código pueden permitir a las organizaciones desplegar rápidamente soluciones de IA. Pueden reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para construir y entrenar modelos de IA, lo que permite a las organizaciones centrarse en el uso de la IA para impulsar el valor y la innovación.

Escalabilidad

Las plataformas AutoAI sin código pueden permitir a las organizaciones escalar sus soluciones de IA rápidamente. Pueden integrarse fácilmente con los sistemas y procesos existentes, lo que permite a las organizaciones aprovechar sus soluciones de IA en toda la empresa.

Dale la vuelta al juego: Encuentre valor antes de decidir invertir

La adopción de la IA puede transformar las empresas, impulsando el crecimiento y la innovación. Sin embargo, no es una panacea para todos los retos empresariales. La inversión en IA requiere una cuidadosa consideración y planificación estratégica. Implica evaluar la preparación de la organización para la adopción de la IA, identificar las aplicaciones potenciales de la IA que se alinean con los objetivos estratégicos y seleccionar el enfoque adecuado para implementar la IA.

He aquí cinco puntos clave a tener en cuenta a la hora de invertir en IA:

Solicite un prototipo

Antes de invertir en IA, pida un prototipo que demuestre el valor potencial de la IA para la organización. Este prototipo debe diseñarse para abordar un problema u oportunidad empresarial específicos. Debe demostrar cómo la IA puede impulsar la eficiencia, la innovación y el crecimiento.

Ver valor

Evaluar el valor del prototipo, teniendo en cuenta cómo se alinea con los objetivos empresariales de la organización. Asegúrese de que el prototipo ofrece beneficios tangibles, como una mayor eficacia operativa, una mejor experiencia del cliente o un aumento de los ingresos. Identifique indicadores clave de rendimiento (KPI) que se alineen con los objetivos empresariales y utilícelos para medir el impacto del prototipo.

Evaluar el ajuste

Considerar cómo encaja el prototipo con la infraestructura tecnológica, las capacidades y la cultura de la organización. Evaluar el grado de preparación de la organización para la adopción de la IA e identificar las áreas susceptibles de mejora. Asegurarse de que el prototipo se ajusta a la estrategia tecnológica de la organización y puede integrarse en los sistemas y procesos existentes.

Invierta en

Una vez evaluado con éxito el prototipo, invierta en IA, eligiendo el enfoque que mejor se adapte a los objetivos, capacidades y cultura de la organización. Esto puede implicar contratar a un científico de datos, contratar a un proveedor de servicios u optar por una plataforma sin código. Asegúrese de que la inversión se ajusta al presupuesto y la tolerancia al riesgo de la organización.

Escala

Por último, amplíe la solución de IA, integrándola en las operaciones y flujos de trabajo de la organización, formando al personal y garantizando que la solución proporciona los beneficios previstos. Perfeccione y optimice continuamente la solución de IA para garantizar que se mantiene alineada con los objetivos empresariales y aporta valor a largo plazo.

Libérese de la inercia y las inhibiciones y dé el primer paso hacia la adopción de la IA. Al solicitar un prototipo, evaluar el valor, valorar la adecuación, invertir y ampliar, las empresas pueden liberar el poder transformador de la IA para impulsar el crecimiento y la innovación.