Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la tecnología más relevante en el ámbito de las inversiones, su adopción y, especialmente, en el marco legislativo a nivel global. A pesar de sus ventajas y desventajas, la IA continúa su avance, ofreciendo soluciones a problemas significativos, acortando tiempos y mejorando la productividad.
Pero el verdadero desafío radica en cómo implementarla para obtener el máximo beneficio. Según Gartner, “los fundamentos de la adopción de la IA son variados; sin embargo, su combinación debe seguir principios generales que respalden su progreso. La aplicación de estos principios es esencial para establecer expectativas realistas, evitar errores comunes y mantener las iniciativas de IA en el camino correcto”.
Definiendo una estrategia clara, comunicándose de manera constante y estableciendo resultados medibles, las organizaciones pueden optimizar sus resultados y prevenir desviaciones.
Las cinco fases propuestas por Gartner
La IA está diseñada para simplificar lo complicado. Puede clasificar y entender conjuntos de datos complejos, automatizar decisiones sin intervención humana y crear todo tipo de contenido, desde texto hasta código, utilizando grandes repositorios de información.
“Es crucial establecer prioridades claras. No se puede adoptar una tecnología sin un propósito claro. Es fundamental identificar lo que se necesita y lo que se puede manejar con la IA; de lo contrario, la inversión puede verse comprometida tanto en tiempo como en dinero”, aclara Víctor Toscanini, gerente de tecnología e ingeniería para Chile, Argentina, Paraguay y Uruguay en Cisco.
En su informe, Gartner presenta un marco para la adopción de la IA que ayuda a las organizaciones a evitar obstáculos y a maximizar las posibilidades de una implementación exitosa. A continuación, se detallan las fases clave:
1. Planificación: Comience con proyectos pequeños. Identifique y designe a un líder interno que gestione la socialización de esfuerzos y obtenga el apoyo de las partes interesadas. Establezca entre tres y seis casos de uso con resultados medibles que beneficien al negocio.
2. Experimentación: A diferencia de lo que se suele pensar, es esencial invertir en las personas, los procesos y la tecnología que faciliten la transición entre fases, como el financiamiento de un centro de excelencia y la capacitación en el uso práctico de las API de IA en la nube. Genere una conciencia clara entre los directivos con objetivos realistas. Experimente sin miedo; si es necesario, ajuste la estrategia. ¡Sea flexible y reconozca cuándo es necesario cambiar el rumbo!
3. Estabilización: En esta etapa, ya tiene en funcionamiento un modelo básico de gobernanza de IA. Los primeros casos de uso están en producción y el equipo inicial cuenta con políticas para gestionar riesgos y asegurar el cumplimiento. Esta fase se denomina “punto crítico”, donde se busca estabilizar los planes para prepararse para la expansión con casos de uso más complejos. Con objetivos estratégicos claros, presupuestos en su lugar, expertos en IA disponibles y la tecnología adecuada, podrá formalizar una estructura organizacional y completar los procesos para el desarrollo e implementación de la IA.
4. Expansión: Aquí, los costos aumentan, pues los casos de uso iniciales demuestran su valor y se genera un impulso. Es natural expandir el equipo, capacitar a los empleados y afrontar costos de infraestructura a medida que la organización incorpora la IA en sus operaciones diarias.
Es importante monitorear los gastos y demostrar el progreso en relación a los objetivos para aprender de la experiencia. Comparta los resultados con las partes interesadas para mantener la transparencia. A medida que se adquiere más experiencia, es fundamental evolucionar y optimizar. Si su organización logra resultados tangibles, considere fortalecer el apoyo para más casos de uso que presenten altos riesgos y recompensas.
5. Liderazgo: La IA prosperará en una organización que promueva la transparencia, la capacitación y el intercambio de información entre diferentes unidades de negocio, sin restricciones exclusivas. Fomente una cultura de “IA primero” desde la alta dirección hasta todos los niveles, asegurándose de que todos comprendan las fortalezas y debilidades de la IA para ser productivos e innovar de manera segura.
“Debemos entender que la adopción de la IA variará y presentará múltiples desafíos. Es fundamental establecer una base sólida y realista para el caso de uso que se desarrollará. No hay que apresurarse en la implementación; sin embargo, es esencial definir indicadores medibles para evaluar cada paso. Finalmente, debemos contar con un equipo competente que posea las habilidades y experiencia apropiadas para aprovechar las tendencias en IA”, concluye Toscanini.
Con Información de elmauleinforma.cl
