4 acciones para implementar IA con éxito en las empresas

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que las empresas operan. Desde automatización de procesos, análisis de datos hasta servicio al cliente, los desarrollos de IA se han convertido en una herramienta que contribuye al éxito de las empresas.

El reporte La empresa impulsada por IA: Liberando el potencial de AI a escala, elaborado por Capgemini, reveló que la implementación exitosa de IA a escala ofrece beneficios tangibles en los ingresos. Por ejemplo, 79% de los líderes de IA a escala observaron un incremento del 25% en las ventas de productos y servicios tradicionales.

Adicionalmente, 62% de los líderes de IA advirtieron al menos un 25% de disminución en la cantidad de quejas de los clientes, y 71% fue testigo de al menos una reducción del 25% en las amenazas de seguridad.

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Implementar este tipo de soluciones no siempre es sencillo. Las organizaciones líderes en la aplicación de IA conforman sólo el 13% del total de organizaciones encuestadas. Los líderes de estas empresas han identificado 4 acciones para implementar IA con éxito dentro de las organizaciones.

1.- Visión del sector: identificar los sectores que lideran IA

Se han identificado cinco sectores principales que lideran la adopción de IA: las organizaciones de ciencias de la vida y minoristas representan el 27% y el 21% de los líderes de IA a escala, respectivamente.

En segundo lugar se ubican los productos automotrices y de consumo con 17% cada uno, mientras que en la quinta posición se encuentran las telecomunicaciones (14%).

2.- Datos confiables y de calidad, fundamentales para escalar la IA

Para los líderes de IA, mejorar la calidad de los datos es considerado el enfoque principal que les ayuda a generar más beneficios con sus sistemas. El dominio de datos garantiza que los equipos de IA tengan la calidad adecuada y mejora la confianza depositada en los datos entre los ejecutivos.

Establecer las plataformas tecnológicas requeridas, como una arquitectura de nube híbrida y democratizar el acceso a los datos, fungen como bloques de construcción para escalar la IA.

3.- Contratar a especialistas de IA         

La investigación de Capgemini mostró que 70% de las organizaciones considera que la falta de talento de nivel medio a superior es un gran desafío para escalar la IA.

Más de la mitad de los líderes de IA a escala (58%) han designado a un jefe/líder/director de IA que puede proporcionar visión a los equipos de desarrollo, establecer lineamientos sobre la priorización de casos de uso, ética y seguridad. Las organizaciones también deben centrarse en una amplia gama de habilidades para escalar aplicaciones de IA, más allá de las habilidades técnicas de IA pura, para incluir analistas de negocios y especialistas en gestión del cambio.

Por lo tanto, la capacitación y el perfeccionamiento son fundamentales para abordar estas brechas y garantizar que estas habilidades se puedan mantener internamente.

4.- Las interacciones éticas de IA generan satisfacción y confianza en el consumidor

El reporte encontró que muchas organizaciones no abordan de manera efectiva acciones como la necesidad de tener un equipo ético capacitado. Menos de un tercio de las organizaciones con dificultades (29% en comparación con 90% de los líderes de inteligencia artificial a escala) están de acuerdo en que tienen un conocimiento detallado de cómo y por qué sus sistemas de inteligencia artificial producen el resultado que tienen.

Esto es importante para que los ejecutivos de negocios puedan confiar en los sistemas de IA organizacionales. Al mismo tiempo, es imposible establecer la confianza del consumidor si los empleados que atienden al cliente no confían en los modelos o los datos que usan las organizaciones.

The Logistics World 

Erik Escudero

Periodista y generador de contenidos para THE LOGISTICS WORLD®, con más de 10 años cubriendo fuentes especializadas como logística, alimentación, packaging, negocios, y tecnologías de la información.