Muchas empresas están utilizando incorrectamente la inteligencia artificial al centrarse únicamente en la reducción de costos, en lugar de aprovechar su potencial transformador, según Nigel Vaz de Publicis Sapient. Vaz argumenta que este enfoque no reconoce la IA como una "oportunidad única en una generación" similar a internet, capaz de remodelar fundamentalmente los modelos de negocio.
La implementación de la IA requiere una reinvención integral de los procesos existentes, explicó Vaz. Advirtió contra la visión de la IA como una entidad monolítica, abogando en cambio por un enfoque de dos pasos. Primero, las empresas deben establecer una infraestructura sólida, comenzando con sus datos. "¿Están sus datos conectados? ¿Están organizados? ¿Están en un formato que se pueda aprovechar?", preguntó Vaz, enfatizando el principio de "basura entra, basura sale" de la IA.
En segundo lugar, las empresas deben seleccionar uno o dos proyectos de alto valor que no sean ni demasiado grandes para ofrecer valor rápidamente ni demasiado pequeños para ser aplicables en toda la empresa. Muchos directores ejecutivos, señaló Vaz, se han sentido atraídos por las aplicaciones de IA basadas en costos debido a su percibida facilidad de implementación.
Se espera que el impacto de la IA en la industria sea significativo, con aplicaciones potenciales que abarcan varios sectores, desde la atención médica hasta las finanzas. Sin embargo, para hacer realidad este potencial se requiere un cambio de mentalidad, pasando de la simple automatización a la adopción de una verdadera transformación. Esta transformación, comparó Vaz, se trata de que "las orugas se conviertan en mariposas", no solo de crear "orugas más rápidas".
La experimentación es una parte necesaria de la implementación de la IA, pero muchos experimentos fracasan debido a la falta de comprensión fundamental y enfoque estratégico. Establecer una base de datos sólida es crucial, asegurando que los datos estén conectados, organizados y fácilmente accesibles para los algoritmos de IA. Sin esta base, es probable que las iniciativas de IA produzcan resultados poco fiables o irrelevantes.
Actualmente, muchas empresas se encuentran en las primeras etapas de exploración de aplicaciones de IA. Los próximos desarrollos probablemente implicarán un mayor énfasis en la infraestructura de datos y un enfoque más estratégico para la selección de proyectos, centrándose en áreas donde la IA puede ofrecer un valor significativo y duradero.
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