A medida que el mundo continua adoptando el poder transformador de la inteligencia artificial (IA), las empresas de todos los tamaños deben encontrar formas efectivas de integrar esta tecnología en sus operaciones diarias.
Sin embargo, implementar la IA con éxito puede ser un desafío que requiere planificación, una estratégica sólida, recursos adecuados y compromiso genuino con la innovación. Exploremos las principales estrategias para hacer que la IA funcione en su empresa y maximizar su potencial. [1]
Generar la Estrategia de IA
Antes de embarcarse en cualquier proyecto o iniciativa empresarial, es esencial tener una hoja de ruta clara que defina los objetivos, las metas y los pasos a seguir. [2]
Supuesto a Considerar
- Para 2025, la IA generativa será un socio laboral para el 90% de las empresas a nivel mundial. [3]
- Para 2030, el 80% de los seres humanos interactuarán diariamente con robots inteligentes.
- Para 2028, más del 50% de las empresas que han creado sus propios modelos de lenguajes grandes (LLM) desde cero abandonarán sus esfuerzos debido a los costos, la complejidad y la deuda técnica.
Aspectos Generales
La IA, en general, pronto impregnará todo lo que hacemos. Transformará nuestros empleos y nuestras organizaciones.
La IA no es sólo una tecnología o una tendencia empresarial. Es un cambio profundo en la forma en que interactúan los humanos y las máquinas.
La IA generativa ha hecho que las máquinas sean conversacionales y rápidamente están pasando de ser nuestras herramientas para convertirnos en nuestros compañeros de equipo. Las máquinas ya no se limitan a tareas como hacer números y proporcionar información. Con capacidades de IA generativa, las máquinas también pueden ser nuestras consultoras, protectoras, entrenadoras, amigas, terapeutas, jefes o clientes. Las máquinas están pasando de lo que pueden HACER por nosotros a lo que pueden SER para nosotros.
Se trata de un gran cambio que conlleva un potencial lado oscuro, ya que las máquinas también pueden acabar con el empleo, acosar, mentir, robar y espiar.
A medida que la IA generativa transforma nuestra relación con las máquinas, usted debe entender la naturaleza de este cambio. Como CIO, ejecutivo, técnico o estudiante, debe desempeñar un papel de liderazgo a la hora de determinar cómo utilizar la IA generativa en su organización para ayudar a aprovechar sus beneficios y al mismo tiempo mitigar su lado oscuro.
Tareas a Ejecutar
Para construir la Estrategia IA para una empresa proponemos considerar, al menos, las siguientes tareas:
- Aplicaciones con IA vs. Desarrollo Aplicaciones de IA, distinguir las formas de aplicar la IA en la empresa y seleccionar la que se corresponda con las necesidades, la disponibilidad de presupuesto, y de los colaboradores con los conocimientos y capacidades necesarias.
- Establecer los Principios Rectores de la Estrategia IA, son los principios que alinean la estrategia empresarial con la estrategia de IA y reflejan el enfoque general de la organización respecto del uso de la IA.
- Identificar las Necesidades y Objetivos Empresariales Donde la IA Pueda ser Necesaria. Con la participación de los ejecutivos de 1ª Línea y el Gerente General identificar los procesos de negocios dónde sería conveniente incorporar el uso de la IA.
- Generar Casos de Uso. Para cada una de de la iniciativas donde se sería conveniente incorporar el uso de la IA determinar el valor que generarían y la factibilidad de ejecutar.
- Identificar las Herramientas a Utilizar. Dependiendo del proceso y del tipo de aplicación IA a implementar o desarrollar identificar el software que las soportará o las herramientas que se utilizarán para su desarrollo.
- Planificar la Introducción de la IA en la Empresa, generar una Hoja de Ruta con los actividades, presupuesto, plazos y responsables.
Aplicaciones con IA vs. Desarrollo Aplicaciones de IA
Las Aplicaciones con IA se refieren a los productos y servicios que utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para realizar tareas específicas, como asistentes virtuales, traducción automática, análisis de datos y predicción, entre otros. Estas aplicaciones están diseñadas para mejorar la eficiencia y la precisión en diversas áreas, como la automatización industrial, la medicina, la educación y el entretenimiento; es decir, son productos y servicios que utilizan algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para realizar tareas específicas. A este tipo de uso de la IA también se le denomina IA Cotidiana y se centra en la productividad [2].
Por otro lado, el Desarrollo de Aplicaciones de IA se refiere al proceso de crear software y sistemas que utilicen algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para realizar tareas específicas. Este proceso implica la creación de modelos de aprendizaje automático, la selección de datos, la implementación de algoritmos y la optimización de los resultados. El desarrollo de aplicaciones de IA es un proceso complejo que requiere habilidades en programación, matemáticas, estadísticas y dominio del problema. A este tipo de uso de la IA también se le denomina IA Transformadora –game changing– y se centra en la creatitividad.
Ambos tipos están estrechamente relacionados y se complementan mutuamente, ya que el desarrollo de aplicaciones de IA es fundamental para crear las aplicaciones con IA que utilizamos en nuestro día a día.
Luego, al proyectar la introducción de la IA en el quehacer de una empresa es necesario distinguir si se trabajará con el tipo Aplicaciones con IA / IA Cotidiana, o con el tipo Desarrollo de Aplicaciones IA / IA Transformadora, o con los dos tipos. Por lo general para las PYME es más factible introducir Aplicaciones o Servicios del tipo Aplicaciones con IA / IA Cotidiana.
Establecer los Principios Rectores de la Estrategia IA
En esta nueva era de interacción hombre–máquina, habrá muchas consecuencias imprevistas. Cuando las empresas toman decisiones sobre tecnología, estas decisiones conllevan importantes implicaciones económicas, sociales y éticas.
Si bien los gobiernos están trabajando para establecer regulaciones para el uso de la IA, la regulación generalmente va por detrás del progreso tecnológico.
Las empresas no pueden esperar a que las regulaciones definan los límites para el uso de la IA. Para orientar las decisiones sobre la IA en su empresa necesita principios rectores: una declaración o declaraciones que iluminen el camino a seguir, aclarando lo que hará y lo que no hará, especialmente cuando todo parece nuevo o confuso.
Para avanzar con la IA, las empresas deben establecer principios rectores que se alineen con los valores de la organización. Sin una definición clara de las líneas que no se cruzarán, será imposible saber cuándo se ha cruzado una.
Los valores de la empresa deben ser la guía para navegar las incógnitas sobre cómo interactuarán los humanos y las máquinas. Los principios rectores deben ser específicos y claros. A continuación se incluye una lista a modo de ejemplo.
- Validez y Fiabilidad. La IA debe basarse en datos precisos y metodologías rigurosas para asegurar resultados consistentes y confiables, garantizando así que las decisiones empresariales sean sólidas y fundamentadas.
- Seguridad. Los sistemas de IA deben ser diseñados y operados con medidas de seguridad robustas para proteger contra amenazas cibernéticas y asegurar la integridad y disponibilidad de la información.
- Privacidad. El uso de IA debe respetar la privacidad de los individuos, implementando prácticas y políticas estrictas para proteger la información personal y garantizar el cumplimiento de las normativas de protección de datos.
- Responsabilidad y Transparencia. Las decisiones y procesos de la IA deben ser transparentes y comprensibles, permitiendo a los usuarios y stakeholders entender cómo se generan los resultados y quién es responsable de ellos.
- Detección de Equidad y Sesgo. Es crucial monitorear y mitigar sesgos en los algoritmos de IA para asegurar que los resultados sean justos y equitativos, evitando discriminación y promoviendo la inclusión.
- Responsabilización. Deben establecerse mecanismos claros para la responsabilización, asegurando que los desarrolladores, operadores y usuarios de la IA puedan ser identificados y rendir cuentas por los efectos y decisiones del sistema.
Identificar las Necesidades y Objetivos Empresariales Donde la IA Pueda ser Necesaria
Las empresas están constantemente buscando formas de mejorar su eficiencia y productividad, y la IA puede ser una herramienta valiosa para lograrlo. Para determinar dónde la IA puede ser más útil, es importante analizar las necesidades y objetivos de la empresa.
En general, las empresas se enfocan en generar valor para sus clientes y mejorar su experiencia de uso. Esto implica entender mejor los procesos de negocio actuales (as-is) y cómo se relacionan con la infraestructura de tecnologías de la información (TI).
Sin embargo, a menudo, existen obstáculos y puntos de dolor en esta relación que pueden ser resueltos o mejorados mediante el uso de la IA. Por ejemplo, la IA puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, mejorar la toma de decisiones y optimizar procesos. Al identificar estas necesidades y objetivos, las empresas pueden determinar dónde la IA puede ser más efectiva en resolver problemas y mejorar la situación.
Luego, el punto de partida para establecer dónde comenzar a utilizar IA son los procesos de negocio, sea que se vayan a resolver los puntos de dolor mediante aplicaciones y servicios disponibles en el mercado (IA Cotidiana) o haciendo desarrollo de aplicaciones IA (IA Transformadora), para ello es necesario responder:
¿Cuáles son los procesos de negocios con puntos de dolor o limitaciones importantes?
¿Con que herramientas o elementos se pueden mejorar?
Otro método para determinar donde podría ocupar se la IA es el modelo Gartner, que muestra el diagrama siguiente:
Para definir donde se puede aplicar la IA, este modelo propone examinar cuatro ámbitos de la empresa.
- IA Interna y Cotidiana. Aumenta la productividad en su back office.
- IA Externa y Cotidiana. Aumenta la productividad en su front office.
- IA Interna y Transformadora. Crear nuevas capacidades clave del negocio.
- IA Externa y Transformadora. Crear productos y servicios completamente nuevos.
Generar Casos de Uso
Para efectos de este artículo definimos Caso de Uso como:
“Es una descripción detallada de un punto de dolor en un proceso de negocio que requiere una solución para mejorar su eficiencia, reducir costos o aumentar la calidad. Está compuesto por los siguientes elementos clave:
- Punto de Dolor: Una descripción clara y concisa de un problema o necesidad específica en un proceso de negocio que requiere una solución.
- Costo de Solución: El costo total de implementar y mantener la solución para resolver el punto de dolor, incluyendo costos de desarrollo, implementación, mantenimiento y otros gastos asociados.
- Valor Esperado: El valor que se espera obtener al implementar la solución, incluyendo mejoras en la eficiencia, reducción de costos, aumento de la calidad u otros beneficios.
- Factibilidad Técnica: Una evaluación de la viabilidad técnica de la solución, incluyendo la disponibilidad de recursos, la complejidad del problema y otros factores que afectan la implementación.”
Casos de Uso a Considerar
Establecida la listas de procesos con sus punto de dolor que es necesario mejorar se debe generar un Caso de Uso, para cada uno de los procesos de negocio identificados. Considerado los elementos clave indicados en la Definición de Caso de Uso; es decir: Punto de Dolor o Descripción, Costo de Solución, Valor Esperado y Factibilidad Técnica.
También es necesario agregar al Caso lo siguiente:
- Cronograma.
- Ejecutivo responsable de la implementación del Caso.
- Equipo de Proyecto.
Priorización
Para estos efectos se debe generar la matriz Valor/Factibilidad como se muestra en el gráfico de ejemplo siguiente:
Identificar las Herramientas a Utilizar
El cuadro siguiente muestra las categorías de software, más comunes, para las cuales están disponibles aplicaciones, tanto para la IA Cotidiana como para el desarrollo de aplicaciones IA / IA Transformadora.
De modo que establecido el proceso de negocio al que se desea incorporar IA, a partir de la categoría de software que lo soporta se pueden identificar proveedores cuyas aplicaciones hacen uso de IA, por ejemplo: si el proceso es Atención a Clientes, la categoría de software es CRM, y para ésta se pueden identificar los productos disponibles.
Planificar la Introducción de la IA en la Empresa
La planificación estratégica para la implementación de aplicaciones de IA debe ofrecer una visión clara y convincente sobre cómo se llevarán a cabo estas iniciativas, priorizando y simplificando las acciones necesarias para su ejecución exitosa. Esta planificación debe abarcar los siguientes tres ámbitos:
- Preparación y Establecimiento: Incluye la definición y establecimiento de todos los elementos estructurales necesarios para operar con aplicaciones de IA, como la estructura organizativa para su soporte y desarrollo, la gobernanza para garantizar los procedimientos relacionados con la evaluación y desarrollo de iniciativas de IA, y el cumplimiento de los Principios Rectores de la Estrategia de IA.
- Implementación de Iniciativas de IA: Se debe establecer una secuencia para la implementación basada en las prioridades establecidas y la disponibilidad de recursos. Para cada iniciativa, se deben indicar el plazo, el costo, el ejecutivo responsable y el equipo de proyecto correspondiente.
- Monitoreo y Mejora Continua: Incluye la definición de objetivos SMART para medir el éxito y el valor generado por cada iniciativa, así como procedimientos para medir el rendimiento y el cumplimiento de los objetivos de las iniciativas en funcionamiento. También se deben establecer procedimientos para: i) detectar oportunidades de mejora en los procesos de negocios que utilizan IA y ii) evaluar e implementar mejoras de manera efectiva.
Esta planificación integral y detallada garantizará una implementación exitosa de las aplicaciones de IA, asegurando un enfoque estratégico, una ejecución eficiente y una mejora continua en el uso de la inteligencia artificial en la empresa.
Referencias
Para revisar este artículo se utilizaron las herramientas IA: Perplexity y Claude.
Tecnologías de la Información y Procesos de Negocios 