El término “inteligencia artificial” fue acuñado por primera vez por James McCarthy en 1955. En menos de 70 años desde entonces, la IA ha pasado de ser un concepto científico a un hecho de la vida. 

Que haya IA 

El innegable potencial transformador de la IA está causando una disrupción mensurable por el impacto económico de billones de dólares.  

De hecho, la IA contribuirá 15.7 billones de dólares anuales a la economía mundial en 2030; eso es más que la producción actual de China y la India juntas.  

Para ser honesto, considerando el ritmo actual de adopción de IA y Se están vertiendo miles de millones Si nos atenemos a una investigación de vanguardia, la cifra de 15 billones de dólares parece, en el mejor de los casos, conservadora. 

El juego del billón(es) de dólares 

Entonces, con billones de dólares en juego, ¿cómo pueden las empresas sacar provecho de la IA? La respuesta instintiva es invertir en sus propias iniciativas de IA, y eso es lo que las empresas comenzaron a hacer después de ChatGPT. De hecho, Estudio “Estado de GenAI” de Deloitte para 2024 descubrió que la mayoría (67%) de las empresas están planeando o ya están aumentando sus inversiones en IA.  

Dado que se están invirtiendo miles de millones de dólares en investigación de IA, todo va bien, ¿no? Es evidente que las empresas deben ver el retorno de la inversión (o al menos la promesa de que lo habrá) no solo para seguir invirtiendo, sino también para aumentarlo.  

Ese parece ser el caso de la mayoría de las empresas, pero en julio de 2024, Gartner predijeron que alrededor del 30% de los proyectos de IA serían abandonados para fines de 2025. Enumeraron la mala calidad de los datos, los controles de riesgo inadecuados, el aumento de los costos o el valor comercial poco claro como las razones de este abandono.  

En otras palabras, hay billones de dólares por ganar. Las empresas están invirtiendo más en sus iniciativas de IA. Y, por último, no todo el mundo tendrá éxito en su búsqueda de IA. Si le hacemos caso a Gartner, la tasa de fracaso será del 30%. Dicho esto, ¿cómo pueden las empresas garantizar que sus iniciativas de IA tengan un éxito moderado o rotundo? Comienza con una estrategia de IA con una base de datos sólida. 

Procesamiento inteligente de documentos x GenAI: lecciones clave para 2024

La IA generativa (GenAI) está revolucionando las industrias y encontrando cientos de casos de uso, y cada año se invierten cientos de miles de millones de dólares en investigación sobre IA. Nuestro informe analiza en profundidad por qué IDP es una inversión que vale la pena para las empresas que buscan acelerar la adopción de IA en sus flujos de trabajo.

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Todo comienza con la estrategia de IA adecuada 

IBM define “Estrategia de IA” como guía y hoja de ruta para que las organizaciones aborden los desafíos asociados con la implementación de la IA, la creación de las capacidades necesarias y la definición de sus objetivos.  

En términos más simples, las iniciativas de IA deben alinearse con los objetivos comerciales más amplios para extraer valor significativo de la IA y maximizar su impacto, de manera similar a cómo Planificación de rutas con Google Maps Se alinea con las necesidades del usuario para proporcionar las rutas más eficientes.

Pero hay una trampa. 

La estrategia de IA adecuada no se limita a la IA, sino que implica dominar un conjunto de competencias clave en las combinaciones adecuadas en las siguientes cinco dimensiones: datos, AI, estrategia organizacional, culturay talento. 

Esto significa que su estrategia de IA no solo debe incluir capacidades fundamentales de IA como plataformas en la nube, plataformas de datos, arquitectura y gobernanza, sino que también debe abarcar la aceptación de los altos ejecutivos, una cultura de innovación, etc., para aprovechar el valor de la IA.

1. Estrategia organizacional

Para que los proyectos de IA tengan éxito, deben ser más que proyectos. Al promover la IA como una prioridad estratégica para la organización respaldada por la pleno apoyo del liderazgoLas empresas pueden evitar que las iniciativas de IA fracasen.

Cuando los líderes hacen de la IA un elemento central de su estrategia organizacional, empoderan a los equipos para implementar soluciones de IA para resolver problemas, identificar oportunidades y superar a sus pares.

2. Cultura de la innovación

Una cultura de innovación dentro de la organización es un requisito previo importante para una estrategia de IA exitosa. El liderazgo debe crear y Fomentar esta cultura estratégicamente y deliberadamente servir como un vehículo para el aprendizaje y la experimentación en todos los ámbitos.

Para los líderes de IA dentro de la organización, el objetivo debe ser alentar Innovación de extremo a extremo al habilitar estructuras y sistemas que ayuden a los equipos a demostrar sus experimentos de innovación y buscar comentarios constructivos.

3. Talento con fluidez en IA

El talento es una parte crucial de la ecuación del éxito de la IA, ya que las organizaciones que invierten fuertemente en talento están mejor posicionadas para maximizar sus inversiones en IA. Invertir en talento no significa necesariamente mirar hacia afuera. En cambio, el objetivo debería ser Desarrollar la alfabetización y la competencia en materia de IA en toda la fuerza laboral.

Por ejemplo, un Accenture Un estudio muestra que el 78 % de las empresas que logran el éxito con su IA tienen sesiones de capacitación obligatorias en IA tanto para los ejecutivos de alto nivel como para los ingenieros de desarrollo. Invertir en talento también facilita escalar la IA y la colaboración humana al tiempo que se garantiza que la adopción de IA no quede aislada, sino que permee en toda la organización.

4. Núcleo de IA

Otra competencia clave se centra en el desarrollo de un núcleo de IA mediante Industrialización de recursos de IA (herramientas y equipos)Este núcleo debe servir como una plataforma de operaciones centralizada para aprovechar los ecosistemas de tecnología, datos y talento de la organización, lo que le permitirá alcanzar un equilibrio entre ejecución y experimentación.

En términos más simples, el núcleo de IA ayudaría con la producción de sus aplicaciones de IA. Esto, por supuesto, será impulsado por la colaboración multifuncional de científicos de datos, ingenieros de sistemas y ML, y expertos en el dominio.

5. Fundación de datos

Tan importante como la creación de un núcleo de IA, o incluso más, es la competencia en materia de datos de la organización. Desarrollar competencias más altas en habilidades relacionadas con los datos y aumentar la fluidez general en el uso de datos en todos los equipos de dominio es crucial para una estrategia de IA exitosa.

Deloitte informes de que las iniciativas de IA han llevado el 75% de las organizaciones para aumentar sus inversiones en tecnología en la gestión del ciclo de vida de los datos.

Esto se debe a que las iniciativas de IA exitosas requieren tomar decisiones Uso completo de datos internos y externos garantizando al mismo tiempo la Los datos son confiables y tiene políticas apropiadas en torno a su uso, monitoreo y propósitos de seguridad.

De hecho, Accenture informa que el 32% de las empresas que tienen éxito con la IA tienen más probabilidades de trabajar con una Socio que ofrece soluciones de datos a extraer valor de sus datos de manera eficaz y rápida.

Lectura recomendada: Por qué debería utilizar IA para mejorar la calidad de los datos | Astera

T-Minus AI: Es hora de desarrollar una estrategia de IA exitosa

En resumen, la creación de una estrategia de IA exitosa implica mucho más que la IA. Se trata de crear y reconstruir las combinaciones adecuadas de las cinco dimensiones que hemos analizado para lograr la madurez de la IA.

Incluso las empresas con la estrategia, la cultura y el talento adecuados pueden fracasar sin las bases de datos necesarias.

Asegurarse de que sus datos estén preparados para la IA debe ser el primer paso en su viaje hacia la IA. Astera Podemos ayudar con eso, gracias a nuestra experiencia trabajando en la intersección de la IA y datos de gestión.

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