Guía para CIOs para crear una propuesta de proyecto de AI de Gartner

El error más común con la AI es centrarse en la automatización en lugar de incluir el aumento de la toma de decisiones y las interacciones humanas. Si los CIOs se centran únicamente en una mayor automatización a través de la AI, pierden las oportunidades ocultas de una mayor personalización y diferenciación. La AI puede aumentar a los seres humanos, ya que tiene la capacidad de clasificar la información y hacer predicciones con mayor rapidez y volumen de lo que los humanos pueden lograr por sí solos.

Los CIOs deben buscar puntos críticos de negocio en los que la interacción humana o la experiencia humana añadan valor. Luego deberían considerar cómo la AI podría aumentar esos esfuerzos para crear aún más valor.

Aplicaciones comunes de la AI

  • Ventas y marketing
  • Servicio
  • Cadena de suministro
  • Servicios bancarios y financieros
  • Cuidado de la salud

Tendencias en la AI

Gartner espera que habrá tres tendencias que afectarán a la AI en los próximos años:

  1. Mejor comunicación (en ambos sentidos) con las personas. La AI más fácil de usar.
  2. Integración más profunda y amplia con las aplicaciones y los proyectos de IoT existentes. Mayor valor cuando se integra en arquitecturas que impulsan el valor del negocio y de los servicios
  3. Una interacción más rica con el ecosistema. Las aplicaciones que emplean AI deben funcionar eficazmente con otras que emplean tecnologías similares.

En general, la AI pasará de usarse en proyectos experimentales puntuales a un enfoque que integre la tecnología con el negocio.

Cómo se diferencian las propuestas de proyecto de AI de otras propuestas

Para asegurar el apoyo financiero para un proyecto piloto, los CIOs tendrán que presentar un caso de uso. La propuesta de proyecto estará orientado a un escenario de negocio, problema o caso de uso particular que emplee métodos y técnicas de AI como parte de la solución global. El CIO debe tener en cuenta que:

  1. Las soluciones de AI pueden ser costosas y no proporcionar ninguna ganancia inmediata
  2. Los proyectos de AI requieren diferentes tecnologías y habilidades de resolución de problemas
  3. Las propuestas de proyecto de AI requerirán un cambio cultural sustancial
  4. Se crea la necesidad de dedicar más tiempo a los datos, la formación y los algoritmos
  5. La AI es la representación de un modelo de decisión, más que un proceso
  6. La decisión crítica de crear, comprar o subcontratar
  7. Los algoritmos de AI conllevan nuevas demandas de gestión

Explicar la IA a los C-suite

En algún momento, los CIOs serán llamados para explicar la AI al CEO y a la junta ejecutiva. Gartner recomienda crear una versión de su marco estratégico de AI, con ejemplos de cada categoría de aplicaciones de AI que sean relevantes para la empresa. Eso ayudará a preparar opciones estratégicas para recomendar al CEO.

Asimismo, recomienda tratar cómo la tecnología permitirá a los directores ejecutivos alcanzar sus objetivos de ahorro, aumento de ingresos y eficiencia operativa o innovación en los productos. El CIO debe entender tanto la tecnología como el impacto potencial de la misma en el negocio y ser capaz de transmitirlo en términos de negocio a los ejecutivos. Es buena idea usar ejemplos del mundo real para mostrar cómo la tecnología podría afectar el negocio. Esto permitirá hacer sugerencias estratégicas relacionadas directamente con el negocio y ayudará a dar forma a un plan orientado a la acción.

Implementar tecnología de AI

Gartner predice que, para 2022, los proyectos de IA empresarial con transparencia incorporada tendrán el doble de probabilidades de recibir financiación de los CIOs.

Recomendaciones

  • Aspirar a resultados bastante "ligeros", como la mejora de los procesos, la satisfacción del cliente, los productos o la evaluación comparativa financiera.
  • Enfoque en el aumento de los trabajadores, no en su reemplazo
  • Planificar la transferencia de conocimientos de proveedores de servicios y vendedores externos a trabajadores de IT y otros trabajadores de la empresa.
  • Elegir soluciones de AI que ofrezcan medios para el seguimiento y la revelación de las decisiones de AI.
  • Empiezar poco a poco; no te preocupes por el ROI inmediatamente
  • Hacerse cargo de la gobernanza y de las competencias

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Construir los datos de AI adecuados

Crear el caso para la alfabetización de datos como una nueva competencia básica tanto para los creadores como para los consumidores de la AI. Sigue tres pasos: crea la AI correctamente, úsala correctamente y mantenla correctamente.

Los CIOs deben determinar los términos principales que se utilizan al describir un sistema o solución de AI, incluyendo el propósito o la razón por la que se está desarrollando la solución de AI, así como otros términos clave, tales como los tipos de datos utilizados y recopilados de la solución.

La barrera del idioma de la información puede existir local o sistémicamente, independientemente del alcance del programa o de la madurez de la organización. Abordarla requiere un cambio de mentalidad, así como un reconocimiento e intervención deliberados para corregirla. Para que la alfabetización de datos sea más explícita, los directores de sistemas informáticos deben desarrollar un programa de alfabetización de datos.

La AI ofrece un gran potencial a las empresas y CIOs que la implementan bien. Cabe centrarse en tres tareas principales a la hora de desarrollar una estrategia de AI:

  • En primer lugar, vincular la tecnología con la estrategia empresarial y los resultados empresariales deseados.
  • Segundo, decidir cómo implementar la tecnología en todo el negocio.
  • Finalmente, facilite la transición de la planificación a la implementación investigando los primeros proyectos de IA y las lecciones aprendidas. Ahora es el momento de experimentar y pensar en cómo la tecnología podría influir en su modelo de negocio del futuro.

Recuerda pensar en términos de resultados, no de tecnología y articular las razones por las que la junta ejecutiva debe invertir en AI ahora y no más tarde. Por último, busca conjuntos de habilidades especializadas para manejar la afluencia de datos y la nueva tecnología

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