La transición de la inteligencia artificial de ser simplemente una colección de proyectos tecnológicos dispares a su adopción comercial requiere ere un poco de determinación organizacional y planificación estratégica, pero no tiene que ser un proceso arduo o desalentador.
Si bien la IA puede hacer que las organizaciones tengan mucho éxito, el éxito no ocurre al azar. Es necesario esforzarse para identificar el caso de uso correcto, obtener el soporte adecuado, convencer a la mesa directiva para acceder a la financiación necesaria y, finalmente, lograr su implementación en forma rápida y exitosa.
Las siguientes son formas de lograr que los esfuerzos de llevar tecnologías de IA a su organización se logre mediante casos de uso comercial exitosos:
1. No lances "inteligencia artificial". Proponer el crecimiento del negocio. El énfasis debe estar puesto en el avance empresarial utilizando IA que puede ofrecer resultados mucho mejores que la forma actual de hacer las cosas. Si bien el término "inteligencia artificial" sin duda atraerá la atención de todos,
Recuerda que no estás vendiendo una implementación de tecnología: se está proponiendo una mejora en el proceso, o en la rentabilidad, o una nueva fuente de ingresos o una forma de obtener nuevos conocimientos para tomar decisiones. Si no puedes justificar el proyecto de ninguna de esas maneras, entonces el proyecto no tiene la oportunidad de tener éxito desde el principio.
2. Conocé los puntos débiles del campo y de los ejecutivos.La identificación de un caso de uso potencial puede ser muy complicada. Especialmente en las organizaciones donde la IA no se adopta ampliamente, los usuarios empresariales pueden no ser conscientes de lo que la IA puede hacer por ellos. En lugar de explicarles la IA, una alternativa más fácil podría ser preguntarles sobre sus luchas y qué puede facilitarles la vida.
Si hay puntos en común entre unidades, zonas geográficas o incluso socios, será un caso de negocios más fácil de explorar. Si hay potencial, se puede validar fácilmente con los identificadores con la sugerencia de lo que AI puede hacer por ellos en este caso específico. Esto no solo les facilitará las cosas, sino que estarán muy interesados, ya que esto puede resolver potencialmente su principal problema.
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3. Esforzarse por democratizar la IA. ¿Dónde fallan las actividades prometedoras de desarrollo de IA? Para empezar, si estás demasiado ligado a la tecnología en sí, y no al negocio, hasta el punto en que es un arte negro para los usuarios comerciales.
“La IA debe estar en manos de todos, no solo de los expertos”, según Mona Chadha , directora de gestión de categorías de Amazon Web Services. “Las herramientas de IA deben volverse más fáciles de aplicar y obtener valor para los usuarios de la línea de negocios. Hay escasez de expertos en IA y científicos de datos capaces de aprovechar marcos e infraestructuras de IA sofisticados”.
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4. Identificar defensores. Encontrar aliados dentro de la organización que puedan vender IA a ejecutivos y gerentes que buscan mejores formas de abordar sus problemas u oportunidades comerciales. Estas personas necesitan comprender el alcance de las necesidades de IA de su empresa más que los desarrolladores o los equipos de datos que construyen o incorporan las soluciones de IA. Necesitan hablar el idioma de los negocios y ayudar a los líderes empresariales a comprender cómo la IA abordará sus peores puntos débiles.
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5. Genera confianza con los usuarios potenciales. Los ejecutivos y gerentes pueden estar enamorados de la tecnología en sí, especialmente con las que son complicadas como la IA, y a su vez pueden dudar en apostar sus negocios por ella. Eso podría deberse a una brecha de confianza percibida en términos de información o recomendaciones que la IA puede ofrecer en comparación con lo que ven en el campo. Aquí es donde hay una demostración sólida de casos de uso exitosos, ya sea desde dentro de la organización o desde fuera, donde implementaciones similares tuvieron mucho éxito.
6. Siga los ejemplos emergentes de éxito. Ahora hay ejemplos prácticos de iniciativas de IA exitosas, con valor comprobado para las empresas. Los ejemplos incluyen el uso de la IA para diagnosticar enfermedades y proporcionar un tratamiento personalizado, desenredar los atascos de tráfico, optimizar los flujos de la cadena de suministro, proporcionar un seguimiento proactivo del inventario, ayudar a proteger los datos confidenciales, la participación personalizada del cliente a través de la IA conversacional, la formación, el asesoramiento y la medición de los beneficios del marketing.
Busque áreas en las que los competidores hayan utilizado la IA para resolver problemas comerciales con éxito, o busque casos de uso exitosos de industrias adyacentes y utilícelos como punto de partida.
7. Establecer métricas de éxito. No puedes administrar o mejorar lo que no puedes medir, y mucho menos crear un caso de uso comercial sólido y expansivo. Observa las variaciones entre los ahorros de costos, las mejoras en la eficiencia, los logros de ingresos o cualquier otra métrica de éxito que se haya establecido desde antes de que se implementaran las soluciones de IA hasta las posteriores a la implementación para demostrar cómo este proyecto de IA es ampliamente exitoso.
Una buena estrategia de IA es solo un punto de partida. Sin una ejecución adecuada, es solo una alucinación como las que produce ChatGPT.
*Nota Publicada en Forbres US
