Creación de una estrategia eficaz de datos e inteligencia artificial: vistas desde el frente

Creación de una estrategia eficaz de datos e inteligencia artificial: vistas desde el frente

Independientemente del sector industrial, la mayoría de las empresas están ansiosas por aprovechar la promesa transformadora de la IA y hacer avanzar los proyectos. Una vez más, las juntas directivas recurren a sus equipos de tecnología para competir y ganar. Entonces, ¿cómo pueden los líderes en información, tecnología y productos establecerse como el recurso de referencia para un liderazgo profundo en IA? Más importante aún, ¿qué se necesita para diseñar una estrategia exitosa (y orientada a resultados) para hacer operativa esta tecnología en toda la empresa? Les pedimos a los líderes tecnológicos de algunas de las marcas más grandes e innovadoras del Reino Unido que se unieran a nosotros para desayunar y compartir sus experiencias, esperanzas, sueños y planes de adopción pragmáticos en lo que respecta a la IA. Esto es lo que dijeron. Cerrar la brecha de conocimiento: centrar las mentes en casos de uso estratégicos Ha habido un acuerdo universal en que los líderes tecnológicos tienen un papel clave que desempeñar cuando se trata de educar a los miembros de juntas directivas y a los líderes empresariales sobre las posibles ventajas y límites de la inteligencia artificial. Principalmente, estas conversaciones deben estar dirigidas a garantizar que todos comprendan los requisitos de los recursos involucrados y la importancia de participar en casos de uso que brindarán el mayor valor potencial para la organización. Esto puede resultar una tarea complicada, y algunos de nuestros expertos en tecnología han señalado que las conversaciones al estilo del “enfrentamiento mexicano” no son infrecuentes, y los líderes empresariales dicen: “hemos oído que se pueden obtener beneficios de la IA, entonces hazlo realidad”, a lo que los líderes tecnológicos responden “OK, ¿por dónde te gustaría que empezáramos?” Hacer IA por el bien de la IA no es lo ideal, por lo que priorizar los casos de uso de IA de alto impacto que proporcionen el valor más directo al negocio debería ser la prioridad de todos. Para ello, los líderes tecnológicos deberán trabajar junto con los líderes empresariales para identificar los mejores proyectos candidatos para la inversión. En última instancia, el consenso en la sala fue que “hacer” IA de manera significativa significa comenzar poco a poco y construir una estrategia de IA de manera iterativa a medida que las implementaciones se vuelven operativas y se pueden evaluar los resultados del mundo real. Finalmente, nuestros colaboradores destacaron la importancia de garantizar que las juntas directivas y los líderes empresariales no pasen por alto la gobernanza y comprendan las protecciones éticas, legales y de cumplimiento que se necesitarán al implementar la IA. ¿Qué hemos aprendido del encierro? El confinamiento ha puesto de relieve cuánto tiempo los desplazamientos nos han quitado tiempo de la familia y han reducido la calidad de nuestras vidas. También reveló nuestra auténtica identidad a los colegas. Anikh señala que, con los miembros de la familia, las mascotas y los espacios personales captados por la cámara durante las videollamadas, las personas con las que trabajamos han visto un lado de nosotros que no conocían. Fueron conexiones divertidas, humanas y más profundas. El confinamiento también ha abierto nuevas oportunidades para muchos. El trabajo remoto fue un gran igualador geográfico, dice Ray, al ampliar la reserva de talentos ahora que las distancias entre hogares y oficinas ya no eran un factor. Por supuesto, el confinamiento también ha revelado algunas verdades ocultas. Uno de ellos era digno de confianza. Rápidamente se hizo evidente cuánta confianza tenía un líder en su equipo. Criptomonedas microgestionadas en algunos lugares. La ironía es que muchas personas han demostrado que pueden prosperar en un entorno de trabajo remoto. Anikh añade que los mejores líderes se dan cuenta de que una mayor autonomía del equipo podría conducir a mejores resultados. La inteligencia artificial es un esfuerzo de toda la organización. Además de identificar oportunidades comerciales, nuestros líderes tecnológicos han resaltado la importancia de tomar la iniciativa cuando se trata de garantizar que exista un marco sólido de gestión de datos en toda la organización. Del mismo modo, los proyectos de IA deben incluir equipos multifuncionales que incluyan miembros de los equipos de cumplimiento, riesgo, legal, seguridad y datos de la organización. Una consideración importante aquí será garantizar que las herramientas y soluciones de IA que se estén considerando no pongan en riesgo el negocio y que el valor sostenido a largo plazo sea el resultado de cualquier implementación. Como parte de esta evaluación, es necesario considerar cuánto tiempo llevará entrenar los modelos de IA para que funcionen como se espera y cómo esto podría afectar el argumento comercial para la inversión. Asimismo, es necesario debatir si el cambio hacia una lógica basada en la IA pondrá en peligro las cadenas de valor existentes. Por ejemplo, explorar si existe un riesgo de desinversión en relación con el acceso a datos que posteriormente son absorbidos y gestionados por una herramienta externa de IA. Todo es cuestión de datos: convertirse en una organización basada en datos Los líderes tecnológicos saben que construir una base de datos sólida es esencial para el éxito de la IA. Esto significa que los datos deben consolidarse, gestionarse centralmente, limpiarse y ser accesibles, lo que no es en absoluto una tarea trivial. El problema es que en muchas organizaciones, los altos responsables de la toma de decisiones no siempre están de acuerdo con lo que se necesita para reunir la capacidad de datos interna y lanzar los canales de datos necesarios para impulsar la IA. La buena noticia es que todos en la sala sintieron que el enfoque actual en la IA a nivel de la junta directiva está ayudando a replantear las actitudes organizacionales en torno a los datos. Como resultado, existe un reconocimiento cada vez mayor de los datos como un activo activo que debe gestionarse adecuadamente. Y esto está desbloqueando el acceso a la financiación que los líderes tecnológicos necesitan para llevar a cabo las actividades vitales de habilitación de datos necesarias para respaldar las nuevas capacidades de IA. De hecho, algunos de nuestros líderes tecnológicos han establecido paralelismos entre el revuelo actual por la IA y lo que sucedió cuando la nube apareció por primera vez en escena. Para ellos, les proporciona un punto de partida muy necesario para debates más amplios sobre el inicio de programas de habilitación/higiene de datos como parte de proyectos más amplios de investigación de IA. ¿Quién es responsable? Un interesante punto de discusión que surgió durante el día es quién tiene en última instancia el riesgo en relación con los proyectos de IA. Además de la importancia de garantizar que los LLM sean imparciales, transparentes y responsables, nuestros líderes tecnológicos han destacado la cuestión de la responsabilidad en el sentido más amplio posible. Por ejemplo, quién corre el riesgo cuando se trata de adoptar más datos e IA: es la empresa o el equipo técnico. ¿Y qué pasa cuando la IA falla? Una de las principales preocupaciones discutidas fue si el equipo técnico es el responsable de comprobar hasta qué punto el ayuntamiento tiene razón. ¿Y quién decide si el valor generado es proporcional a la inversión inicial realizada? Es importante destacar que nuestros expertos consideraron importante que los líderes tecnológicos no hicieran promesas excesivas y entablaran un diálogo regular que mantenga a todos actualizados sobre las implementaciones diarias. Con esto en mente, la sensación en la sala fue que es importante tener conversaciones abiertas y transparentes con los líderes empresariales sobre qué problemas queremos resolver con la IA y quién asume la responsabilidad del riesgo a medida que la organización apunta a convertirse cada vez más en datos. impulsado. La ola de exageración de la IA: impulsando el progreso y el pensamiento pragmático Todos en la sala están de acuerdo en que la actual ola de exageración de la IA está alentando a las organizaciones a considerar el valor potencial contenido en sus datos y a plantearse preguntas importantes como «¿cuál es nuestra estrategia de datos y cuál es?» ¿Cómo es necesario cambiar? En términos de avanzar con una estrategia de IA, nuestros expertos ofrecieron estos importantes consejos: El punto de partida para la IA son los datos, y las conversaciones sobre posibles casos de uso de la IA abrirán la puerta para obtener el presupuesto para impulsar y catalizar el largo viaje de datos que es fundamental para el éxito. Construya un caso de negocio: su punto de partida siempre debe ser «¿por qué hacemos esto?» y «¿qué problemas estamos tratando de resolver?» Los líderes de TI deben trabajar con las partes interesadas para identificar casos de uso en los que las iniciativas de IA generarán resultados en función de objetivos estratégicos importantes para el negocio. Empiece poco a poco y adopte una mentalidad experimental, manteniendo el coste de la inversión en relación con el coste de la inversión. tener en cuenta el punto de corte de los posibles resultados. Con tanto en juego, céntrese en pilotos pragmáticos y pruebe vigorosamente los primeros enfoques para que pueda aprovechar lo que ha aprendido. Cada proyecto marcará un paso adelante en términos de llevar los conjuntos de datos a un estado general mucho mejor. Centrarse en la gobernanza y el cumplimiento: asegúrese de implementar un enfoque estructurado que incluya las mejores prácticas para desarrollar proyectos de IA. Establezca expectativas realistas: ayude a los líderes empresariales a recorrer el camino desde la exageración de la IA hasta la realidad de la IA y la importancia de ver todo a través de la lente de «cómo podemos obtener valor nuevo/mejor de nuestros datos». El objetivo del juego es pensar en el mañana, invirtiendo en el hoy. ¿Este artículo ha despertado tu interés? Háblanos.

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