Siete preguntas esenciales que los líderes deben plantearse antes de comprometerse con la IA
11 de marzo de 2024
La inteligencia artificial promete ganancias de rendimiento extraordinarias, pero muchas incursiones iniciales de las empresas fracasan, con la consiguiente pérdida de tiempo, dinero y esfuerzo. Peor aún, cuando la IA no'no funciona o añade problemas, la experiencia del cliente y del empleado decae, y la moral de la plantilla se hunde. Comprometerse adecuadamente con la IA desde el principio, por lo tanto, es sin duda crítico para el negocio.
"Lamayoría de los proyectos de IA fracasan", escribe Iavor Bojinov, antiguo científico de datos de LinkedIn, en la edición de noviembre-diciembre de 2023 de Harvard Business Review. "Algunas estimaciones sitúan la tasa de fracaso en un 80%, casi el doble de la tasa de fracasos de proyectos informáticos corporativos de hace una década."
¿Por qué? Los líderes empresariales caen presa del bombo publicitario, buscando balas de plata mientras se pierden el objetivo de un escrutinio prudente. Antes de la adopción, la evaluación de sondeo importa sobre la preparación de la organización, las capacidades de datos, la alineación de valor, y más.
He aquí 7 preguntas que los líderes deberían hacerse antes de comprometerse con un programa de IA.
1. ¿Está solucionando un problema que'está roto en lugar de buscar un nuevo valor?
Examine objetivamente los procesos a los que se dirige. Reconsidere si está intentando vendar disfunciones con IA en lugar de desbloquear nuevas oportunidades porque la IA ganó'no solucionará por arte de magia las razones por las que los procesos actuales suelen dar malos resultados. Las personas, las políticas y los comportamientos de liderazgo que producen malos resultados probablemente integrarán la disfunción más rápidamente a través de la automatización.
En su lugar, identifique las capacidades hasta ahora imposibles que la IA hace ahora alcanzables. Solucione primero los problemas crónicos y después utilice la IA para innovar, no para rehabilitar.
2. ¿Permiten su estrategia, cultura y estructura tomar decisiones integradas y basadas en datos?
La IA construida sobre datos fragmentados y decisiones en silos automatizará la disfunción más rápidamente. Evalúe si su estructura fomenta las perspectivas unificadas y la gobernanza a través de hechos, no de opiniones. Si no es así, aborde esto primero.
La gobernanza activa es muy importante. Muchos líderes adoptan un enfoque curiosamente indiferente hacia la IA, cediendo las decisiones críticas a los departamentos de TI. Sin embargo, dada la IA'Sin embargo, dado el enorme potencial de transformación empresarial de la IA, los líderes deben tomar el volante.
La IA debe actuar como copiloto, empoderando a los líderes con conocimientos basados en datos mientras se confía en el juicio humano para las decisiones más significativas.
Los líderes deben apropiarse de la estrategia, la cultura y las transformaciones operativas necesarias para la IA's éxito. Don'No espere que repare las deficiencias por arte de magia. Acérquese a ella con optimismo pero evite exagerar y tener expectativas poco realistas.
3. ¿Cómo localiza exactamente la IA nuevas oportunidades valiosas?
Como ya se ha mencionado, don'no arregle los problemas crónicos con IA. En primer lugar, aborde por qué se resiente el rendimiento y, a continuación, aplique la IA para lograr una innovación sin precedentes, no para rehabilitar. Garantice un caso empresarial convincente que apunte a un nuevo valor. La base de este enfoque debe ser una estrategia de datos sólida.
En particular, Gartner's Top Strategic Predictions for 2024 and Beyond, publicado en diciembre, advertía: "Mientras que la GenAI trae una gran cantidad de oportunidades, 'malinformación' es un nuevo vector de amenaza". Predijo que para 2028, el gasto empresarial dedicado a combatir estos datos falsos superaría los 30.000 millones de dólares, canibalizando a "el10% de los presupuestos de marketing y ciberseguridad".
Habrá otras incógnitas desconocidas. Quienes carezcan de la base de datos necesaria no deberían intentar construir encima con IA.
4. ¿Ha evaluado la disponibilidad, fiabilidad e integración de los datos?
Los datos alimentan la IA's inteligencia. Revise su solidez en toda la cadena de valor. Evalúe la accesibilidad, la calidad y la conectividad. Identifique las lagunas que obstruyen las perspectivas empresariales antes de proyectar capacidades o rendimientos.
5. ¿Ha validado medidas que capten el valor y no sólo la actividad?
Muchos líderes recurren por defecto a métricas basadas en la actividad que no tienen en cuenta el impacto económico: ponga a prueba los supuestos que vinculan los proyectos de IA con los rendimientos financieros y los objetivos estratégicos. Garantice la claridad de los resultados evaluados.
6. ¿Ha comprobado a presión las consecuencias imprevistas, como la disminución del servicio?
Evalúe cuidadosamente la alineación con la experiencia del cliente. ¿Sufrirá el servicio un exceso de automatización o una pérdida de empatía? La IA debe mejorar el juicio humano, no sustituirlo por completo.
7. ¿Ha examinado los supuestos de los casos empresariales antes de realizar inversiones importantes?
La IA exige un importante patrocinio ejecutivo, habilidades multidisciplinares y coordinación empresarial. Valide los casos empresariales antes de lanzar programas complejos. En este punto, merece la pena que la C-suite se forme en las posibilidades de la IA. Los directores generales harían bien en formarse en 2024 para aumentar el éxito de la innovación impulsada por la IA y, además, averiguar si es necesaria o no.
El artículo de Harvard Business Review mencionado anteriormente recomienda crear un centro de excelencia "para construir una fábrica de IA fácil de usar y proporcionar ... a los empleados formación y educación específicas para la herramienta". Los líderes también deben inscribirse y participar activamente.
Plantearse estas 7 preguntas ayudará a los líderes a adoptar la IA con prudencia, no precipitadamente, y a evitar que se exagere. Separe el bombo publicitario de la realidad. Pruebe a presión los sueños frente a las duras verdades. Esta empresa sigue siendo importante con pocas garantías, así que prepárese a fondo y proceda deliberadamente.
La IA sólo puede proporcionar ganancias extraordinarias si se basa en datos fiables, confianza en la automatización y un liderazgo capaz de navegar por la incertidumbre y la dinámica de sistemas complejos. Comience su evaluación con lo anterior y, a continuación, cree una hoja de ruta de adopción que ajuste la madurez operativa a las capacidades tecnológicas.
Por último, los equipos de dirección deben gobernar la IA de forma activa, no quedarse en un segundo plano tecnológico. Aunque prometedora, sigue estando en gran medida sin probar sin una diligencia exhaustiva. Quienes establezcan bases integradas y expectativas pragmáticas tendrán más probabilidades de prosperar en la era de la analítica.
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