El mundo de los negocios cambió irrevocablemente el 30 de noviembre de 2022. Ese fue el día en que OpenAI lanzó ChatGPT, lo que despertó un gran interés por la inteligencia artificial (IA) y su potencial para transformar las industrias. En cuestión de meses, ChatGPT había acumulado 100 millones de usuarios, un hito que Facebook tardó cuatro años en alcanzar. Este momento decisivo ha modificado las prioridades de TI y ha llamado la atención de los ejecutivos empresariales de todo el mundo.
Sin embargo, en medio de este entusiasmo, persiste una realidad alarmante: el 57% de las organizaciones no han realizado los cambios necesarios en sus programas de datos y análisis para empezar a extraer valor de la IA generativa. El camino desde la experimentación con la IA hasta su implementación en toda la empresa está plagado de desafíos que pueden hacer fracasar incluso los proyectos más prometedores.
¿Cómo puede su organización evitar convertirse en una estadística en la carrera por la IA? Como exploramos en el Libro electrónico Cómo despertar la pasión empresarial por la IA, comienza con la aceptación de la nueva realidad empresarial en la que todos operamos ahora. Sigue leyendo para entender las áreas clave de tu estrategia que tendrás que analizar más de cerca.
El impacto de la IA en las empresas no será menos profundo que el de Internet. Cambiará radicalmente la forma de hacer negocios en todos los niveles, interrumpiendo permanentemente los procesos existentes y transformando las interacciones entre los clientes y las partes interesadas. No hay vuelta a la normalidad.
Si bien el potencial de la IA es inmenso, es crucial equilibrar el entusiasmo con las consideraciones prácticas. La tecnología sigue evolucionando y las preocupaciones sobre la seguridad, la privacidad y la propiedad intelectual son válidas. Sin embargo, estos problemas de crecimiento no deberían impedir que las organizaciones aprendan y se preparen para la rápida evolución de la IA.
Como destacamos en nuestro artículo de Critical 7 con DataIQ, uno de los desafíos clave para escalar la IA es la «falta de integración de las estrategias empresariales». Esto subraya la importancia de alinear las iniciativas de inteligencia artificial con los objetivos empresariales fundamentales desde el principio.
Paso de acción: Realice una evaluación exhaustiva de la preparación de su organización para la IA, identificando tanto las oportunidades como los riesgos potenciales, y garantice la alineación con su estrategia empresarial general.
La creación de una cultura apasionada por la IA comienza desde arriba. Los altos ejecutivos deben estar unidos en su creencia de que la IA transformará sus organizaciones en muchos niveles. Este entusiasmo debe comunicarse de manera coherente a los empleados, clientes y otras partes interesadas.
Los pasos clave para comenzar con la IA incluyen:
The Critical 7 identifica la escasez de talento en IA como un desafío importante. Dado que el 70% de las empresas tienen dificultades para implementar la IA debido a la escasez de talento, invertir en la educación y la mejora de las habilidades de los empleados es crucial.
Paso de acción: Cree un grupo de trabajo de IA multifuncional para encabezar las iniciativas de educación y exploración dentro de su organización, centrándose en abordar la brecha de talento en IA.
Todas las formas de IA se basan en los datos para el entrenamiento. Esta es a la vez la mayor fortaleza de la tecnología y su vulnerabilidad más grave. Evaluar el estado de los datos de su organización es fundamental para desarrollar un plan de IA.
Las consideraciones clave incluyen:
- Calidad y accesibilidad de los datos: asegúrese de que sus datos sean precisos, actuales y de fácil acceso.
- Abordar la fragmentación de datos: acabe con los silos de datos que obstaculizan las iniciativas de IA.
- Aprovechar los «datos oscuros»: aproveche las fuentes de datos infrautilizadas para obtener nuevos conocimientos.
La falta de bases de datos sólidas es un obstáculo importante para el escalamiento de la IA. De hecho, el 41% de los líderes de datos se enfrentan a modelos operativos aislados, lo que dificulta la accesibilidad y la colaboración de los datos. Abordar estos desafíos relacionados con los datos es fundamental para una implementación exitosa de la IA.
Paso de acción: Realice una auditoría de datos exhaustiva para identificar conjuntos de datos de alta calidad que puedan usarse en los proyectos iniciales de IA y desarrolle un plan para abordar los silos de datos y mejorar la gobernanza de los datos.
Continúe leyendo sobre la creación de un ecosistema de datos preparado para la IA aquí
La mayor recompensa de la IA se produce cuando las organizaciones la integran en sus operaciones diarias. Si bien son pocas las empresas que se encuentran todavía en esta fase de madurez, es fundamental prepararse.
Las estrategias clave incluyen:
1. Cree una cultura de experimentación con la IA: anime a los empleados a explorar las herramientas de IA y sus posibles aplicaciones.
2. Configure equipos de innovación por niveles: establezca equipos a nivel fundamental, organizativo y ejecutivo para impulsar la innovación en inteligencia artificial.
3. Implemente un enfoque basado en el fracaso: trate los fracasos como oportunidades de aprendizaje, fomentando una cultura de mejora continua.
The Critical 7 identifica los «desafíos técnicos en la IA empresarial» como un obstáculo clave para escalar la IA. Esto incluye gestionar las diferentes fases del desarrollo de la IA, abordar los costes de escalado y computación, y gestionar los desafíos de calidad únicos que plantean los resultados de los modelos probabilísticos.
Paso de acción: Identifique una o dos áreas de alto impacto en su empresa en las que la IA podría proporcionar un valor inmediato y ejecute proyectos piloto para demostrar el ROI sin dejar de tener en cuenta los desafíos técnicos que implica escalar estas soluciones.
La implementación de la IA requiere cambios significativos en las funciones y los procesos, lo que a menudo genera resistencia organizacional. La investigación de Critical 7 revela que el 62% de los líderes de datos afirman tener dificultades para cambiar los comportamientos y actitudes organizacionales hacia la toma de decisiones basada en los datos. Es crucial superar este desafío de gestión del cambio para una implementación exitosa de la IA.
Para superar estos desafíos:
- Actuar como agentes de cambio, liderando la transformación hacia una cultura basada en los datos.
- Céntrese en iniciativas de alto impacto y valor comprobado para demostrar los beneficios de la IA.
- Fomentar la alfabetización de datos e IA en toda la organización.
Paso de acción: desarrollar un plan de gestión del cambio que aborde las posibles resistencias y describa las estrategias para fomentar una cultura basada en datos y compatible con la IA.
A medida que las organizaciones pasan de la experimentación con IA a la implementación en toda la empresa, se enfrentan a varios desafíos críticos. Nuestra investigación sobre Critical 7 identifica los siguientes obstáculos clave:
1. Falta de integración de las estrategias empresariales
2. Falta de bases de datos sólidas
3. Desafíos técnicos en la IA empresarial
4. La velocidad de la innovación frente al ritmo del avance
5. Impulsar la gestión del cambio
6. Talento de inteligencia artificial: la lucha y la escasez
7. La confianza como el facilitador definitivo
Abordar estos desafíos de manera integral es crucial para escalar con éxito la IA en toda su organización.
Paso de acción: Realice un análisis de brechas para identificar los principales obstáculos de su organización para escalar la IA, alinearse con los 7 desafíos críticos, y priorice abordarlos en su hoja de ruta de IA.
Obtenga más información sobre los 7 desafíos críticos para escalar la IA aquí
La transición desde la experimentación con la IA hasta el impacto en toda la empresa requiere un enfoque estratégico basado en los datos. Al centrarse en crear una base sólida (desde la preparación de los datos hasta la cultura organizacional), las empresas pueden aprovechar el potencial transformador de la IA.
Como hemos analizado, los pasos clave incluyen:
1. Reconocer el cambio fundamental que la IA aporta a las empresas
2. Comenzar con un enfoque de arriba hacia abajo para la adopción de la IA
3. Garantizar la disponibilidad de los datos como base del éxito de la IA
4. Operacionalización de la IA en toda la organización
5. Gestionar eficazmente los cambios organizacionales que trae consigo la IA
En Blend, nos comprometemos a guiar a las empresas en cada uno de estos pasos. Nuestro equipo de expertos científicos de datos, ingenieros y estrategas ha ayudado a las empresas de la lista Fortune 500 a ampliar con éxito sus iniciativas de inteligencia artificial. Podemos ayudarlo a superar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece la revolución de la IA.
¿Está preparado para impulsar la innovación de la IA en su organización? Asóciese con Blend para transformar su forma de hacer negocios a través del poder de la IA. Construyamos juntos el futuro de su industria.
Lea el libro electrónico completo, Sparing Business Passion for AI, aquí.
El mundo de los negocios cambió irrevocablemente el 30 de noviembre de 2022. Ese fue el día en que OpenAI lanzó ChatGPT, lo que despertó un gran interés por la inteligencia artificial (IA) y su potencial para transformar las industrias. En cuestión de meses, ChatGPT había acumulado 100 millones de usuarios, un hito que Facebook tardó cuatro años en alcanzar. Este momento decisivo ha modificado las prioridades de TI y ha llamado la atención de los ejecutivos empresariales de todo el mundo.
Sin embargo, en medio de este entusiasmo, persiste una realidad alarmante: el 57% de las organizaciones no han realizado los cambios necesarios en sus programas de datos y análisis para empezar a extraer valor de la IA generativa. El camino desde la experimentación con la IA hasta su implementación en toda la empresa está plagado de desafíos que pueden hacer fracasar incluso los proyectos más prometedores.
¿Cómo puede su organización evitar convertirse en una estadística en la carrera por la IA? Como exploramos en el Libro electrónico Cómo despertar la pasión empresarial por la IA, comienza con la aceptación de la nueva realidad empresarial en la que todos operamos ahora. Sigue leyendo para entender las áreas clave de tu estrategia que tendrás que analizar más de cerca.
El impacto de la IA en las empresas no será menos profundo que el de Internet. Cambiará radicalmente la forma de hacer negocios en todos los niveles, interrumpiendo permanentemente los procesos existentes y transformando las interacciones entre los clientes y las partes interesadas. No hay vuelta a la normalidad.
Si bien el potencial de la IA es inmenso, es crucial equilibrar el entusiasmo con las consideraciones prácticas. La tecnología sigue evolucionando y las preocupaciones sobre la seguridad, la privacidad y la propiedad intelectual son válidas. Sin embargo, estos problemas de crecimiento no deberían impedir que las organizaciones aprendan y se preparen para la rápida evolución de la IA.
Como destacamos en nuestro artículo de Critical 7 con DataIQ, uno de los desafíos clave para escalar la IA es la «falta de integración de las estrategias empresariales». Esto subraya la importancia de alinear las iniciativas de inteligencia artificial con los objetivos empresariales fundamentales desde el principio.
Paso de acción: Realice una evaluación exhaustiva de la preparación de su organización para la IA, identificando tanto las oportunidades como los riesgos potenciales, y garantice la alineación con su estrategia empresarial general.
La creación de una cultura apasionada por la IA comienza desde arriba. Los altos ejecutivos deben estar unidos en su creencia de que la IA transformará sus organizaciones en muchos niveles. Este entusiasmo debe comunicarse de manera coherente a los empleados, clientes y otras partes interesadas.
Los pasos clave para comenzar con la IA incluyen:
The Critical 7 identifica la escasez de talento en IA como un desafío importante. Dado que el 70% de las empresas tienen dificultades para implementar la IA debido a la escasez de talento, invertir en la educación y la mejora de las habilidades de los empleados es crucial.
Paso de acción: Cree un grupo de trabajo de IA multifuncional para encabezar las iniciativas de educación y exploración dentro de su organización, centrándose en abordar la brecha de talento en IA.
Todas las formas de IA se basan en los datos para el entrenamiento. Esta es a la vez la mayor fortaleza de la tecnología y su vulnerabilidad más grave. Evaluar el estado de los datos de su organización es fundamental para desarrollar un plan de IA.
Las consideraciones clave incluyen:
- Calidad y accesibilidad de los datos: asegúrese de que sus datos sean precisos, actuales y de fácil acceso.
- Abordar la fragmentación de datos: acabe con los silos de datos que obstaculizan las iniciativas de IA.
- Aprovechar los «datos oscuros»: aproveche las fuentes de datos infrautilizadas para obtener nuevos conocimientos.
La falta de bases de datos sólidas es un obstáculo importante para el escalamiento de la IA. De hecho, el 41% de los líderes de datos se enfrentan a modelos operativos aislados, lo que dificulta la accesibilidad y la colaboración de los datos. Abordar estos desafíos relacionados con los datos es fundamental para una implementación exitosa de la IA.
Paso de acción: Realice una auditoría de datos exhaustiva para identificar conjuntos de datos de alta calidad que puedan usarse en los proyectos iniciales de IA y desarrolle un plan para abordar los silos de datos y mejorar la gobernanza de los datos.
Continúe leyendo sobre la creación de un ecosistema de datos preparado para la IA aquí
La mayor recompensa de la IA se produce cuando las organizaciones la integran en sus operaciones diarias. Si bien son pocas las empresas que se encuentran todavía en esta fase de madurez, es fundamental prepararse.
Las estrategias clave incluyen:
1. Cree una cultura de experimentación con la IA: anime a los empleados a explorar las herramientas de IA y sus posibles aplicaciones.
2. Configure equipos de innovación por niveles: establezca equipos a nivel fundamental, organizativo y ejecutivo para impulsar la innovación en inteligencia artificial.
3. Implemente un enfoque basado en el fracaso: trate los fracasos como oportunidades de aprendizaje, fomentando una cultura de mejora continua.
The Critical 7 identifica los «desafíos técnicos en la IA empresarial» como un obstáculo clave para escalar la IA. Esto incluye gestionar las diferentes fases del desarrollo de la IA, abordar los costes de escalado y computación, y gestionar los desafíos de calidad únicos que plantean los resultados de los modelos probabilísticos.
Paso de acción: Identifique una o dos áreas de alto impacto en su empresa en las que la IA podría proporcionar un valor inmediato y ejecute proyectos piloto para demostrar el ROI sin dejar de tener en cuenta los desafíos técnicos que implica escalar estas soluciones.
La implementación de la IA requiere cambios significativos en las funciones y los procesos, lo que a menudo genera resistencia organizacional. La investigación de Critical 7 revela que el 62% de los líderes de datos afirman tener dificultades para cambiar los comportamientos y actitudes organizacionales hacia la toma de decisiones basada en los datos. Es crucial superar este desafío de gestión del cambio para una implementación exitosa de la IA.
Para superar estos desafíos:
- Actuar como agentes de cambio, liderando la transformación hacia una cultura basada en los datos.
- Céntrese en iniciativas de alto impacto y valor comprobado para demostrar los beneficios de la IA.
- Fomentar la alfabetización de datos e IA en toda la organización.
Paso de acción: desarrollar un plan de gestión del cambio que aborde las posibles resistencias y describa las estrategias para fomentar una cultura basada en datos y compatible con la IA.
A medida que las organizaciones pasan de la experimentación con IA a la implementación en toda la empresa, se enfrentan a varios desafíos críticos. Nuestra investigación sobre Critical 7 identifica los siguientes obstáculos clave:
1. Falta de integración de las estrategias empresariales
2. Falta de bases de datos sólidas
3. Desafíos técnicos en la IA empresarial
4. La velocidad de la innovación frente al ritmo del avance
5. Impulsar la gestión del cambio
6. Talento de inteligencia artificial: la lucha y la escasez
7. La confianza como el facilitador definitivo
Abordar estos desafíos de manera integral es crucial para escalar con éxito la IA en toda su organización.
Paso de acción: Realice un análisis de brechas para identificar los principales obstáculos de su organización para escalar la IA, alinearse con los 7 desafíos críticos, y priorice abordarlos en su hoja de ruta de IA.
Obtenga más información sobre los 7 desafíos críticos para escalar la IA aquí
La transición desde la experimentación con la IA hasta el impacto en toda la empresa requiere un enfoque estratégico basado en los datos. Al centrarse en crear una base sólida (desde la preparación de los datos hasta la cultura organizacional), las empresas pueden aprovechar el potencial transformador de la IA.
Como hemos analizado, los pasos clave incluyen:
1. Reconocer el cambio fundamental que la IA aporta a las empresas
2. Comenzar con un enfoque de arriba hacia abajo para la adopción de la IA
3. Garantizar la disponibilidad de los datos como base del éxito de la IA
4. Operacionalización de la IA en toda la organización
5. Gestionar eficazmente los cambios organizacionales que trae consigo la IA
En Blend, nos comprometemos a guiar a las empresas en cada uno de estos pasos. Nuestro equipo de expertos científicos de datos, ingenieros y estrategas ha ayudado a las empresas de la lista Fortune 500 a ampliar con éxito sus iniciativas de inteligencia artificial. Podemos ayudarlo a superar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece la revolución de la IA.
¿Está preparado para impulsar la innovación de la IA en su organización? Asóciese con Blend para transformar su forma de hacer negocios a través del poder de la IA. Construyamos juntos el futuro de su industria.
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