Cómo se conectan la IA y la transformación digital
La Inteligencia artificial (IA) es el campo de estudio dedicado a la creación de máquinas “inteligentes”. Aplicada al campo de los negocios, esta inteligencia es fundamental para la transformación digital (DX), un proceso que implica transformar todas las actividades y operaciones de una organización.
La inteligencia en la inteligencia artificial se refiere a capacidades similares a las humanas, como el razonamiento, la resolución de problemas, el aprendizaje de idiomas, la lógica, el análisis o el reconocimiento de patrones. Estas habilidades permiten que las máquinas imiten el pensamiento humano. Las tareas de IA pueden ser mundanas (como percibir y describir una pintura o traducir un texto), formales (como ayudar con la gestión de proyectos y la asignación de recursos o resolver un cubo de Rubik) o de expertos (como detectar amenazas de ciberseguridad o impulsar automóviles autónomos).
La transformación digital cambia fundamentalmente la forma en que una organización opera y ofrece valor, y va más allá de simplemente convertir información y procesos analógicos a formatos digitales. Implica una revisión integral de los procesos básicos de la organización, los flujos de trabajo y la gestión de la experiencia del cliente. Al integrar la tecnología en todos los productos, las operaciones y las funciones, la transformación digital redefine todo el panorama empresarial.
“Este recorrido de la 'digitalización' tiene 100 años”, afirma Prasad Akella, fundador de Drishti, una empresa de análisis de video de IA. “Se produce un proceso de transformación y la digitalización varía en cada generación. Pero se remonta a la idea de que se está tratando de automatizar mucho más y que se realiza menos trabajo humano. En los Estados Unidos, hace 100 años, el 80% de la población se dedicaba a la agricultura. Hoy en día, menos del 10% se dedica a este rubro. Eso se debe a que la mecanización fue la primera forma de digitalización”.
La propia transformación digital siempre se está transformando. La iteración actual consiste en algo más que la mecanización, se trata de la integración de la tecnología en todos los aspectos del funcionamiento y la operación de la empresa, lo que también significa generar cambios fundamentales en la cultura general. Sus efectos se pueden observar en el vínculo de la empresa con sus propios datos y en las formas en que los empleados trabajan individualmente, los equipos trabajan juntos y los procesos empresariales funcionan en general.
Cada empresa es diferente, por lo que cada una tendrá una hoja de ruta ligeramente diferente para la transformación digital en función de sus necesidades y metas individuales. Pero todas las transformaciones digitales exitosas tienen un elemento en común: giran en torno a la experiencia del cliente.
Pero ¿a qué nos referimos cuando hablamos de transformación? “Las empresas están cambiando su oferta básica y el producto en sí”, dice Mahesh Makhija, socio y consultor de EY en India. “Pensemos en una empresa como un banco, en un momento dado, un banco solía ser un lugar donde uno iba con su dinero o para obtener un préstamo. Pero ahora, al usar la tecnología digital y el análisis, ofrecen una experiencia completa. Si usted es un consumidor, obtiene casi una experiencia de comercio electrónico. El equipo hipotecario les ayuda a encontrar una casa. Va más allá de su oferta principal y comprende las necesidades del cliente y construye muchos productos y servicios nuevos para poder servir a ese cliente”.
En el caso de una pequeña empresa, tradicionalmente esta empresa acudiría al banco para pedir un préstamo para pequeñas empresas. Pero ahora, Makhija explica, “el banco los ayudará en todo el proceso, desde adquirir computadoras portátiles, hacer adquisiciones, ayudarlos con la declaración de impuestos y la nómina... todo esto desde el banco. El banco en sí ofrece todos estos servicios en un intento de captar y retener a más clientes. Eso es lo que está sucediendo desde una perspectiva de transformación digital”.
Las cuatro dimensiones de la transformación digital son las tecnologías, las actividades, los límites y las metas. Según un artículo sobre el “marco de preparación para la IA” publicado en la revista Business Horizons, estas son las cuatro dimensiones generales de la vida y la cultura organizativas y, por lo tanto, cuatro áreas generales en las que una organización puede transformarse:
- Tecnologías: Las nuevas tecnologías digitales son un requisito inherente de la transformación digital; a su vez, dan forma a las actividades, los límites y las metas de la organización.
- Actividades: Las tecnologías pueden influir qué acciones de una organización pueden optimizarse, aumentarse o transformarse por completo, lo que afecta las tareas asignadas y las habilidades necesarias. Los algoritmos de aprendizaje, por ejemplo, pueden cambiar fundamentalmente la naturaleza de la experiencia en una organización, reformulando los límites ocupacionales.
- Límites: Con la introducción de tecnologías digitales, muchos tipos de límites pueden cambiar en una organización: los productos físicos se mejoran con componentes digitales, los espacios de trabajo físicos se reemplazan cada vez más con espacios de trabajo remotos, las habilidades se reemplazan significativamente y se transforma toda la relación de una organización con sus clientes.
- Metas: La transformación digital implica crear nuevos procesos, productos y, en última instancia, nuevas metas. Esta transformación tiene un profundo impacto en la identidad de una organización. Esto se debe a las nuevas tecnologías digitales.
| Dimensión de la transformación digital | Se manifiesta en... |
|---|---|
| Tecnologías | Cambios en la tecnología digital |
| Actividades | Cambios en las actividades, desencadenados por cambios en la tecnología digital |
| Límites | Cambios en los límites, desencadenados por cambios en la tecnología digital |
| Metas | Cambios en las metas, desencadenados por cambios en la tecnología digital |
Puede usar estas cuatro dimensiones de la tecnología digital para evaluar la situación y la capacidad actuales, así como las expectativas y necesidades futuras de una organización. Esto ayuda a los líderes a identificar en qué áreas el personal siente seguridad y en cuáles no.
En las encuestas citadas en la California Management Review, se descubrió que el 85% de las organizaciones informó que tenía planes para implementar la IA en 2016 y 2017, y el 20% de las organizaciones informó que ya la había implementado. Según un informe de Research and Markets de principios de este año, se espera que el mercado de la inteligencia artificial haya crecido a una tasa de crecimiento anual compuesta del 52% durante el período de 2017 a 2025.
“La IA actúa como catalizador de las iniciativas de transformación digital en todos los sectores”, afirma Babu George, editor de Digital Transformation in Business and Society: Theory and Cases. “Con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, automatizar procesos y generar información, la IA apoyará las tecnologías que impulsan la ola digital. Por el contrario, la avalancha de datos de la transformación digital impulsa el desarrollo de la IA, creando un ciclo virtuoso”.
¿En qué se diferencia la IA de la automatización?
Tanto la IA como la automatización ayudan a las empresas a operar de manera más eficiente, reduciendo los costos, realizando tareas de manera más rápida y precisa, y aprovechando los datos de manera más eficaz. Sin embargo, la IA implica sistemas que pueden aprender, tomar decisiones y adaptarse con el tiempo, mientras que la automatización se refiere a la tecnología programada para realizar tareas repetitivas de manera coherente.
A continuación, le mostramos algunas formas clave en las que la IA y la automatización difieren:
- Naturaleza del proceso: La automatización se refiere al proceso de creación de hardware o software que puede realizar tareas sin intervención humana. La inteligencia artificial es la ciencia de crear tecnología que pueda intentar igualar o incluso competir con la inteligencia y el comportamiento humanos.
- Cantidad de datos: La automatización funciona con un conjunto finito de datos claramente definidos, ya que estas máquinas siguen una programación fija para realizar tareas mecánicamente. Por el contrario, la IA requiere cantidades mucho más grandes de datos para funcionar y puede manejar un poco de incertidumbre, similar al cerebro humano.
- Tipo de pensamiento: Los sistemas automatizados utilizan un conjunto de pasos fijos y lineales cuando realizan tareas. Los sistemas de IA intentan imitar el pensamiento y el razonamiento humano, para que respondan y reconozcan patrones de información más complejos. La IA utiliza muchas tecnologías para procesar enormes conjuntos de datos rápidamente a través del análisis matemático o el razonamiento lógico, y luego intenta tomar decisiones o realizar predicciones.
- Supervisión requerida: Los sistemas automatizados están destinados a reducir el trabajo humano con tareas repetitivas y no deben requerir supervisión. La IA tiene que ser más colaborativa, especialmente cuando se la introduce inicialmente en una organización o flujo de trabajo.
- Propósito del trabajo: La automatización consiste en tareas repetitivas, no implica que la máquina aprenda nuevos procesos o tenga que pensar por sí misma. En cambio, los sistemas de IA son capaces de adaptarse a las nuevas circunstancias, aprender de los datos y la experiencia, responder contextualmente y mejorar con el tiempo. Pueden manejar tareas complejas y no estructuradas que pueden requerir comprensión y razonamiento contextuales.
IA frente a automatización | ||
|---|---|---|
| IA | Automatización | |
| Naturaleza del trabajo | La IA imita la inteligencia humana. | Los sistemas automatizados realizan las tareas automáticamente. |
| Cantidad de datos | Requiere grandes cantidades de datos e implica cierta incertidumbre. | Pueden trabajar con información finita y requieren una programación clara. |
| Tipo de pensamiento | Puede reconocer patrones, razonar y tomar decisiones y realizar predicciones. | Siguen un conjunto de pasos fijos y lineales repetidamente. |
| Supervisión requerida | Requiere colaboración. | No requieren colaboración, lo que ahorra el tiempo necesario de supervisión. |
| Propósito del trabajo | Aprende de la experiencia, se adapta a las nuevas circunstancias y responde al contexto. | Repiten el mismo conjunto de tareas. |
¿Por qué es importante la IA para la transformación digital?
A medida que las empresas siguen adaptándose al cambiante panorama digital y la industria de la inteligencia artificial crece, la IA se está volviendo fundamental para las estrategias de transformación digital exitosas. Adoptar la IA puede mejorar la rentabilidad y la experiencia del cliente, y mejorar las capacidades de toma de decisiones de los líderes empresariales.
“La IA ya se ha vuelto fundamental para la transformación digital en el futuro próximo debido a su habilidad para aumentar las capacidades humanas en toda la cadena de valor”, explica George. “Los beneficios clave incluyen la hiperautomatización que reduce costos, el análisis avanzado para tomar decisiones más inteligentes y la automatización inteligente de procesos que mejora la productividad. Además, la IA permite modelos de negocios innovadores, como el mantenimiento predictivo, los precios dinámicos y la hiperpersonalización, lo que, en última instancia, se traduce en una mayor rentabilidad y ventajas competitivas”.
- Mejor análisis: La IA permite a las organizaciones procesar más datos más rápido, ayudándolas a ver nuevas conexiones y patrones, y a realizar mejores predicciones. Por ejemplo, cuando se supervisa adecuadamente, la IA puede ayudar a las empresas de análisis de atención médica a identificar nuevos grupos de pacientes en riesgo. Del mismo modo, una empresa de marketing podría beneficiarse del análisis que realiza la IA de los datos de comercio electrónico del sitio web para orientar mejor sus campañas.
- Toma de decisiones mejorada: Al procesar más datos más rápido, la IA permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas en función de los patrones que identifica y las conexiones que establece. Esto, a su vez, proporciona a las empresas información práctica que pueden usar para mantenerse flexibles y adaptables. Por ejemplo, una empresa de gestión financiera puede usar la IA para discernir nuevas oportunidades y riesgos, y luego tomar esa información para aconsejar mejor a los clientes.
- Mayor rentabilidad: Desde reducir los costos hasta reducir el desperdicio, la IA puede ayudar a mejorar los márgenes de ganancias al optimizar los procesos y mejorar la logística. Por ejemplo, un fabricante puede utilizar la IA para ayudar con el mantenimiento de los equipos, o un servicio de automóviles u hoteles podría usarla para ayudar con los precios dinámicos.
- Perfil de cliente mejorado: Con más datos, la IA puede ayudar a crear perfiles de clientes más claros y detallados que las empresas pueden usar para comprender mejor las necesidades de sus clientes. Un banco, por ejemplo, puede usar la IA para analizar los patrones de gastos y ayudar a diseñar ofertas personalizadas, como préstamos o carteras específicos.
- Mejor experiencia del cliente: La IA también puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia general del cliente. Las empresas y los sistemas más tradicionales tendrán una cantidad fija de conocimientos y casos de uso para aprender, mientras que la IA puede ayudar a predecir problemas a los que los clientes aún no se han enfrentado.
Casos de uso de la IA y la transformación digital
La IA se puede adaptar de manera creativa para cualquier tipo de finalidad comercial. Es probable que diferentes sectores utilicen diferentes tipos de soluciones de IA por diferentes razones, pero la mayoría de las soluciones se pueden aplicar en todos los sectores.
A continuación, le mostramos algunos casos de uso real de la IA que las empresas implementan:
Experiencia del cliente: Los motores con IA pueden usar datos sobre las compras, las consultas, la actividad en las redes sociales y la ubicación de los clientes para ayudar a las empresas a adaptar sus ofertas y recomendaciones. Por ejemplo, Booking.com utiliza modelos de aprendizaje automático para ofrecer a los clientes recomendaciones específicas de hoteles y vuelos en función de su actividad, y su planificador de viajes con IA responde las preguntas de los clientes a medida que planifican sus propios viajes. Erica, la asistente virtual de Bank of America, brinda asesoramiento financiero a los clientes y los ayuda a realizar transacciones sin inconvenientes.
- Prevención de fraudes: La prevención del fraude a menudo requiere procesar grandes cantidades de datos rápidamente y reconocer patrones para identificar anomalías, por lo que la IA en una herramienta poderosa para realizar este trabajo. En un estudio de IBM de 2021 se descubrió que la automatización de la seguridad y la IA ahorraron a las empresas costos significativos de vulneración. Aquellos que no usaban la IA pagaban más del doble que quienes sí la usaban. El mercado de análisis de fraudes se está expandiendo rápidamente, casi duplicándose entre 2021 y 2023. PayPal utiliza herramientas de IA para analizar los datos de las transacciones y asignar un puntaje de riesgo para cada transacción con el fin de diferenciar entre transacciones legítimas y fraudulentas.
- Diseño generativo: La tecnología de IA puede generar numerosas opciones de diseño de productos utilizando parámetros fijos y algoritmos avanzados para ayudar a los ingenieros, diseñadores y arquitectos a desarrollar sus productos más rápidamente a partir de prototipos disponibles de inmediato. Por ejemplo, el fabricante de aviones Airbus utilizó un diseño generativo para crear una estructura de “partición biónica” que podría ayudar a reducir las emisiones de dióxido de carbono.
- Automatización robótica de procesos: La automatización robótica de procesos (RPA) puede mejorar la eficacia y optimización de las empresas mediante la automatización de sus tareas rutinarias y flujos de trabajo manuales, lo que reduce la presión sobre los empleados. Por ejemplo, IBM ha utilizado ampliamente la RPA en su departamento de RR. HH. Durante el proceso de incorporación, el software de RPA lleva a cabo todo el escaneo y la validación de documentos y lleva a cabo el ingreso básico de datos de nuevos empleados. Esto libera al personal de RR. HH. para que se concentre en iniciativas más estratégicas, como el compromiso de los empleados. Las compañías de seguros son otro ejemplo. Al usar la RPA y el análisis de datos, estas empresas pueden validar y procesar rápidamente la información en formularios de reclamos, lo que mejora la satisfacción del cliente.
- Análisis de opiniones: El procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede ayudar a los sistemas a analizar las interacciones con los clientes y obtener información sobre su contexto y entorno emocional para ayudar con las campañas de ventas y marketing. El análisis de las opiniones de los usuarios implica comprender el pensamiento y la motivación emocional detrás de lo que la audiencia dice en público y convertir este análisis en elementos de acción. Por ejemplo, Amazon utiliza el análisis de las opiniones de las reseñas de los clientes para medir la satisfacción general y mejorar las recomendaciones de productos.
- Optimización de la cadena de suministro: La IA ayuda a las empresas a planificar y optimizar su logística y a gestionar su cadena de suministro. En un estudio del año 2021 de McKinsey se reveló que la gestión de la cadena de suministro impulsada por la IA mejoró los costos de logística en un 15%, los niveles de inventario en un 35% y los niveles de servicio en un 65% en las empresas que la adoptaron antes en comparación con las empresas que tardaron más en adoptarla. Un ejemplo de gestión de la cadena de suministro con IA es la plataforma logística de UPS, ORION (optimización y navegación integradas en carretera), que traza la mayoría de las rutas nacionales de la empresa y ayuda a resolver problemas con las rutas y la programación de los vehículos. ORION utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los patrones de tráfico, las condiciones meteorológicas y otra información en tiempo real a fin de generar rutas de entrega optimizadas para los conductores de UPS.
Estudio de caso de transformación digital de IA
Existen infinitas formas en que la IA se puede adaptar a una organización específica para impulsar su recorrido de transformación digital. La transformación digital ocurre en todas partes a nuestro alrededor, todo el tiempo. Esta es la historia de un equipo.
Kelly Cheng es directora de marketing de Goldcast, una plataforma de eventos de negocio a negocio que ayuda a las empresas a organizar seminarios web, conferencias virtuales y todo tipo de eventos híbridos. Según Cheng, la IA ha cambiado fundamentalmente la forma en que su equipo trabaja y les ha ahorrado tiempo. Es esencial en un momento como este, explica, en el que los despidos son generalizados y las empresas de todo el mundo son incapaces de mantener los ingresos o el canal que están creando.
“Hubo un cambio masivo en términos de necesidad de eficiencia”, menciona, “pero eso es muy contradictorio con el trabajo de marketing porque es un trabajo creativo. No es un trabajo eficiente”. Puede tomar meses crear parte del material que los equipos de marketing, como el equipo de Cheng, se esfuerzan en crear, pero los equipos en distintos lugares se han dado cuenta de que no tienen tiempo o recursos suficientes.
Aquí es donde la IA entra en acción. “La IA puede servir a los especialistas en marketing como una herramienta realmente eficaz para realizar una lluvia de ideas”, dice Cheng. “El marketing es una de esas cosas que los robots nunca reemplazarán porque pensamos de forma original y tienes que ser auténtico para que sea eficaz. Pero el marketing puede aprovechar la IA para hacer más con menos durante el proceso de la lluvia de ideas”.
En Goldcast, los equipos utilizan herramientas de IA para ayudar a elaborar temas para eventos o seminarios web. Luego, Goldcast organiza el evento y el producto final está en formato de video. Este es el material original que el equipo de Cheng utiliza para crear su contenido de marketing. Con las actuales limitaciones de recursos, el equipo de Cheng se apoya en la IA para ayudarlos a encontrar rápidamente ideas de marketing dentro de sus eventos grabados. “Tiene el video original y auténtico, un seminario web en vivo o un panel de liderazgo de pensamiento grabados, pero nadie se va a sentar a ver un video de 60 minutos”, explica Cheng. “Las personas ahora consumen contenido muy breve”.
Crear contenido al estilo TikTok o Instagram a partir de ese extenso material de origen requeriría muchos recursos si se trabaja únicamente con un editor de video, lo cual significaría mirar repetidamente largos seminarios web para encontrar los momentos adecuados para usar. Además, como señala Cheng, “el editor de video no es un experto en la materia. No sabe qué secciones cortar y qué parte le encantará a la audiencia”. El equipo de marketing es experto en eso.
En Goldcast, todo el contenido (seminarios web, eventos, reuniones internas, grabaciones de Zoom y demostraciones de productos) se transfiere a un laboratorio de contenido designado. A continuación, su programa de IA genera una transcripción de cada grabación, y luego “el mundo es suyo”, dice Cheng. (Nuestra llamada se grabó en su programa y debimos realizar una edición mínima a la transcripción generada). Se ahorró cientos de horas con la ayuda de una IA que identificó los cinco momentos clave en una reunión o panel de una hora.
El programa específico de Goldcast también corta y crea cinco videoclips claves que se pueden usar para interactuar con los consumidores: personas que pueden haber estado en la audiencia durante el evento, que faltaron al evento o querían un resumen, o que simplemente están navegando en LinkedIn. “Crear videos cortos a partir de videos largos significa que se puede hacer más con menos, y realmente extiende la vida útil de ese video largo”, afirma Cheng. “Realmente se puede ampliar la audiencia de esa manera”.
También se le puede pedir al laboratorio de contenidos de la compañía que genere resultados específicos: escribir un texto para una publicación de LinkedIn para acompañar un video específico, crear un esquema para un artículo basado en SEO sobre un evento, enviar un correo electrónico de seguimiento a los asistentes de un seminario web específico o crear resúmenes o escribir preguntas frecuentes después de las reuniones internas.
“Estamos pensando en cómo podemos seguir aplicando la IA a la plataforma para que sea más funcional y eficiente de usar para los equipos de marketing”, explica Cheng. “Pero esto es en vivo. Está totalmente en el producto y la gente lo está pagando”.
A las empresas y los equipos que buscan adoptar herramientas de IA para su recorrido de transformación digital, Cheng recomienda simplemente lanzarse. “Mi consejo es poner manos a la obra, empezar a crear y empezar a usar y probar y experimentar para saber lo que funciona”, explica Cheng. “Siga experimentando hasta que tenga algo que pueda salir en vivo. Este mercado todavía está en sus primeras etapas. Todavía se sigue innovando. Si realmente quiere encontrar esos beneficios de eficiencia y creatividad, tiene que empezar ahora. De lo contrario, a nuestros equipos les llevaría mucho tiempo ponerse al día con las tecnologías existentes”.
Cómo usar la IA para facilitar la transformación digital de su organización
Al implementar un nuevo sistema de IA en su organización, asegúrese de tener toda la información que necesita y recopilar tantos recursos como sea posible. Luego, defina casos de uso específicos, cree equipos multifuncionales y desarrolle, entrene e integre modelos de IA en los sistemas existentes.
Siga estos pasos para ayudar a la transformación digital mediante la IA:
- Identificar objetivos y desafíos
Empiece por identificar los objetivos específicos que desea abordar con la IA y los desafíos que quiere usar para resolverlos. De esta manera podría impulsar el cambio y la innovación para ayudar a su organización a pasar a nuevas áreas o ayudar al desarrollo normal de la actividad con una mejor eficiencia operativa.
- Evaluar la preparación de los datos
Los sistemas de IA no pueden funcionar sin la cantidad y calidad adecuadas de los datos. Antes de implementar nuevos sistemas de IA, asegúrese de que la infraestructura de datos implementada pueda respaldarlos. Si no puede, empiece por aumentar la recopilación e integración de datos.
- Definir casos de uso
Céntrese en proyectos específicos en los que el impacto y el valor de la IA puedan maximizarse, teniendo en cuenta las metas de su organización.
- Crear equipos multifuncionales
La implementación exitosa de nuevas herramientas de IA en su organización requiere colaboración. Cree equipos que incluyan diferentes tipos de expertos, incluidos científicos de datos, desarrolladores, analistas y especialistas en infraestructura de TI. La introducción de herramientas de IA también requiere especialistas, como expertos en gestión de cambios y funcionarios de cumplimiento. De este modo mantiene sus iniciativas de IA centradas y siempre alineadas con los objetivos de su negocio.
- Desarrollar un modelo de IA
Dependiendo de sus necesidades y datos específicos, elija un modelo de IA para desarrollar. A continuación, le mostramos algunos ejemplos generales de qué modelos podrían añadir valor a su organización:
- Modelo de aprendizaje profundo: Este es un tipo de aprendizaje automático que requiere muchos más datos y recursos computacionales para desempeñarse. Los modelos de aprendizaje profundo son responsables del procesamiento natural del lenguaje, que es responsable de chatbots y asistentes virtuales.
- Modelo de aprendizaje automático: Este tipo de modelo puede ayudar a obtener información de los datos o automatizar procesos. Mejoraría tareas como la previsión de tendencias, la segmentación de clientes para campañas de marketing o el análisis de videos simples para el control de calidad.
- Modelo de IA simbólica: Este modelo aprende directamente de la experiencia humana en lugar de los datos. Sigue reglas que expertos reales programan en el sistema. Por ejemplo, estos sistemas pueden usarse para el análisis de imágenes en campos médicos para ayudar a los diagnosticadores.
- Entrenamiento del modelo de IA
Una vez que haya decidido su modelo de IA, entrénela para abordar los casos de uso específicos identificados anteriormente y ejecute una prueba para evaluarlo. Realice los ajustes necesarios.
- Integración con sistemas existentes
Integre su nueva solución de IA con los flujos de trabajo y aplicaciones actuales para permitir una adopción sin problemas. Esto puede involucrar el desarrollo de API, conectores o integraciones personalizadas. Luego, ejecute la implementación piloto en un caso de uso real para evaluar la eficacia y la facilidad de uso de la solución. Recopile comentarios de todas las partes interesadas, incluidos los empleados y los usuarios finales.
- Supervisión del rendimiento
Supervise continuamente el rendimiento de sus modelos de IA y utilice los comentarios para perfeccionarlos con el tiempo. Implemente mecanismos para realizar un seguimiento de las métricas clave, detectar anomalías y volver a entrenar a los modelos según sea necesario para mantener su precisión y relevancia.
- Escalabilidad a toda la organización
Una vez que la fase piloto tenga éxito, puede expandir sus soluciones de IA a diferentes departamentos o equipos. Considere las iniciativas y los requisitos de cada departamento, y establezca una hoja de ruta para el proceso de escalamiento.
- Inversión en talento
La necesidad a largo plazo de cualquier organización que implemente la IA en su negocio es una fuerza laboral que se capacite con las habilidades y los conocimientos adecuados. Considere la posibilidad de desarrollar capacidades internas de manera continua en campos como la ciencia de datos y la IA para garantizar que su organización tenga los recursos y la experiencia necesarios para impulsar la transformación digital en el futuro.
Kit de herramientas de IA
Descargar Kit de herramientas de IA
Utilice los recursos de este kit de herramientas gratuitas de IA para empezar con el proceso de adopción de la IA. El kit incluye guías detalladas para evaluar la preparación, la estrategia y la ética de su IA.
En este kit encontrará lo siguiente:
- Una hoja de trabajo de marco de estrategia de IA para Microsoft Word para crear sus propias pautas y prácticas recomendadas que alineen su estrategia de IA con los objetivos de su empresa.
- Una evaluación de preparación de la IA para Microsoft Word para evaluar cuán preparada está su organización para adoptar la IA, con base en factores como la infraestructura de datos, el talento y el cumplimiento, entre otros. Incluye una hoja de trabajo en la que puede proponer ideas de preguntas iniciales y una lista de verificación.
- Un manual de planificación de pautas éticas de IA para Microsoft Word para que pueda redactar sus propias pautas para el manual de la empresa, asegurándose de participar en el desarrollo y la integración éticos y responsables de la IA.
Consejos de expertos para usar la IA en la transformación digital
Es importante recordar que invertir en la transformación digital de su organización siempre es un proceso continuo, y la introducción de la IA puede no ser un evento único. Esté dispuesto a experimentar, conserve la agilidad, manténgase al tanto de las tendencias y tecnologías emergentes y fomente una cultura en su organización que se esfuerce por la mejora continua en este panorama que evoluciona rápidamente.
Elias Hayek es consultor independiente de gestión y estrategia y exinstructor de negocios en Algonquin College. En su artículo, “A Leader’s Framework for AI Application in Business”, identifica lo que llama la “rueda de inicio de la IA”, que comienza con la primera ronda de preguntas y preocupaciones que los líderes empresariales deben plantear al considerar la implementación de la IA:
- ¿Qué puede hacer la IA para ayudarnos a innovar, competir y mejorar el rendimiento empresarial?
- ¿Es la IA buena para nuestro negocio y sector? ¿Qué capacidades necesitamos para este tipo de proyecto?
- ¿Cómo y dónde deberíamos empezar? ¿Es un buen momento para implementar la IA?
- ¿Cuánto necesitamos invertir? ¿Cómo justificamos el ROI?
- ¿Cuál es el impacto en nuestra organización? ¿Quiénes se verán afectados?
- ¿Cuáles son los desafíos esperados dadas las controversias en torno a la IA?
Para organizar estas inquietudes y ayudar a los líderes empresariales a prever desafíos y sugerir soluciones, Hayek ideó el “marco de la triple S”. Con los principios de alcance (scope), estrategia (strategy) y estructura (structure), la implementación de IA puede ser fluida y exitosa.
“Según mi propia experiencia, surgen dos problemas importantes en lo que respecta a la implementación de la IA en las organizaciones”, dijo Hayek a Smartsheet. “El primero está relacionado con la falta de comprensión del uso de la tecnología por parte de los gerentes de nivel medio. A veces estas personas están familiarizadas con las aplicaciones de la IA, pero no tiene la capacitación adecuada o no ven los beneficios de usar la IA en su trabajo diario. Estas personas suelen ser los impulsores del cambio, y ahí es donde muchos proyectos de transformación digital se topan con un obstáculo. El segundo desafío está relacionado con una brecha de desarrollo de estrategias en el nivel superior. Muchos líderes quieren implementar la IA en sus organizaciones, pero no entienden realmente cómo crear valor con la IA. No comprenden la tecnología, tal vez porque está de moda y todos quieren participar, y, en última instancia, terminan elaborando estrategias de transformación digital que no tienen un alcance o propósito. La IA sigue siendo una palabra de moda en la oficina sin ninguna aplicación real”.
El consejo de Hayek para contrarrestar estos problemas potenciales es “abordar estos desafíos incluso antes de pensar en la adopción de la IA”. Aquí es donde entra en acción el “marco de la triple S”. “El alcance (scope) ayuda a los líderes en todos los niveles de la organización a reunirse e intercambiar ideas sobre la mejor solución de IA en su caso particular. En otras palabras, ¿qué quieren realmente que logre la IA para su organización?”, menciona Hayek. “A partir de allí, los líderes pasan a desarrollar una estrategia (strategy) que coincida con los objetivos de la organización. Una vez que los objetivos y la estrategia están claros, el último paso es la estructura (structure) de la ejecución. Dado que los gerentes de nivel medio participan en todo el proceso, la adopción es más fácil y el cambio se produce más rápido”.
Cómo implementar la IA para la transformación digital de su organización
La implementación de la IA es la primera inversión y la más importante para su recorrido de transformación digital. La IA puede ayudar en casi todos los aspectos de su negocio, pero también requiere colaboración, mantenimiento y comunicación.
Como puede aprender en esta guía descargable sobre la transformación digital, la revisión de las operaciones digitales de una empresa requiere una acción planificada y estratégica. Una vez que decida invertir en IA para la transformación digital, tenga en cuenta la importancia de estos pasos clave:
- Definición del problema: Este es el paso más importante antes de implementar un sistema de IA. Es fundamental definir claramente qué problema resuelve la IA. ¿Qué está tratando de lograr? ¿Qué hará la IA para ayudarlo? También es importante decidir su sistema de evaluación al principio. Antes de iniciar la implementación, sepa qué factores o métricas utilizará para evaluar el sistema de IA.
- Capacitación y colaboración: Los líderes empresariales son responsables de garantizar que los empleados se sientan cómodos con cualquier sistema de IA que se esté implementando y de mostrarles a los equipos cómo pueden incorporar con éxito la IA en sus departamentos y procesos de trabajo. Esto implica determinar qué roles afectará la IA y de qué manera, así como garantizar que todos estén capacitados y hayan mejorado sus habilidades según sea necesario.
- Promoción de la innovación: Parte de garantizar que los empleados se sientan cómodos con los nuevos sistemas de IA es crear espacios para que compartan ideas y exploren a medida que descubren nuevos detalles y conocen la tecnología. La colaboración entre departamentos puede crear vínculos y, en última instancia, mejorar la eficiencia y el impulso de todos. Los procesos y flujos de trabajo se están transformando en la organización, así como los empleados y sus perspectivas.
- Integración: Una estrategia de implementación de IA eficaz siempre considera cómo integrar nuevos sistemas con los sistemas que ya están implementados. Este proceso debe ser lo más fluido posible, evitando las interrupciones y mejorando la productividad. Todos los empleados que tienen que usar el nuevo sistema deben estar en sintonía.
Las organizaciones pueden aprovechar la IA para la transformación digital de varias maneras. A continuación, le mostramos algunos roles que puede ayudar a mejorar en su organización:
- Atención al cliente: Los chatbots y los asistentes virtuales pueden ofrecer atención personalizada y recomendaciones a los clientes, lo que mejora el compromiso y la lealtad. La IA también se puede usar para analizar el comportamiento y los comentarios de los clientes y analizar las opiniones para comprender mejor sus preferencias. Además, la capacidad de la IA para ayudar con las tareas, desde el enrutamiento automatizado de tickets hasta el soporte multilingüe, facilita la conexión de los clientes con el departamento o funcionario adecuado, lo que mejora su experiencia general.
- Finanzas y contabilidad: La IA puede automatizar tareas financieras rutinarias, como el ingreso de datos, la contabilidad, la facturación, la gestión de gastos y la conciliación. Los chatbots y los asistentes virtuales también pueden ayudar a abordar las consultas o inquietudes financieras de clientes o empleados, y algunas herramientas de IA se especializan en detectar transacciones fraudulentas o anómalas. El modelado predictivo y el análisis de datos también pueden optimizar el presupuesto y la previsión.
- Recursos Humanos: Desde la publicación de trabajos, la contratación y la selección hasta la incorporación y la supervisión, la IA puede automatizar los procesos de RR. HH. para permitir a los empleados dedicar más tiempo a pensar en el talento de manera crítica. Esto podría implicar fomentar el compromiso, llenar las brechas de habilidades y llevar a cabo un análisis de la fuerza laboral.
- Marketing y ventas: Como muestra Goldcast, la IA puede optimizar y mejorar el proceso de marketing y ventas de muchas maneras. Puede ayudar a realizar investigaciones de mercado, analizar los datos de los clientes, predecir tendencias, pronosticar ventas, crear mensajes personalizados, condensar grandes cantidades de contenido en partes gestionables y mucho más.
- Operaciones: La IA puede agilizar y optimizar los procesos internos en todos los departamentos. Para mejorar las operaciones de una organización, la IA puede reducir los costos al mejorar procesos como el ingreso de datos, la programación de mantenimiento, el procesamiento de documentos y el control de calidad. Las herramientas de IA también ayudan a gestionar y evaluar la fuerza laboral, y optimizar la logística para minimizar los costos de transporte y supervisar el inventario.
- Desarrollo de productos: Los sistemas de IA pueden ayudar a generar o inspirar nuevas ideas a través de la investigación y las predicciones de la demanda y las nuevas tendencias. También pueden acelerar el ciclo de vida del desarrollo de productos al mejorar el diseño y la creación de prototipos.
- Investigación y desarrollo: La IA puede ayudar a analizar grandes conjuntos de datos y pronosticar los resultados de diferentes decisiones empresariales basadas en el modelado predictivo. Esto puede ayudar a descubrir perspectivas, tendencias y patrones aprovechables, así como informar la planificación estratégica, la gestión de riesgos y la inteligencia del mercado. La IA también puede usarse para diseñar y llevar a cabo experimentos de manera automática, ajustando su análisis en tiempo real en función de los resultados.
- Gestión de riesgos y cumplimiento: Las capacidades predictivas de la IA le permiten detectar y pronosticar eficazmente los riesgos y la volatilidad, así como garantizar el cumplimiento. Algunas herramientas pueden modelar escenarios de riesgo para ayudar a las empresas a comprender el impacto de diferentes eventos.
¿Cuál es el futuro de la IA en la transformación digital?
En resumen, la IA promete ser indispensable para el futuro de la transformación digital. El proceso de adopción todavía está en sus primeras etapas, pero las empresas que empiecen a integrar la IA ahora estarán mejor posicionadas para liderar en innovación y eficiencia.
Según George, la creación de “plataformas altamente intuitivas y sin código” habilitadas por la IA es un punto de inflexión para las empresas de todo el mundo. Permite a las empresas desarrollar aplicaciones personalizadas, “haciendo que la transformación digital sea accesible para organizaciones de todos los tamaños”. Desde la adaptación de productos y experiencias individualizados hasta la conducción de “sistemas modulares de autoaprendizaje que se adaptan continuamente” y “la optimización de procesos, la asignación de recursos y la toma de decisiones”, la IA cambiará la noción misma de agencia y liderazgo en las empresas.
“El cambio más importante”, cree George, será “la resolución predictiva y proactiva de problemas: la IA permitirá a las empresas anticipar y abordar de manera proactiva los problemas potenciales, desde las interrupciones de la cadena de suministro hasta la rotación de clientes, al aprovechar grandes cantidades de datos y análisis predictivos avanzados”.
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