¿Cómo aprovechar la IA Generativa en tu negocio?

La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI o IA Generativa) ha surgido como una herramienta revolucionaria en el ámbito empresarial, prometiendo transformar la forma en que operamos y tomamos decisiones.

Según un estudio reciente de Gartner, solo el 10% de las organizaciones que experimentan con IA han logrado un nivel avanzado de implementación y éxito. Sin embargo, las lecciones aprendidas por estas organizaciones pueden ofrecer una hoja de ruta invaluable para aquellos que buscan adoptar GenAI de manera efectiva.

En este blog, exploraremos cómo las empresas pueden aprovechar al máximo la IA generativa, basándonos en las recomendaciones y hallazgos del estudio de Gartner.

¿Qué es la IA Generativa?

La IA Generativa es un tipo de inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido nuevo a partir de datos existentes. A diferencia de otras formas de IA que se limitan a analizar y clasificar datos, GenAI puede generar texto, imágenes, música y otros tipos de contenido que son originales y útiles para diversos fines. Utiliza modelos avanzados como redes neuronales profundas para aprender patrones y estructuras en los datos de entrenamiento y luego aplica ese conocimiento para producir contenido nuevo. Esto tiene aplicaciones potenciales en áreas como la creación de contenido, el diseño de productos, la generación de código y mucho más, lo que la convierte en una herramienta poderosa para la innovación empresarial.

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¿Cómo aprovechar la IA Generativa en tu negocio?

1. Establece una visión clara para tu plan de GenAI

El primer paso para aprovechar la IA Generativa es establecer una visión clara de cómo la IA generativa impulsará los objetivos empresariales.

Gartner destaca la importancia de alinear los objetivos de GenAI con la visión corporativa de la empresa. Esto implica responder a preguntas clave como:

• ¿Por qué necesitamos la GenAI?
• ¿Cómo nos ayudará a conseguir nuestros objetivos de negocio y KPIs?

Definición de objetivos

Según Gartner, es fundamental definir cómo la GenAI contribuirá a la consecución de objetivos de negocio específicos como el crecimiento de ingresos, la mejora de la satisfacción del cliente, la reducción de costos o el aumento de la productividad del personal.

Por ejemplo, la inteligencia artificial generativa puede impulsar cambios en el modelo de negocio que generen nuevas iniciativas comerciales, o puede utilizarse para mejorar el análisis del comportamiento del cliente, aumentando la satisfacción del cliente.

Métricas de éxito

Para medir el éxito de las iniciativas de GenAI, Gartner recomienda establecer métricas claras que se relacionen con los objetivos empresariales. Algunas métricas sugeridas incluyen el índice de satisfacción del cliente, el crecimiento de ingresos por líneas de productos, el número de nuevas iniciativas comerciales y la reducción en el tiempo de procesamiento.

2. Eliminar las barreras organizacionales

Una vez que se ha establecido una visión clara sobre el por qué y el cómo de tu inversión en GenAI, el siguiente paso es identificar y eliminar las barreras organizacionales que podrían obstaculizar el éxito de GenAI.

Según Gartner, esto implica documentar los objetivos y adoptar un enfoque de cartera para las oportunidades de IA, alineando los proyectos con los objetivos corporativos.

Métricas para la credibilidad del proyecto

Seleccionar métricas que actúen como proxies para los resultados financieros y de riesgo es crucial para establecer la credibilidad del proyecto. Gartner recomienda colaborar con los responsables de datos y de analítica para determinar las métricas más adecuadas para futuros proyectos.

Estructuras formales de responsabilidad

La implementación de estructuras formales de responsabilidad, como una matriz RACI (Responsable, Aprobador, Consultado e Informado), puede fortalecer los resultados de IA. Esta matriz ayuda a definir claramente quién es responsable, quién debe aprobar, quién debe ser consultado y quién debe ser informado en cada etapa del proyecto.

3. Evaluar y mitigar riesgos

La adopción de cualquier tipo de inteligencia artificial conlleva una serie de riesgos, y la GenAI no es la excepción. Gartner identifica varios tipos de riesgos clave, incluyendo los regulatorios, los reputacionales y los de competencia. Todos deben ser evaluados y mitigados adecuadamente.

Riesgos Regulatorios

Comprender el panorama regulatorio en constante evolución es fundamental. Gartner sugiere habilitar la colaboración entre las personas al mando de la inversión en IA y los miembros de los equipos legales, de riesgo y de seguridad para evaluar la factibilidad del caso de uso y los riesgos aceptables.

Además, recomienda la creación de una oficina de gobernanza de IA que sirva como un comité de auditoría independiente para revisar los resultados.

Riesgos Reputacionales

La seguridad y la protección son cruciales para evitar posibles amenazas contra la IA. Esto incluye tanto amenazas malintencionadas como benignas dentro de la organización.

Gartner sugiere reforzar la seguridad en todos los controles de seguridad empresarial, la integridad de los datos y el monitoreo del modelo de IA, y aprovechar los recursos externos para asegurar los sistemas de IA.

Competencias y Deuda Técnica

Alinear la estrategia de IA con la estrategia de la nube puede ser una solución efectiva para reducir la deuda técnica. Crear una hoja de ruta tecnológica para modernizar las infraestructuras de datos y análisis y un programa de aceleración de startups para innovar de manera incremental son otras recomendaciones clave de Gartner.

4. Priorizar proyectos factibles y que aporten valor

Finalmente, es esencial priorizar los proyectos de GenAI en función de su valor y factibilidad.

Gartner sugiere utilizar criterios simples para evaluar y puntuar cada proyecto, permitiendo así clasificar los proyectos entre sí.

Factores de factibilidad técnica y de valor comercial

Algunos de los factores de factibilidad técnica incluyen el acceso a datos etiquetados, la factibilidad de la arquitectura y la tecnología, y la disponibilidad de habilidades y personas para ejecutar el proyecto.

Por otro lado, los factores de valor comercial incluyen la alineación con la misión y valores de la empresa, el apoyo del patrocinador y la capacidad de medir los KPI.

Clasificación de proyectos

Los proyectos deben clasificarse según su valor comercial y su factibilidad técnica.

Los proyectos con alta contribución al valor comercial y alta factibilidad técnica son los más prometedores. Sin embargo, es importante evitar proyectos donde la factibilidad sea tan baja que haga imposible el proyecto.

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¿Cómo activar la IA Generativa?

Activar la IA generativa en una organización no es solo una cuestión de tecnología; requiere un cambio cultural y estratégico.

En su estudio, Gartner define una serie de pasos a seguir que las empresas deberían llevar a cabo para activar la IA Generativa con éxito:

1. Formación y Educación

Es fundamental que los empleados comprendan qué es la inteliencia artificial generativa y cómo puede beneficiar a la organización. Ofrecer formación y talleres sobre los conceptos básicos de GenAI y sus aplicaciones prácticas puede ayudar a construir una base de conocimiento sólida.

2. Integración en Procesos Existentes

La IA Generativa no debe ser vista como una solución separada de la infraestructura de la organización, sino como una herramienta que se integra en los procesos y flujos de trabajo existentes.

Para ello, es crucial identificar áreas donde la GenAI puede mejorar la eficiencia y la productividad.

3. Colaboración Interdepartamental

La implementación de la IA Generativa en la compañía debe ser un esfuerzo colaborativo que involucre a diferentes departamentos de la organización, incluyendo TI, marketing, ventas y recursos humanos.

Esta colaboración asegurará que la GenAI se utilice de manera coherente y alineada con los objetivos de la empresa.

4. Pruebas y Ajustes

Comenzar con pruebas piloto y proyectos de menor escala permite a las empresas probar la tecnología, evaluar su impacto y hacer ajustes antes de una implementación más amplia.

Este enfoque iterativo ayuda a minimizar riesgos y maximizar beneficios.

Conclusión

La adopción de la IA generativa puede ser un proceso transformador para las empresas, pero requiere una planificación cuidadosa y estratégica.

Basándonos en el estudio de Gartner, hemos explorado cómo las empresas pueden aprovechar al máximo GenAI estableciendo una visión clara, eliminando barreras organizacionales, evaluando y mitigando riesgos, y priorizando proyectos valiosos y factibles.

Siguiendo estas recomendaciones, las empresas pueden no solo implementar la inteligencia artificial con éxito, sino también lograr un impacto significativo en sus objetivos comerciales y operativos.

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