Los líderes de Google, ING y Capital One aconsejan evitar la “mentalidad de fiebre del oro” en torno a la inteligencia artificial y seguir estos seis pasos.
En todos los sectores industriales, existe un creciente entusiasmo (y aprensión) sobre cómo la inteligencia artificial moldeará los roles y las responsabilidades. La IA en acciónInvestigación y conocimientos que impulsan la intersección de la IA y los negocios, entregados mensualmente.Sí, también me gustaría suscribirme al boletín de Thinking ForwardCorreo electrónico
Por un lado, existe un enorme potencial para que las plataformas y herramientas de IA ayuden a mejorar el rendimiento individual y empresarial, generar ahorros de costos, aumentar la productividad, fomentar conocimientos más inteligentes y prácticos y mejorar las interacciones con los clientes mediante la prestación de servicios personalizados.
Por otra parte, existe inquietud sobre el posible impacto de la IA en las habilidades y los empleos. También existe la preocupación de que la tecnología exponga a las organizaciones a riesgos comerciales sin precedentes, como violaciones de la privacidad y la seguridad de los datos, sesgos y discriminación involuntarios y la propagación de información falsa.
Con tanto en juego, las organizaciones necesitan lograr un equilibrio entre la carrera por innovar y una estrategia más moderada para rediseñar los patrones de trabajo para la IA.
“La IA generativa no debería ir de la mano de una mentalidad de fiebre del oro”, dijo Prem Natarajan, científico jefe y responsable de IA empresarial en Capital One, hablando en un panel en la Conferencia de Estrategia y Tecnología Digital del MIT de 2024. “Si esta tecnología realmente va a perdurar, es importante tomarse el tiempo… y descubrir cómo hacerlo de manera reflexiva y responsable. Hay que construir el andamiaje para que todos participen”.
El panel también incluyó a ejecutivos de ING y Google y fue moderado por el director ejecutivo del Centro de Desempeño Industrial del MIT, Ben Armstrong.
6 elementos de una estrategia exitosa
Los panelistas abogaron por un enfoque medido hacia la IA que considere la preparación organizacional al tiempo que implementa sistemas y procesos para mitigar los riesgos comerciales graves y garantizar el éxito.
La IA generativa no debería ir de la mano con una mentalidad de fiebre del oro.
Primer Ministro Natarajan Científico jefe y responsable de inteligencia artificial empresarial, Capital OneCompartir
Si bien no existe un plan único, una estrategia integral para rediseñar eficazmente el trabajo para la IA debería incluir lo siguiente, aconsejaron los expertos:
Modernización de la infraestructura de datos y tecnología. La IA se alimenta de cantidades masivas de datos, lo que a su vez requiere una cantidad significativa de potencia de procesamiento y almacenamiento escalable. Antes de comenzar, las organizaciones deben hacer un balance de su infraestructura e identificar las limitaciones. Para maximizar los flujos de trabajo de IA, las empresas deben modernizarse con un enfoque nativo de la nube y optimizar sus pilas de tecnología para que los datos y los servicios ya no estén fragmentados en las distintas plataformas y sistemas centrales.
“La IA permite aprovechar el valor que reside en los datos”, afirmó Natarajan. “Si no se logra que los datos actúen en conjunto, eso es lo primero que hay que hacer”.
Capacitación y formación de talentos. A diferencia de otras iniciativas, la dependencia total de los integradores de sistemas para implementar y mantener la IA no es un plan sostenible. Las empresas deben evaluar los niveles de conocimiento del talento interno y proporcionar sistemas de aprendizaje y recursos de capacitación para ayudar a los empleados a ponerse al día, en particular en habilidades críticas como la ingeniería de indicaciones de IA generativa. Para ayudar a mejorar las habilidades de su base de empleados, Google ha creado un curso breve llamado AI Essentials que fue diseñado para cubrir los conceptos básicos, según Lisa Gevelber , directora de marketing de Google en las Américas.
“Estas herramientas son increíbles cuando sabes cómo usarlas”, dijo Gevelber, fundador de Grow With Google, la iniciativa de la compañía para crear oportunidades económicas para todos. “Pero es basura que entra, basura que sale”. Para promover la productividad individual con IA, Gevelber recomienda las “cuatro C”: claridad en los parámetros y las barreras de seguridad de la IA, métricas críticas para evaluar el éxito, comunidad para compartir las mejores prácticas y credenciales para recompensar el aprendizaje a su propio ritmo.
Adoptar un enfoque ecosistémico. No trabajar de forma aislada, sino colaborar con un amplio conjunto de socios tecnológicos, aconsejó Marco Eijsackers , director global de la oficina de CIO del banco europeo ING. Por ejemplo, ING ha incorporado socios como Google, Microsoft, Adobe y Spotify para aprovechar los datos y capacidades específicas con el fin de simplificar la experiencia de los desarrolladores o mejorar las interacciones con los clientes mediante IA. “Solo funciona si funciona todo el sistema”, dijo Eijsackers. “De lo contrario, es solo otra herramienta”.
Adoptar un enfoque de prueba y aprendizaje. Los casos de uso que más aprovechan las capacidades de la IA también pueden ser los más complejos. Los ejecutivos coincidieron en que es necesario centrarse en oportunidades más pequeñas para que la gente se sienta cómoda, solicitar comentarios sobre los primeros diseños y repetirlos en consecuencia.
Mantener a los humanos informados. Mitigar el riesgo es extremadamente importante, especialmente en industrias altamente reguladas como las financieras. En Capital One, eso significa mantener la supervisión humana de los procesos de IA, ya sea que estén relacionados con las interacciones con los clientes o con el desarrollo de software.
“En el futuro cercano, prácticamente todo lo que hagamos lo hará un ser humano hasta que tengamos la telemetría y las observaciones que nos indiquen que la IA está funcionando lo suficientemente bien como para automatizar más”, dijo Natarajan.
Pensar más allá de las expectativas. En lugar de actuar desde un sentido de urgencia, hay que adoptar un enfoque basado en valores, aconsejaron los panelistas. Calibrar las cadencias de desarrollo e implementación en función de las oportunidades comerciales específicas y de la preparación general de la empresa para adoptar nuevas formas de trabajo. “La gente quiere cambiar y adoptar la IA, pero no es el Santo Grial”, dijo Eijsackers. “Hay que actuar en conjunto”. MIT Sloan News. Traducido al español
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