En los negocios, hay tres etapas distintas para escalar la inteligencia artificial. Primero está la «prueba de concepto», luego viene la «escalada estratégica» y, finalmente, si todo va bien, la empresa estará «industrializada para el crecimiento». Esta última etapa es la que permite alcanzar todo el valor que ofrece la IA a los negocios.
Para convertirse en una organización que utiliza la IA de forma eficaz, hay que empezar por los datos. Al aprovechar la data y los activos de inteligencia artificial de forma más amplia en toda la organización, 80% de las iniciativas de escala tienen éxito. ¿Cómo avanzar? En primer lugar, se deben establecer expectativas realistas. Con una estrategia y un modelo operativo claramente definidos, un calendario, una estructura y una gobernanza, los objetivos de la IA y del negocio están alineados y el progreso es posible.
Crecimiento industrializado
En segundo lugar, es necesario eliminar el “ruido” de los datos, evaluar con cuidado los datos internos y externos que se eligen y determinar cuáles son críticos para el negocio. Finalmente, se debe tratar la IA como un deporte de equipo. El 92% de las empresas que han alcanzado con éxito el crecimiento industrializado ha aprovechado equipos multidisciplinares y multiplataforma. La transformación se debe producir en toda la organización, no en silos.
Reinventar la forma en que se ejecutan las iniciativas de datos e IA acorde con la estrategia empresarial puede dar lugar a un retorno de la inversión a gran velocidad. De esa forma es posible pasar de los pilotos de IA a la transformación de los negocios. Al invertir en la base de los datos -calidad, gestión, modelos de gobernanza de la data para la nube, y en la diferenciación entre la generación y el consumo de los datos, y modelos operativos claros- las empresas contará con datos más limpios, lo que a su vez fomentará una IA más inteligente.
Si las organizaciones se centran en el 5-10 por ciento de los datos que impulsan el 90% o más del valor del negocio, se asegurará de que la data informe los análisis de negocio. Los análisis de datos alimentan, en última instancia, los modelos de IA, lo que le permite extraer información prioritaria para el negocio a velocidad y escala, impulsando mejores resultados.
Conexión entre datos
Tenemos un alto desafío. En una encuesta que realizamos entre más de 1.500 ejecutivos a nivel mundial, 61% dijo cree que la analítica tiene un papel moderado, menor o ninguno en el camino de la IA de su organización, mientras 79% de las empresas que han tenido un éxito real con las tecnologías de IA dice que la analítica tiene un papel importante en la IA.
Para hacer realidad la conexión entre los datos y la inteligencia artificial, hay una serie de elementos clave. Primero, la estrategia de datos y de análisis deben ser comparadas con los objetivos empresariales. Así también, el descubrimiento y el potenciamiento de la data deben utilizar datos internos y externos para ofrecer una visión de 360° y generar análisis predictivos de calidad. Finalmente, la gestión de data requiere planificación, gobernanza, monetización y cumplimiento y las empresas deben adoptar una cultura impulsada por los datos y la democratización de la tecnología.
Si estos hitos se ejecutan bien, los datos se convertirán en un activo competitivo y un diferenciador. Al escalar la IA con la nube, las organizaciones pueden ampliar sus capacidades y mejorar la madurez de los datos y la inteligencia artificial para crear nuevas fuentes de valor y, en última instancia, un crecimiento sostenible.
