A medida que las empresas comienzan a adoptar plenamente la IA, muchas se enfrentan a dificultades relacionadas con el estado de sus datos, el reto de integrar nuevas y potentes herramientas en sus sistemas existentes y la comprensión de cómo medir su éxito. La directora general de Inbenta, Melissa Solís, exploró recientemente estos temas en una conversación con el asesor estratégico de Inbenta y exdirector general de TransUnion, Bobby Mehta. El debate abarcó los errores más comunes y los consejos prácticos para las empresas que desean implementar la IA de forma eficaz.
Lo siguiente es una transcripción editada de la conversación. Vea el vídeo completo a continuación.
¿En qué situación se encuentran las empresas hoy en día y cuáles son los principales retos a los que se enfrentan?
Bobby Mehta: Probablemente nos estemos acercando al final del ciclo de expectación y entrando en una fase de introspección seria, pensamiento estratégico y trabajo para aprovechar el potencial de la IA a gran escala. La IA y la GenAI son ahora una prioridad máxima para la mayoría de los ejecutivos, y el 75 % las incluye entre sus tres prioridades principales. La mayoría de las grandes empresas están invirtiendo hasta cientos de millones de dólares para integrar la IA. Sin embargo, existe una brecha entre la promesa y el impacto. Solo el 26 % de las empresas han logrado escalar con éxito las iniciativas de IA para obtener un valor tangible.
Si tus datos no están preparados para la IA, no tendrás éxito. Porque si lainformación es incorrecta, la respuesta también lo será». – Melissa Solis, directora ejecutiva de Inbenta.
Melissa Solis: Muchas implementaciones fracasan por diversas razones. Una de ellas es que sus datos no están preparados para la IA. Si tus datos no están preparados para la IA, no tendrás éxito. Porque si la información es errónea, la respuesta también lo será. Existe el mito de que, como la gente utiliza ChatGPT, otras soluciones funcionarán de la misma manera. No es así. Aunque las soluciones avanzan, si los datos no son accesibles, precisos e inteligentes, el éxito es limitado.
¿Qué lecciones de transformaciones anteriores pueden servir de base para la estrategia de IA de una empresa?
Melissa Solis: Los líderes deben evitar dejarse llevar por el entusiasmo. En su lugar, deben tomar decisiones basadas en los sólidos principios empresariales que utilizaron para crear y mantener su empresa. Deben tener en cuenta el panorama general: ¿acelera el proceso? ¿Cuáles son las consecuencias de no tomar decisiones sólidas en materia de cumplimiento y gobernanza? Para ello, es necesario seguir los mismos pasos que se siguen para cualquier buena decisión empresarial.
Bobby Mehta: Los retos que plantea la implementación de la IA son similares a los que se plantearon hace 40 años con la reingeniería empresarial a gran escala o con los primeros pasos hacia la deslocalización de diversas funciones. Contamos con los manuales de estas transformaciones pasadas. Solo tenemos que recuperarlos y adaptarlos a la situación actual. Los principios básicos, como la preparación de la plantilla, la claridad en la comunicación y la mejora de las competencias, son comunes a todos los cambios tecnológicos. Ese mensaje es más creíble si se es pionero, se está en posición de ganar cuota de mercado y se acelera el crecimiento orgánico. Si se actúa de forma reactiva, es más probable que se produzcan despidos. Si se actúa de forma proactiva, se puede crecer y minimizar los aspectos negativos.
Tenemos estos manuales de estrategias de transformaciones anteriores . Solo tenemos que retomarlos y adaptarlos a la situación actual». – Bobby Mehta, asesor sénior de Inbenta.
¿Cómo deben plantearse las empresas la creación frente a la adquisición de IA?
Bobby Mehta: Las empresas pueden aprender del desarrollo de software moderno. Si algo no es único, es probable que existan mejores socios proveedores; adapte sus soluciones a sus necesidades. La verdadera ventaja competitiva proviene de identificar procesos únicos, no solo la IA, sino también la imaginación del liderazgo: reimaginar el trabajo, la automatización, el juicio humano y maximizar el valor de los activos de datos.
Melissa Solis: No se puede ser el mejor en todo. A veces tiene sentido asociarse con líderes; otras veces, es necesario desarrollar internamente para lograr una personalización exacta. Las empresas que tienen éxito en este viaje hacia la IA utilizan una combinación de compra y desarrollo. Conocer sus puntos fuertes y asociarse con especialistas es una gran estrategia para alcanzar el éxito.
¿Qué inversiones en IA deberían priorizar las empresas en este momento?
Bobby Mehta: Si tuviera que elegir una inversión en IA a la que dar prioridad... Te daré dos: centros de contacto y copilotos de codificación. Son decisiones de las que no te arrepentirás.
Melissa Solis: Por supuesto, los copilotos de programación. Utilizamos la IA internamente y colaboramos con excelentes proveedores. Estoy de acuerdo con Bobby: los copilotos de programación son una herramienta increíble.
Bobby Mehta: Incorporar la IA en los centros de contacto (internos/externos) es otra medida acertada, probablemente una de las más implementadas. Los socios proveedores suelen tener una amplia experiencia en su implementación.
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