Deseosas de mantenerse a la vanguardia, muchas organizaciones se han embarcado en experimentos y proyectos piloto de IA con la esperanza de capitalizar las capacidades de la tecnología. Sin embargo, una vez agotadas esas chispas iniciales de innovación, queda una pregunta clave: ¿cómo se puede pasar de iniciativas de IA aisladas a operaciones de IA diarias totalmente integradas?
Blend ha ayudado a numerosas empresas de la lista Fortune 500 a dar ese salto con éxito, desde proyectos de prueba de concepto (POC) a pequeña escala hasta la integración de la IA en los flujos de trabajo diarios. En este artículo, analizaremos la importancia de una cultura de toma de decisiones basada en los datos, examinaremos el papel de los equipos multifuncionales a la hora de impulsar la innovación en materia de inteligencia artificial y subrayaremos la importancia de aceptar el fracaso como una parte clave del camino hacia la IA.
¿Estás listo para llevar tu viaje de IA al siguiente nivel? Analicemos las estrategias que ayudarán a convertir la IA en una parte fundamental del futuro de su organización.
Los proyectos de prueba de concepto (PoC) de IA son un primer paso esencial para que las empresas prueben y refinen sus estrategias de IA. Como se destaca en nuestro artículo colaborativo con DataIQ, Crítico 7: Escalar a la IA a nivel de producción, los PoC permiten a las organizaciones experimentar con la IA en entornos controlados, lo que garantiza los primeros beneficios y minimiza los riesgos. Rob Fuller, director de soluciones de Blend, destaca que demostrar el valor de la IA a través de iniciativas pequeñas y específicas sienta las bases para ampliar los esfuerzos.
«Para lograr con éxito la alineación de las partes interesadas, el desarrollo de cualquier iniciativa de IA debe estar vinculado a un problema empresarial que debe resolverse. El patrocinio ejecutivo es un componente que se pasa por alto a la hora de ampliar la IA. Si no consigues que las iniciativas de la empresa sean defensoras, te encontrarás atrapado en un ciclo continuo de proyectos de prueba de concepto que nunca llegan a despegar», explica Rob Fuller, director de soluciones
En lugar de sumergirse de lleno en proyectos a gran escala, una POC bien ejecutada puede demostrar un valor empresarial tangible y proporcionar información útil para una mayor integración de la IA.
La clave aquí es la alineación: estos proyectos piloto deben vincularse a los objetivos empresariales y garantizar que la IA ofrezca resultados mensurables. Como señalamos en nuestro blog anterior, «Del bombo publicitario a la realidad: abordando los matices de la adopción temprana de la IA» es fundamental que las empresas eviten caer en la tentación de la IA como un «experimento científico» desconectado de los objetivos estratégicos.
Para que la IA aporte valor, necesita una base sólida: sus datos. Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a desafíos con datos fragmentados, aislados e inconsistentes. Para escalar la IA de manera efectiva, es esencial crear un ecosistema de datos preparado para la IA.
Comience por realizar una auditoría de datos exhaustiva para identificar las brechas y los silos en toda la empresa. No se trata solo de limpiar, sino de garantizar que tus modelos de IA tengan acceso a datos precisos y de alta calidad. Sin esta base, incluso los sistemas de IA avanzados pueden conducir a decisiones erróneas.
A continuación, rompa los silos e integre los datos en todos los departamentos para lograr un flujo de información fluido. Los datos unificados permiten a los modelos de IA trabajar con conjuntos de datos más amplios y precisos, lo que acelera la toma de decisiones y mejora los resultados. Establezca marcos de gobierno para mantener la precisión, la integridad y el cumplimiento de los datos.
Un ecosistema de datos preparado para la IA no es un lujo; es fundamental para poner en funcionamiento la IA con éxito. Al establecer una base de datos sólida, su empresa puede aprovechar todo el potencial de la IA.
Para obtener una guía más detallada, consulta nuestro artículo completo: «De lo fragmentado a lo formidable: creación de un ecosistema de datos preparado para la IA»
La operacionalización de la IA implica más que ejecutar programas piloto. Se trata de utilizar la IA para optimizar los flujos de trabajo y resolver problemas en todos los departamentos. En el «Despertando la pasión empresarial por la IA» En el libro electrónico, vemos un ejemplo convincente de la industria de la agricultura vertical, en la que se utilizó la visión artificial para evaluar de forma remota la salud de los cultivos, reducir el trabajo manual y aumentar la precisión. Esto demuestra cómo la IA, cuando se pone en funcionamiento de manera eficaz, puede hacerse cargo de tareas repetitivas, lo que permite a los empleados centrarse en iniciativas más estratégicas.
Incorporar la IA de esta manera implica algo más que tecnología: es cuestión de mentalidad. En nuestra entrada de blog, «Encender la chispa de la IA,» hablamos de la importancia de crear una cultura que apoye la adopción de la IA. Empieza por animar a los empleados a experimentar con las herramientas de inteligencia artificial, desde la creación y la investigación multimedia hasta la optimización del flujo de trabajo y la toma de decisiones. Esto les permite descubrir nuevas formas en las que la IA puede mejorar su productividad.
La operacionalización exitosa de la IA requiere la colaboración en toda la organización. Como se destaca en nuestro libro electronico, la creación de equipos de innovación interfuncionales permite a los departamentos compartir ideas y descubrir nuevos casos de uso de la IA. Los equipos funcionales de departamentos como marketing, RRHH y operaciones pueden reunirse periódicamente para analizar cómo la IA puede optimizar su trabajo, mientras que los ejecutivos pueden centrarse en las oportunidades de IA de nivel estratégico que abarcan toda la empresa.
Un enfoque por niveles, que comienza con los equipos fundamentales y avanza hacia la colaboración entre departamentos, garantiza que la IA se implemente donde tenga el mayor impacto. La IA no se limita a un solo departamento: es una herramienta que puede beneficiar a toda la organización, y los equipos interfuncionales son fundamentales para identificar estas oportunidades.
La innovación no es posible sin el fracaso, y la IA no es una excepción. Blend hace hincapié en la importancia de mantener una mentalidad de «fracasar» para fomentar un entorno en el que la innovación prospere. Empresas como Google y Microsoft llevan mucho tiempo adoptando esta mentalidad, lo que permite a los empleados experimentar con la IA sin miedo al fracaso. Esta cultura de experimentación acelera el aprendizaje, lo que lleva a rápidas iteraciones y mejoras en los modelos de IA.
Incorporar esta cultura del «fracaso» es especialmente importante a la hora de escalar la IA a la producción. A medida que las organizaciones vayan más allá de las PoC, se encontrarán con reveses, y la forma en que los gestionen determinará el éxito de sus iniciativas de IA. La clave está en aprender rápidamente y de forma iterativa: cada error es un paso hacia el descubrimiento de lo que funciona.
«Las empresas que pueden adoptar e integrar rápidamente las últimas innovaciones de IA en sus flujos de trabajo y procesos obtienen una ventaja competitiva a la hora de ampliar las capacidades de IA», comenta Oz Dogan, presidente de Soluciones y Líneas de Servicio
La operacionalización de la IA implica mucho más que la experimentación. Exige que las empresas desarrollen una cultura de toma de decisiones basada en los datos, fomenten la colaboración interfuncional y acepten el fracaso como parte del proceso de aprendizaje. Al comenzar con los proyectos de POC, las empresas pueden asegurarse beneficios desde el principio, alinear las iniciativas de inteligencia artificial con sus objetivos estratégicos y sentar las bases para implementaciones más amplias e impactantes.
En Blend, hemos visto de primera mano cómo las empresas pueden ir más allá de los experimentos de IA y escalar las soluciones de IA que impulsan la innovación, la eficiencia y el éxito a largo plazo. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, las empresas deben poner en práctica la IA en todos los niveles, desde los flujos de trabajo hasta la toma de decisiones ejecutivas.
Si está preparado para dar el salto de los proyectos piloto de IA a la transformación de la IA en toda la empresa, ahora es el momento de dar el siguiente paso. Dé el primer paso descargando nuestro libro electrónico «Sparking Business Passion for AI».
Deseosas de mantenerse a la vanguardia, muchas organizaciones se han embarcado en experimentos y proyectos piloto de IA con la esperanza de capitalizar las capacidades de la tecnología. Sin embargo, una vez agotadas esas chispas iniciales de innovación, queda una pregunta clave: ¿cómo se puede pasar de iniciativas de IA aisladas a operaciones de IA diarias totalmente integradas?
Blend ha ayudado a numerosas empresas de la lista Fortune 500 a dar ese salto con éxito, desde proyectos de prueba de concepto (POC) a pequeña escala hasta la integración de la IA en los flujos de trabajo diarios. En este artículo, analizaremos la importancia de una cultura de toma de decisiones basada en los datos, examinaremos el papel de los equipos multifuncionales a la hora de impulsar la innovación en materia de inteligencia artificial y subrayaremos la importancia de aceptar el fracaso como una parte clave del camino hacia la IA.
¿Estás listo para llevar tu viaje de IA al siguiente nivel? Analicemos las estrategias que ayudarán a convertir la IA en una parte fundamental del futuro de su organización.
Los proyectos de prueba de concepto (PoC) de IA son un primer paso esencial para que las empresas prueben y refinen sus estrategias de IA. Como se destaca en nuestro artículo colaborativo con DataIQ, Crítico 7: Escalar a la IA a nivel de producción, los PoC permiten a las organizaciones experimentar con la IA en entornos controlados, lo que garantiza los primeros beneficios y minimiza los riesgos. Rob Fuller, director de soluciones de Blend, destaca que demostrar el valor de la IA a través de iniciativas pequeñas y específicas sienta las bases para ampliar los esfuerzos.
«Para lograr con éxito la alineación de las partes interesadas, el desarrollo de cualquier iniciativa de IA debe estar vinculado a un problema empresarial que debe resolverse. El patrocinio ejecutivo es un componente que se pasa por alto a la hora de ampliar la IA. Si no consigues que las iniciativas de la empresa sean defensoras, te encontrarás atrapado en un ciclo continuo de proyectos de prueba de concepto que nunca llegan a despegar», explica Rob Fuller, director de soluciones
En lugar de sumergirse de lleno en proyectos a gran escala, una POC bien ejecutada puede demostrar un valor empresarial tangible y proporcionar información útil para una mayor integración de la IA.
La clave aquí es la alineación: estos proyectos piloto deben vincularse a los objetivos empresariales y garantizar que la IA ofrezca resultados mensurables. Como señalamos en nuestro blog anterior, «Del bombo publicitario a la realidad: abordando los matices de la adopción temprana de la IA» es fundamental que las empresas eviten caer en la tentación de la IA como un «experimento científico» desconectado de los objetivos estratégicos.
Para que la IA aporte valor, necesita una base sólida: sus datos. Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a desafíos con datos fragmentados, aislados e inconsistentes. Para escalar la IA de manera efectiva, es esencial crear un ecosistema de datos preparado para la IA.
Comience por realizar una auditoría de datos exhaustiva para identificar las brechas y los silos en toda la empresa. No se trata solo de limpiar, sino de garantizar que tus modelos de IA tengan acceso a datos precisos y de alta calidad. Sin esta base, incluso los sistemas de IA avanzados pueden conducir a decisiones erróneas.
A continuación, rompa los silos e integre los datos en todos los departamentos para lograr un flujo de información fluido. Los datos unificados permiten a los modelos de IA trabajar con conjuntos de datos más amplios y precisos, lo que acelera la toma de decisiones y mejora los resultados. Establezca marcos de gobierno para mantener la precisión, la integridad y el cumplimiento de los datos.
Un ecosistema de datos preparado para la IA no es un lujo; es fundamental para poner en funcionamiento la IA con éxito. Al establecer una base de datos sólida, su empresa puede aprovechar todo el potencial de la IA.
Para obtener una guía más detallada, consulta nuestro artículo completo: «De lo fragmentado a lo formidable: creación de un ecosistema de datos preparado para la IA»
La operacionalización de la IA implica más que ejecutar programas piloto. Se trata de utilizar la IA para optimizar los flujos de trabajo y resolver problemas en todos los departamentos. En el «Despertando la pasión empresarial por la IA» En el libro electrónico, vemos un ejemplo convincente de la industria de la agricultura vertical, en la que se utilizó la visión artificial para evaluar de forma remota la salud de los cultivos, reducir el trabajo manual y aumentar la precisión. Esto demuestra cómo la IA, cuando se pone en funcionamiento de manera eficaz, puede hacerse cargo de tareas repetitivas, lo que permite a los empleados centrarse en iniciativas más estratégicas.
Incorporar la IA de esta manera implica algo más que tecnología: es cuestión de mentalidad. En nuestra entrada de blog, «Encender la chispa de la IA,» hablamos de la importancia de crear una cultura que apoye la adopción de la IA. Empieza por animar a los empleados a experimentar con las herramientas de inteligencia artificial, desde la creación y la investigación multimedia hasta la optimización del flujo de trabajo y la toma de decisiones. Esto les permite descubrir nuevas formas en las que la IA puede mejorar su productividad.
La operacionalización exitosa de la IA requiere la colaboración en toda la organización. Como se destaca en nuestro libro electronico, la creación de equipos de innovación interfuncionales permite a los departamentos compartir ideas y descubrir nuevos casos de uso de la IA. Los equipos funcionales de departamentos como marketing, RRHH y operaciones pueden reunirse periódicamente para analizar cómo la IA puede optimizar su trabajo, mientras que los ejecutivos pueden centrarse en las oportunidades de IA de nivel estratégico que abarcan toda la empresa.
Un enfoque por niveles, que comienza con los equipos fundamentales y avanza hacia la colaboración entre departamentos, garantiza que la IA se implemente donde tenga el mayor impacto. La IA no se limita a un solo departamento: es una herramienta que puede beneficiar a toda la organización, y los equipos interfuncionales son fundamentales para identificar estas oportunidades.
La innovación no es posible sin el fracaso, y la IA no es una excepción. Blend hace hincapié en la importancia de mantener una mentalidad de «fracasar» para fomentar un entorno en el que la innovación prospere. Empresas como Google y Microsoft llevan mucho tiempo adoptando esta mentalidad, lo que permite a los empleados experimentar con la IA sin miedo al fracaso. Esta cultura de experimentación acelera el aprendizaje, lo que lleva a rápidas iteraciones y mejoras en los modelos de IA.
Incorporar esta cultura del «fracaso» es especialmente importante a la hora de escalar la IA a la producción. A medida que las organizaciones vayan más allá de las PoC, se encontrarán con reveses, y la forma en que los gestionen determinará el éxito de sus iniciativas de IA. La clave está en aprender rápidamente y de forma iterativa: cada error es un paso hacia el descubrimiento de lo que funciona.
«Las empresas que pueden adoptar e integrar rápidamente las últimas innovaciones de IA en sus flujos de trabajo y procesos obtienen una ventaja competitiva a la hora de ampliar las capacidades de IA», comenta Oz Dogan, presidente de Soluciones y Líneas de Servicio
La operacionalización de la IA implica mucho más que la experimentación. Exige que las empresas desarrollen una cultura de toma de decisiones basada en los datos, fomenten la colaboración interfuncional y acepten el fracaso como parte del proceso de aprendizaje. Al comenzar con los proyectos de POC, las empresas pueden asegurarse beneficios desde el principio, alinear las iniciativas de inteligencia artificial con sus objetivos estratégicos y sentar las bases para implementaciones más amplias e impactantes.
En Blend, hemos visto de primera mano cómo las empresas pueden ir más allá de los experimentos de IA y escalar las soluciones de IA que impulsan la innovación, la eficiencia y el éxito a largo plazo. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, las empresas deben poner en práctica la IA en todos los niveles, desde los flujos de trabajo hasta la toma de decisiones ejecutivas.
Si está preparado para dar el salto de los proyectos piloto de IA a la transformación de la IA en toda la empresa, ahora es el momento de dar el siguiente paso. Dé el primer paso descargando nuestro libro electrónico «Sparking Business Passion for AI».
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