4 conversaciones que toda empresa debe tener sobre IA
En el afán de Imolko de resaltar contenidos relacionados con lo que están haciendo las empresas en el entorno de la inteligencia artificial, me pareció interesante este artículo escrito por Sharon Mandell quien es vicepresidente sénior y directora de información de Juniper Networks.
Como consumidores, hemos acogido ampliamente la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en nuestra vida diaria. Altavoces "inteligentes", reconocimiento facial en nuestros teléfonos, anuncios dirigidos que nos encanta odiar, estas son solo algunas de las tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial que nos rodean.
Pero dentro de las empresas, es donde la IA ofrece un beneficio virtualmente incalculable en una variedad de casos de uso, como una TI hiper eficiente y productiva, automatización de la cadena de suministro y ecosistemas de ciberseguridad cada vez más inteligentes, el estado de adopción es más bien heterogéneo.
En una encuesta reciente (survey) a 700 profesionales de TI en todo el mundo, un enorme 95% dijo que cree que sus empresas se beneficiarían de la integración de la IA en las operaciones diarias, productos y servicios, y el 88% quiere utilizar la IA tanto como sea posible.
En las trincheras, el personal de TI ve la IA como una forma de ayudarlos a hacer su trabajo más rápido y mejor, y están gravitando hacia ella con tanta naturalidad como los consumidores se han complacido con los altavoces inteligentes en el hogar.
Sin embargo, solo el 6% de los líderes de nivel C que respondieron a la encuesta informaron sobre la adopción real de soluciones impulsadas por IA en toda su empresa.
Esa es una brecha enorme por decir lo menos, pero tiene validez. En mis conversaciones con otros CIOs, escucho todo el tiempo que, como sucede tan a menudo con las nuevas tecnologías, el _C-suite e_stá luchando con una variedad de desafíos, algunos técnicos, otros organizacionales, para avanzar con la IA.
IDC predijo recientemente (predicted) que los ingresos mundiales para el mercado de IA, incluidos software, hardware y servicios, subirán un 16,4% este año a 327.500 millones de dólares y superarán la marca de 500.000 millones de dólares para 2024. Gran parte de ese crecimiento provendrá de las empresas. Entonces, claramente, la adopción más amplia de la IA dentro de las empresas no es una cuestión de si, sino de cuándo.
Entonces, ¿por qué hay tanto desafío para adoptar la IA y hacer que se mantenga? Una estrategia de implementación de IA tiene muchas partes móviles y, sin duda, algunas empresas se sienten abrumadas por lo que pueden parecer obstáculos multifacéticos para la adopción. Pero, de hecho, montar la ola de la IA no tiene por qué ser tan difícil. Poner en marcha los esfuerzos de IA es mucho más fácil si las empresas pueden hacer y responder cuatro preguntas clave.
1. ¿Estamos concentrados e intencionales?
La inteligencia artificial es demasiado grande e importante como para que se entienda a medias. No se puede tratar como otro elemento de la lista de tareas pendientes ejecutadas a los lados de los escritorios proverbiales, su atención a menudo se roba por prioridades aparentemente más urgentes a corto plazo. Las empresas deben ser realmente intencionales con la IA; la tienen que financiar adecuadamente, dedicar descaradamente a algunas de sus personas más inteligentes y reconocer que el viaje no será fácil.
Los CIO tienen un papel muy importante que desempeñar, pero no pueden hacerlo por sí mismos porque muchos de los desafíos relacionados con la IA van más allá de su ámbito de influencia. Es de gran ayuda que una masa crítica de dos o tres altos ejecutivos, incluido el CEO, se comprometa personalmente e impulse al resto de la empresa hacia la IA como una pieza fundamental de su futuro.
Si eso no sucede, espero que las juntas directivas presionen cada vez más a los líderes de la empresa para que muestren impulso en sus iniciativas de inteligencia artificial. Es mejor que los altos ejecutivos tomen las riendas primero.
2. ¿Estamos finalmente preparados para abordar los desafíos de los datos?
Uno de los obstáculos más importantes en la adopción de la IA es afrontar todos los desafíos de integración y las actualizaciones tecnológicas necesarias para las pilas de infraestructura basadas en la nube y preparadas para la IA.
Según un informe de IDC (report), las empresas suelen dedicar "alrededor de un tercio del tiempo de su ciclo de vida de la IA a la integración y preparación de datos en comparación con los esfuerzos reales de ciencia de datos, que es un gran inhibidor para escalar la adopción de la IA".
En muchos sentidos, la IA hereda los desafíos de datos y análisis que enfrentaban las empresas antes de que empezáramos a llamarla IA. Dado que muchas empresas aún no han resuelto esos desafíos, ubicar la IA en la parte superior puede ser problemático.
Por ejemplo, los datos que residen en el departamento de marketing pueden almacenarse en diferentes sistemas y tener diferentes formatos y calidad que los datos del departamento de ventas. Ese es un problema para las aplicaciones de inteligencia artificial que necesitan datos consistentes en todas las funciones.
Las empresas deben reconocer que necesitarán la infraestructura adecuada para centralizar y agilizar el trabajo de obtener todos estos datos en una forma ya lista para la inteligencia artificial, sin afectar la ciencia de datos que arroja información que cada función puede haber realizado de forma independiente. Afortunadamente, existe la tecnología para facilitar esto.
3. ¿Hemos pensado en el efecto de las personas?
Aparte de los factores tecnológicos, es fundamental que las empresas se aseguren de tener una fuerza laboral con las habilidades adecuadas para respaldar la IA. Este es un tema complejo, sin duda, pero permítanme primero abordar la pregunta que siempre está en la mente de las personas en torno a la IA: ¿eliminará puestos de trabajo?
Esto a menudo se enmarca como un argumento de "esto o lo otro", o las máquinas tienen el trabajo o los humanos, pero creo que la realidad tiene muchos más matices.
Muchos equipos de TI están llenos de pensadores creativos y solucionadores de problemas que se ven constantemente arrastrados al fango del trabajo rutinario y mundano. Gracias a la automatización, sus energías se pueden desbloquear. Por lo tanto, el mayor valor de la inteligencia artificial no es necesariamente sólo facilitar la vida al personal de TI (quizás uno de los casos de uso más comunes en la actualidad, pero no de mayor valor). Se trata de mejorar el potencial de todos los empleados eliminando tareas rutinarias o resolviendo problemas que los humanos no pueden resolver a gran escala.
¿Qué pasa con las personas que solo son capaces de realizar las tareas rutinarias que se van a automatizar? Para ellos, la IA es una amenaza real, pero también una oportunidad. Este es el motivo: las empresas se enfrentarán a una competencia extrema por el talento limitado que puede construir / operar soluciones de IA. Por lo tanto, les interesa volver a capacitar a los empleados existentes tanto como sea posible. Una situación en la que todos ganan: el empleado adquiere nuevas habilidades vitales y la empresa no tiene que buscar nuevas contrataciones en el exterior.
4. ¿Está en orden nuestra gobernanza y áreas de seguridad?
La participación transversal y ejecutiva en la supervisión del riesgo reputacional, operativo y financiero asociado con la IA es crucial para implementar con éxito la IA. Para que la IA sea confiable, se debe mitigar el sesgo en los datos. Todo lo que una empresa haga con la IA debe cumplir con sus propios estándares comerciales y éticos. También debe cumplir con un número creciente de regulaciones gubernamentales.
Aunque la gobernanza de la IA está todavía en su infancia, como lo expresó un informe de KPMG, (report) "las organizaciones líderes están abordando la ética y la gobernanza de la IA de forma proactiva en lugar de esperar a que se les apliquen los requisitos".
Otro tema central es la seguridad, donde los modelos de IA plantean consideraciones únicas. En el desarrollo de software estándar, los repositorios de código fuente están protegidos. Pero los datos utilizados en los modelos de IA se encuentran fuera de ese ecosistema. Esto exige que las organizaciones amplíen sus estrategias y prácticas de seguridad para tener en cuenta la singularidad del desarrollo de la IA.
Al responder las cuatro preguntas descritas anteriormente, las empresas pueden eliminar el miedo, la incertidumbre y las dudas en torno a la IA y comenzar a disfrutar de los beneficios de una tecnología verdaderamente revolucionaria. Salta, el agua está tibia.
Sharon Mandell es vicepresidente sénior y directora de información de Juniper Networks.
Para leer el artículo en el idioma original: 4 conversations every company needs to be having about AI
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