Cinco mejores prácticas para implantar con éxito la IA generativa

Poner en práctica esta lista de comprobación puede ayudarle a darse cuenta del valor de una estrategia eficaz de IA generativa en medio de toda la distracción y a fomentar una cultura de inversión estratégica e innovación.

¿Qué hace que las implementaciones de inteligencia artificial (IA) generativa sean tan difíciles? Como tecnología disruptiva, se deja sentir tanto por su magnitud como por la frecuencia de sus cambios. Hay tantos proveedores, aplicaciones y casos de uso, y tan poco tiempo, y lo impregna todo, desde la estrategia y los procesos empresariales hasta los productos y servicios.

Sin embargo, uno de los retos inusuales de la IA generativa como tecnología es que actualmente se encuentra en fase de adopción generalizada, pero todavía en la cúspide del ciclo de hype. Por este motivo, muchas empresas están experimentando una gran energía y entusiasmo en torno a los casos de uso, pero siguen luchando por obtener un retorno de la inversión.

Por lo tanto, para maximizar la rentabilidad de los esfuerzos y las inversiones en IA, es importante pasar de la experimentación ad hoc a una estrategia más decidida y un enfoque sistemático de la implementación.

He aquí cinco mejores prácticas para obtener el máximo beneficio empresarial de la IA generativa.

Establezca su estrategia holística de IA generativa

La definición de una estrategia de IA generativa debe conectarse con un enfoque más amplio de la IA, la automatización y la gestión de datos. Una estrategia de datos moderna, después de todo, debe abordar y potenciar toda la pila de TI mediante el apoyo a los objetivos empresariales para la automatización inteligente, y una miríada de aplicaciones que apoyan las transacciones, el análisis y la toma de decisiones.

No hay más que ver el reciente lanzamiento de EDB Postgres AI, una plataforma inteligente para cargas de trabajo transaccionales, analíticas y de IA. El éxito de las implantaciones de IA depende en un 80% de la parte de los datos, como la calidad y la higiene, por lo que es de esperar que se produzcan aún más rupturas de silos entre estos tipos de cargas de trabajo.

Su estrategia debe establecer temas estratégicos en torno a la IA generativa para la organización y cómo respaldará los distintos objetivos empresariales. Defina qué temas estratégicos están relacionados con su modelo empresarial, procesos, productos y servicios. ¿Cuáles de estos temas apoyan la agenda de crecimiento, la eficiencia interna y el ahorro de costes? Defina cómo diferenciará, para productos y servicios, su propuesta de valor única y sus objetivos estratégicos en términos de los resultados que pretende impulsar para la empresa.

Identifique y priorice los casos de uso

Es probable que existan docenas de casos de uso para la IA generativa en toda su organización y, aunque muchos se identifican orgánicamente a partir de los usuarios finales, es importante compilar una lista maestra. Para tener una idea de los casos de uso, cree un área de colaboración de IA en la intranet de su empresa e invite a los profesionales a compartir en qué están trabajando y sus hallazgos. Esto ayuda a inventariar la actividad en toda la organización y fomenta el intercambio de conocimientos y la coordinación. Probablemente le sorprenderá el número de casos de uso que se están evaluando activamente y de participantes implicados.

Si toma la lista maestra de actividades en curso y la traslada a un mapa del recorrido del cliente, o incluso a un mapa de procesos de su empresa, podrá buscar lagunas y solapamientos en la cobertura, identificar nuevas áreas de oportunidad en términos de espacio en blanco y empezar a establecer prioridades.

Incluso si ya ha avanzado mucho en la implantación de varios casos de uso, un taller de innovación puede ser una buena forma de conseguir que los usuarios finales aporten ideas y prioricen los casos de uso. Deberá buscar tanto los logros rápidos (gran impacto en la empresa y gran facilidad de implantación) como los imprescindibles (gran impacto en la empresa, pero menor facilidad de implantación debido al tiempo, el coste o el riesgo y la complejidad del proyecto) y, a continuación, añadirlos en consecuencia a su hoja de ruta de implantación.

Experimente con propósito

Con la IA generativa en el punto álgido de su ciclo de hype, es probable que se esté experimentando mucho sin centrarse de forma coherente en el objetivo final. Sin embargo, con unas pequeñas modificaciones, puede aprovechar esta energía fomentando pilotos y experimentos, y capacitando a los usuarios finales para que sean innovadores y probadores.

Para fomentar una cultura de la innovación, estas pequeñas modificaciones deben incluir orientación, apoyo y estímulo. Por ejemplo, si los usuarios finales están probando una nueva herramienta para la conversión de voz a texto mediante IA, anímeles a probar dos o tres herramientas diferentes y comparar los resultados. Para ayudarles a encontrar la mejor selección para la organización, puede compartir detalles de las normas corporativas, consideraciones presupuestarias y proveedores preferidos para explorar, además de sus favoritos actuales.

Comparta los guardarraíles

Al igual que fomenta la cultura de la innovación alentando la experimentación y los proyectos piloto, puede ayudar a los usuarios finales a superar los retos de la IA compartiendo los límites o guardarraíles de la organización.

Una barrera sencilla a nivel organizativo es elaborar su propia política de uso corporativo, así como firmar varios acuerdos industriales según corresponda. Para la IA y otras áreas, una política de uso corporativo puede ayudar a educar a los usuarios en áreas de riesgo potencial y, por tanto, a gestionar el riesgo, al tiempo que se fomenta la innovación.

Aunque cada sector tendrá sus propias prioridades en cuanto a las áreas de riesgo de la IA, en el sector de la arquitectura, la ingeniería y la construcción hemos observado que la privacidad y la confidencialidad de los datos es una de las principales preocupaciones. Por lo tanto, es útil educar a los usuarios sobre los pros y los contras de las GPT públicas frente a las privadas y cuándo utilizar una, otra o ambas. Esto también puede influir en la elección de algunos proveedores. Por ejemplo, la IA incorporada de un proveedor veterano puede ser la opción equivocada si utiliza datos de su comunidad de usuarios para entrenar su modelo.

Convierta el retorno de la inversión en una parte inicial del debate

Dado que la IA generativa, entre otras muchas tecnologías, es evaluada y utilizada por una amplia franja de empleados ajenos al departamento de TI, es importante dotarles de las herramientas necesarias para que sus implantaciones sean un éxito para la empresa.

Una clave para ello es proporcionar un argumento empresarial de apoyo para el uso de la tecnología y cómo calcular el retorno de la inversión (ROI). En este sentido, la IA generativa no difiere de otras tecnologías. Se trata de analizar la propuesta de valor y la diferenciación competitiva de los productos y servicios de cara al cliente, y las eficiencias en términos de ahorro de tiempo y costes de los procesos internos. Una sencilla hoja de cálculo del ROI puede ser un buen comienzo y ayudará a los empleados a ver el antes y el después de la situación y cómo la IA generativa puede ayudar a racionalizar las operaciones.

En general, debido al rápido ritmo de cambio en este entorno, es vital tener una estrategia de IA generativa adaptativa, estar dispuesto a actualizarla periódicamente según sea necesario y perseguir el aprendizaje y la mejora continuos en todas las implementaciones. Dé pasos de bebé para obtener resultados rápidos y demostrar el retorno de la inversión desde el principio, pero céntrese también en las iniciativas imprescindibles y más estratégicas que le ayudarán a diferenciar su organización en los próximos años.

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