Introducción

Desde que la inteligencia artificial entrara en la conversación empresarial a finales del pasado año, se ha vuelto imposible la idea de separar la idea de estar "preparado para el futuro" de la adopción de la IA. Con esta tecnología, las organizaciones pueden alcanzar la velocidad, la agilidad y la toma de decisiones que necesitan para competir en el entorno cambiante actual.

Incluso ante de que apareciera la IA generativa, crecía la adopción de la IA. En un estudio reciente de Economist Impact, la IA y el aprendizaje automático (ML) se situaban entre las seis principales tecnologías que los encuestados ya han adoptado o han planeado adoptar para estar preparados para el futuro (ver gráfico 1). Cognizant trabajó con Economist Impact en un estudio, en el que participaron 2.000 ejecutivos de todo el mundo e industrias, para definir qué se necesita para estar preparado al futuro y en qué punto se encuentran las organizaciones de conseguirlo. (Para ver el estudio completo, ver " Preparado para todo: qué significa se una empresa moderna.")

En nuestro análisis de datos, cerca de siete de cada diez nombró la IA/ML como una área prioritaria de inversión, indicando que es clave para hacer negocio de forma efectiva en la actualidad.

La IA es una de las seis tecnologías más utilizadas.

P: ¿Cuál de las siguientes tecnologías ha adoptado tu empresa o planea adoptar?

1. Cloud computing (89%)

2. Internet de las cosas (83%)

3. Análisis de big data (80%)

4. Automatización robótica de procesos (74%)

5. Computación avanzada en la nube (69%)

6. Inteligencia artificial/aprendizaje automático (68%)*

*Vinculado con crowdsourcing y 5G (68%)
Muestra: 2.000 altos ejecutivos
Fuente: Estudio de Economist Impact
Gráfico 1

Sin embargo, solo el 39% de los encuestados dijo que la IA/ML ya había aportado valor al negocio. De hecho, siendo la sexta tecnología más adoptada, es la segunda en términos de valor percibido (ver gráfico 2).

El hecho es que, independientemente de que sea IA generativa u otro tipo de IA, tener éxito con iniciativas de IA/ML 'exige' a las organizaciones hacer una variedad de ajustes no previstos. La buena noticia es que muchas organizaciones están empezando a obtener el valor de sus implementaciones de IA. Comienza por dejar atrás la exageración de la IA y entender qué condiciona el éxito en esta tecnología.

Dificultad para obtener todo el valor de la tecnología

P: ¿En qué medida las tecnologías que has adoptado han aportado valor estratégico a tus operaciones? (Porcentaje de participantes que declara un valor significativo)

Dominar los cinco elementos para estar preparado para la IA

De nuestro análisis y experiencia, hemos elaborado cinco recomendaciones que habilitan a las empresas tradicionales a adoptar proactivamente la IA. Estas recomendaciones se centran la orquestación de la IA en un ecosistema más amplio que abarca datos, tecnologías, talento, prácticas de IA responsables y cultural corporativa. Mediante la integración de estos elementos, las empresas pueden allanar el camino para un futuro en el que la IA se convierte en la fuerza motriz de su éxito.

Saltar a una sección:

1. Moderniza la infraestructura del dato

2. Revisa la tecnología legacy

3. Invierte en talento de IA

4. Prioriza la IA responsable

5. Promueve una cultura favorable a la IA

1

Moderniza la infraestructura del dato

Muchas organizaciones se enfrentan a los enormes desafíos de datos imprecisos, incompletos e inconsistentes. Los datos de escasa calidad amenazan sabotear el rendimiento de los modelos de la IA, dando como resultado recursos desaprovechados y oportunidades perdidas.

La inversión en IA sin abordar los retos de calidad de los datos es similar a construir una casa con unos cimientos inestables. Los sistemas de la IA dependen en gran medida de datos de gran calidad para generar conocimientos precisos y ayudarte a tomar decisiones informadas. Descuidar la calidad de los datos compromete la esencia misma de la IA, socava la confianza en los sistemas de IA, erosiona la confianza de los interesados y pone en peligro los resultados esperados.

La modernización de los datos es la clave para gestionar y aprovechar de forma efectiva los activos de datos, allanando el camino para el conocimiento impulsado por la IA y una toma de decisiones transformadora.

>60%

de los proyectos de IA y ML fracasa debido a que utilizan muchas fuentes de datos y datos inconsistentes

Fuente: O’Reilly

Los elementos necesarios involucrados en la modernización de la infraestructura de datos que impulsa los esfuerzos de la IA de compañías con visión de futuro:

Prioriza la calidad del dato sobre la cantidad:

El valor descansa no en el tamaño del conjunto de los datos, sino en su calidad. Mediante la curación de conjuntos de datos de alta calidad, las organizaciones sientan las bases para obtener conocimiento de valor y resultados que impulsen la innovación y el éxito.

Establece un sólido framework de gobierno del dato:

Políticas, procedimientos y directrices claras establecen la base para un gobierno consistente del dato. Según un estudio de Economist Impact, las tres principales directrices de gobierno del dato que siguen las compañías son límites y métricas de la calidad de los datos (54%), procedimientos de gestión de la privacidad de los datos (53%) y directrices para recopilación, almacenamiento y uso de los datos (53%).

Adopta el poder de la virtualización de los datos

La virtualización de los datos crea una visión consolidada de fuentes de datos dispares, permitiendo el acceso y análisis en tiempo real sin necesidad de complejos procesos de integración de datos. Debido a que rompe los silos de datos, la virtualización de los datos mejora la agilidad, permite una toma de decisiones más rápida y amplía el impacto de la iniciativas de IA.

Aumenta los datos con fuentes externas:

Integra información extra, como datos demográficos, conocimiento de redes sociales y conjunto de datos específicos de la industria, enriquece la profundidad y el alcance de los datos. De esta forma, las organizaciones estarán capacitadas para desarrollar modelos de IA más robustos, permitiendo tomar decisiones más inteligentes e impulsando la innovación en el proceso.

Estos casos de uso ejemplifican el potencial de una infraestructura moderna para generar nuevas oportunidades con la IA, impulsando la innovación y generando ventajas sustanciales:

Sector sanitario

Al priorizar la calidad de los datos y utilizar la IA, las organizaciones sanitarias pueden permitir diagnósticos precisos, enfoques de medicina de precisión, gestión proactiva de enfermedades y una mejor toma de decisiones clínicas.

Servicios financieros

La creación de un entorno de gobierno de datos robusto garantiza el cumplimiento normativo, protege la intimidad del consumidor y migra los riesgos de brechas de datos. Los modelos de IA entrenados en datos financieros cumplen con estándares, como RGPD o PCI-DSS, salvaguardando la información sensible en la industria de servicios financieros.

Seguros

Mediante la integración de fuentes de datos externas y con el uso de modelos de IA, las aseguradoras pueden mejorar la evaluación de riesgos, agilizar las reclamaciones, personalizar las experiencias, mejorar la detección del fraude y optimizar la estrategias de suscripción y de fijación de precios.

2

Revisa la tecnología legacy

A medida que la IA avanza, las organizaciones deben afrontar un reto crítico: su infraestructura de TI rígida y desfasada. Los sistemas legacy, con sus complejidades de integración y falta de APIs estandarizadas, luchan por seguir el ritmo de las demandas informáticas y los requisitos de procesamiento de datos en tiempo real de la IA.

La infraestructura legacy también tiene sus riesgos desde el punto de vista de la seguridad. Estos sistemas, creados antes de la era digital, no están diseñados para resistir los sofisticados ataques y amenazas actuales.

Al abrazar el futuro y comprometerse con la modernización de su infraestructura, las organizaciones obtienen una mayor eficiencia, una innovación acelerada y la capacidad de redefinir lo que es posible.

USD 1,14B

Gasto anual de las organizaciones de EE.UU. en mantenimiento de inversiones en TI existente, incluyendo los sistemas legacy

Fuente: Mechanical Orchard, consultoría cloud con sede en EE.UU.

Estas recomendaciones ayudarán a las organizaciones a desarrollar una infraestructura de TI agile y resiliente que respalde de forma segura la potencia informática y los grandes volúmenes de datos necesarios para la IA:

Haz de la nube el núcleo de tu estrategia de infraestructura:

Migra los sistemas y aplicaciones legacy a la nube para aprovechar el poder de los recursos informáticos escalables, la implementación rápida y los servicios de IA integrados. Con la nube, las organizaciones pueden obtener nuevos niveles de agilidad y aprovechar todo el potencial de la IA.

Adopta prácticas de desarrollo ágiles:

Las prácticas ágiles promueven la colaboración, la integración continua y la implementación rápida, permitiendo a las organizaciones mantenerse ágiles y tener capacidad de respuesta en el rápidamente cambiante panorama de la IA.

Actualiza las redes y la conectividad:

Adopta redes de alta velocidad, redes definida por software (SDN) y conectividad fiable para facilitar el intercambio fluido de datos entre sistemas de IA, fuentes de datos y usuarios. Mediante la actualización de las prestaciones de conectividad, las organizaciones pueden garantizar un rendimiento y una capacidad de respuesta y fiabilidad óptimos.

Implementa medidas robustas de seguridad:

Es vital implementar medidas robustas de seguridad para proteger los datos y los modelos de IA de acceso no autorizados en la medida que la IA descansa en información sensible. Adopta el cifrado, los controles de acceso y la detección avanzada de amenazas para salvaguardar las iniciativas de IA, garantizando el cumplimiento de las normativas sobre privacidad y favoreciendo la confianza entre las partes interesadas.

Estos casos de uso de la industria muestran el poder de los esfuerzos de modernización para conseguir mejores resultados, impulsar la innovación y obtener ventaja competitiva en el panorama digital basado en la IA:

Mejora los resultados para el paciente

Al migrar los sistemas legacy a la nube, las organizaciones sanitarias pueden aprovechar los recursos informáticos escalables para dar soporte a modelos de diagnóstico impulsados por la IA. La información en tiempo real derivada de las grandes cantidades de datos del paciente capacita a los profesionales sanitarios a hacer diagnósticos más precisos, crear planes de tratamiento personalizados y mejorar los resultados para el paciente.

Permite la modernización del retail

Con las prácticas de desarrollo agile, los retailers pueden desplegar rápidamente soluciones basadas en la IA, tales como modelos de previsión de la demanda, motores de recomendación y algoritmos dinámicos de fijación de precios. Esto permite a los retailers responder de forma dinámica a los continuos cambios del mercado e incrementar la satisfacción del cliente.

IA segura en la banca

La industria bancaria y financiera depende en gran medida de la IA para la detección de fraude, la evaluación de riesgos y autenticación del cliente. Mediante el cifrado, los controles de acceso y la detección avanzada de amenazas, las instituciones financieras pueden generar confianza entre los clientes, garantizar el cumplimiento normativo y mitigar los riesgos.

3

Invierte en talento de IA

Muchas organizaciones tienen dificultades para encontrar talento especializado en IA, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión por ordenador, y con habilidades soft, como la creatividad y la resolución de problemas. Aquellos que lo encuentran a menudo se ven obligados a pagar mucho dinero.

La rápida evolución de la IA necesita profesionales que no solo tengan las habilidades necesarias, sino también la capacidad de seguir aprendiendo y adaptándose.

Retener a estos profesionales también es complicado, pues continuamente se les presentan nuevas oportunidades.

62%

de los líderes empresariales carece de las habilidades críticas para cumplir su estrategia de IA

4%

cree que tiene todas las habilidades necesarias para sus objetivos de IA

50%

de crecimiento anual en la demanda de habilidades de IA

20%

de crecimiento anual en la oferta de habilidades de IA

Fuente: Google

Fuente: Foro Económico Mundial

Superar estos desafíos requiere un enfoque polifacético para adquirir y nutrirse de talento de IA, garantizando una fuerza laboral capaz de impulsar la innovación y conseguir la excelencia en IA:

Impulsa el desarrollo del talento interno:

Identifica individuos que muestran compromiso y pasión para la IA e invierte en su desarrollo al ofrecerles programas de formación integrales, mentoría y otros recursos para mejorar sus habilidades de IA.

Aprovecha el poder de la diversidad:

Una plantilla diversa impulsa la creatividad y la innovación, favoreciendo un entorno colaborativo en el que las diferentes perspectivas se desarrollan y prosperan. Ayuda a superar la carencia de talento multidisciplinario ampliando la reserva de potenciales candidatos.

Gana acceso a una reserva de talento a través de alianzas estratégicas:

Los socios estratégicos ofrecen la experiencia y la red de contactos más allá de los límites de la organización. Gracias a la colaboración con los socios, accedes a más talento y a profesionales de IA con diferentes habilidades y experiencia.

Descubre cómo tres compañías trabajan en superar los desafíos relacionados con el talento de IA:

LinkedIn lanzó una academia interna de IA para brindar a los empleados la oportunidad de aprender y desarrollar habilidades de IA. Al empoderar a los individuos de la organización, la compañía aborda la escasez de talento desde dentro.

GitLab ha creado un equipo global y diverso de profesionales de la IA al descubrir talento independientemente de su ubicación, beneficiándose del poder del teletrabajo.

Tesla ofrece a los profesionales de la IA la oportunidad de trabajar en proyectos de última generación relacionados con la conducción autónoma y la fabricación basada en la IA, lo que atrae a los mejores talentos de esta tecnología que buscan oportunidades con las que crear impacto.

4

Prioriza la IA responsable

De los algoritmos con sesgos a los problemas de seguridad, las compañías se enfrentan a una nueva frontera de dilemas éticos, desde cómo garantizar que los sistemas de IA son justos y no tienen sesgos a evitar que se usen con fines nocivos o asegurar que son transparentes.

No abordar los algoritmos con sesgos, las vulneraciones de privacidad y la toma de decisiones éticas por sistemas autónomos puede desencadenar un torrente de consecuencias. Abrazar el lado ético de la IA no es una opción, sino un imperativo.

84%

cree que la IA responsable debería ser una prioridad para la gestión

25%

tiene un programa de IA responsable completamente maduro

Fuente: MIT Sloan Management Review

Las organizaciones deberían ver estos desafíos éticos como catalizadores del crecimiento más que como obstáculos. Al adoptar una postura firme sobre la IA responsable, las organizaciones pueden liderar el camino hacia un futuro seguro. Los pasos necesarios que las organizaciones deben tomar para crear una alianza poderosa con la IA:

Utiliza modelos de IA:

Al utilizar los modelos de IA, las empresas pueden evaluar la incertidumbre inherente a estos sistemas. Este enfoque no solo capacita a las organizaciones a calibrar los niveles de fiabilidad y confianza de las predicciones de IA, también permite a los líderes empresariales tomar decisiones informadas basadas en la comprensión integral de las incertidumbres asociadas.

Utiliza sistemas de IA transparentes e inherentemente explicables:

Enfoques, como la evolución del conjunto de reglas, pueden ayudar a las organizaciones a entender y explicar los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA al garantizar que, para empezar, los modelos son transparentes y explicables. Este enfoque no solo aborda las preocupaciones relacionadas con la naturaleza de "caja negra" de la IA, sino también coloca a las organizaciones como pioneras en la adopción de la IA responsable y ética.

Define y mide los sesgos no deseados y establece un objetivo para minimizarlos:

Es necesario establecer guías y métricas claras para cuantificar los sesgos en los modelos de IA y garantizar la equidad en los resultados. Al fijar como objetivo principal minimizar los sesgos para la optimización del sistema de IA, las empresas demuestran su compromiso con las prácticas éticas y una toma de decisiones equitativa.

Las organizaciones que se nombran a continuación están integrando prácticas de IA responsable en sus operaciones y demostrando su compromiso por obtener resultados positivos para sus clientes, empleados y la sociedad en general:

Johnson & Johnson utiliza la IA responsable en el descubrimiento y desarrollo de fármacos. La compañía utiliza los algoritmos de la IA para analizar grandes cantidades de datos de ensayos clínicos, identificando los fármacos candidatos de forma más eficiente y precisa. Priorizando las consideraciones éticas, como la privacidad del paciente y el uso justo de datos, la compañía busca mejorar las opciones de tratamiento y los resultados para los pacientes.

Mastercard ha adoptado la IA responsable para mejorar la detección de fraude. Los sistemas basados en la IA de la compañía analizan los datos de la transacción en tiempo real, detectando actividades fraudulentas y protegiendo los activos de los clientes. El compromiso de Mastercard con la transparencia y las prácticas éticas en materia de datos garantiza la precisión y equidad de sus algoritmos de detección de fraude.

Walmart utiliza la IA responsable para personalizar las experiencias para el cliente. La compañía utiliza los algoritmos de IA para analizar las preferencias y el comportamiento del cliente, ofreciendo recomendaciones de producto personalizadas. El foco de Walmart en la transparencia y la protección de la intimidad garantiza que los datos del cliente se utilizan de forma responsable.

5

Promueve una cultura favorable a la IA

El camino hacia la preparación para la IA va más allá de la destreza tecnológica. Exige una metamorfosis de la cultura corporativa que apueste por el cambio y disipe las concepciones erróneas y el miedo.

Por ejemplo, el miedo a ser reemplazado y la incertidumbre pueden generar dudas sobe el potencial de la IA, mientras que una comprensión limitada de la IA también puede frenar su adopción por escepticismo o falta de confianza en sus conocimientos.

Las organizaciones también necesitan una base cultural sólida para abordar los complejos dilemas éticos asociados a la IA, entre los que se incluyen establecer directrices y frameworks para un uso responsable de la IA y promover los debates abiertos y la diferencia de perspectivas.

77%

de los consumidores está preocupado porque la IA provoque una pérdida de puestos de trabajo en los próximos 12 meses

Fuente: Forbes Advisor

Con los siguientes pasos, las organizaciones pueden cultivar una cultura corporativa preparada para el éxito en la IA:

Lidera desde arriba:

El liderazgo marca el tono para una cultura partidaria de la IA. Los líderes puede inspirar a la plantilla premiando las iniciativas de IA, favoreciendo el diálogo abierto y compartiendo historias de éxito.

Apuesta por la transparencia:

Comunicar con claridad y propósito. Explica por qué la adopción de la IA es vital, mostrando su capacidad para potenciar más que para reemplazar a los empleados. Garantízales el apoyo inquebrantable de la organización durante la transición.

Promueve la alfabetización de la IA:

Crea programas de formación, workshops y sesiones de intercambio de conocimientos para desmitificar la IA. Favorece la comprensión de los empleados y proporcionales las habilidades para colaborar de forma fluida con los sistemas de IA.

Estas compañías están monitorizando de forma efectiva los desafíos culturales en la adopción de la IA:

Moderna, una empresa de biotecnología que desarrolla terapias y vacunas con ARN mensajero, se asoció con la universidad Carnegie Mellon para crear la academia de IA, pensada para formar y empoderar a los empleados a todos los niveles, con el objetivo de identificar e integrar la soluciones de IA y aprendizaje automático (machine learning) en cada sistema y proceso de Moderna para ofrecer fármacos con ARN mensajero a los pacientes. La formación en IA es obligatoria para todos los miembros del equipo.

Johnson & Johnson lanzó un marketplace de talento que permite a los empleados enumerar sus habilidades y recibir aprendizaje personalizado, trabajos y tutorías. Los empleados pueden detallar su nivel de competencias, las carencias que tienen y las habilidades en la que esperan formarse. El marketplace de talento ha crecido unos pocos de miles de empleados cada mes a medida que se añade nuevo contenido de aprendizaje y se pone a disposición de los 150.000 trabajadores de J&J.

Siemens trata de crear entornos de aprendizaje modernos con su "academia de industria digital", que implementa la creación del conocimiento en el sector industrial y soporta la necesaria transición hacia una compañía de formación. La academia ofrece un amplio rango de conocimiento sobre productos industriales de Siemens a clientes externos e internos, directamente desde el fabricante para todas las industrias y aplicaciones, para principiantes y expertos.

¿Cómo tener éxito?

A medida que el poder transformador de la IA se hace más evidente, las compañías con visión de futuro reconocen que la IA no es solo una palabra de moda, sino una herramienta estratégica que tiene la llave para desbloquear la innovación, la eficiencia y el crecimiento. La pregunta es cómo utilizar la IA para obtener el máximo valor de esta tecnología.

Estos son nuestros consejos para garantizar que tu organización está preparada para el futuro:

Amplía tu diferenciación

El punto de partida arranca en la comprensión de qué hace diferente a tu organización. ¿Qué te diferencia de la competencia? ¿Qué propuesta de valor puede ayudar a magnificar la IA? Mediante la identificación de estos diferenciadores, puedes sentar las bases para una visión clara y convincente de cómo la IA puede elevar y acentuar tus fortalezas. Esta visión te permitirá eclipsar a la competencia, satisfacer las demandas en evolución del cliente y allanar el camino para un éxito inigualable.

Céntrate en el valor y los KPIs

Con una visión audaz, el siguiente paso es crear un roadmap con los pasos estratégicos y los hitos necesarios para hacer realidad el futuro impulsado por la IA. Empieza identificando los indicadores clave de rendimiento (KPIs) que te alinean con los objetivos de la organización y los diferenciadores habilitados por la IA. Estos KPIs actuarán como guía de tu camino y te permitirán medir el éxito e impacto de tus iniciativas de IA.

Transforma tus proceso de negocio con la IA

Al aprovechar las tecnologías de IA, las compañías pueden integrar de manera fluida la automatización inteligente, el conocimiento basado en los datos y análisis avanzados en sus flujos de trabajo. Los procesos mejorados con la IA posibilitan el conocimiento basado en los datos, ofreciendo a los que toman las decisiones información en tiempo real para una toma de decisiones ágil e informada. Mediante la adopción de la eficiencia impulsada por la IA, las organizaciones pueden desbloquear una nueva era de productividad, agilidad y éxito sin precedentes.