Fuente: Cognizant
Figura 1
Estrategia: mapear y acelerar la innovación
La primera fase de nuestro framework de adopción de la IA generativa implica establecer una guía-los objetivos estratégicos principales que impulsarán las actividades-, así como límites que puedan acelerar la innovación y crear un mapa de proyectos en evolución.
De manera conjunta estos pasos garantizarán una innovación y priorización efectiva de los proyectos más prometedores para el futuro.
- Establecer una guía: El atractivo de nuevas tecnologías, como la IA generativa, pueden liderar una ola de innovación sin un propósito claro. Los líderes empresariales deben ser conscientes de este desafío y trabajar con diligencia para alinear las inversiones de IA generativa con la estrategia corporativa del negocio. En ocasiones, la adopción de la IA generativa no solo mejorará el modelo existente, sino también lo transformará por completo, descubriendo nuevas formas de operar, crear valor e interactuar con los clientes. Al crear una estrategia bien definida, las organizaciones pueden establecer una guía que sirva de referencia para que todos los esfuerzos estén coordinados y alineados.
- Innovación consciente del riesgo: Cada organización tiene sus propios parámetros del riesgo y todas las iniciativas con una tecnología incipiente, como la IA generativa, debería tener sus propios límites. El objetivo no es limitar la innovación a los márgenes del negocio, sino crear el framework de gobernanza y ética que impulsa la innovación efectiva.
En las etapas iniciales de la adopción de la IA generativa, estas barreras serán compromisos de cumplimiento y normativos, protocolos de seguridad de la información y procesos de negocio.
Por ejemplo, las organizaciones sanitarias necesitarán ser especialmente protectoras e, incluso, prohibir el uso de los datos del paciente, mientras que las organizaciones del sector financiero podrían ser especialmente reacias a involucrar a los sistemas centrales para no incumplir los requisitos de conexión permanente. Tales restricciones podrían cambiar a medida que evolucionen los conocimientos de las empresas sobre la IA generativa y se conozca mejor su impacto en los sistemas centrales y los datos sensibles.
Cualesquiera que sean los límites, el objetivo es comunicarlos claramente a las partes interesadas de las empresas. Es un acto de equilibrio que permite a las personas y los equipos a avanzar con la experimentación siempre que se mantengan dentro de los parámetros definidos.
- Encontrar conexiones entre los casos de uso: Es fundamental recopilar casos de negocio de diferentes partes de la organización y trazar un mapa de constelaciones claro de los proyectos a medida que va evolucionando. De esta forma, el verdadero valor para el negocio surgirá de conectar iniciativas dispares que añaden valor la una a la otra.
Tomemos como ejemplo, el hipotético caso de un equipo de ventas de automóviles que crea una plataforma impulsada por la IA generativa para desarrollar informes sobre los clientes a partir de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para diseñar soluciones posventa que den respuesta a las necesidades en evolución de los clientes.
Mientras los equipos de desarrollo de producto están trabajando en sus propios sistemas de IA generativa para mejorar el diseño de los vehículos, de manera separada, ambos programas aportan valor a sus respectivos equipos. No obstante, si ambas iniciativas se juntan, el esfuerzo del desarrollo de producto podría verse mejorando con el feedback en tiempo real del cliente y el equipo de ventas podría contar con información sobre los nuevos productos a medida que evolucionan. El valor se multiplica.
Identificar estas conexiones puede no producirse de manera inmediata, pero al crear las constelaciones de casos de uso, las organizaciones pueden liberar el poder transformador en todas las funciones de negocio, descubrir nuevas formas de trabajar, e, incluso, nuevos negocios.
Prueba: encender el amplificador de valor
Una vez que el negocio define esta guía y mapa de constelación de proyectos del negocio y unos límites claros, pero evolutivos, para estructurar la innovación, entonces la atención se centra en crear un amplificador de valor.
En la práctica, esto adopta la forma de un equipo interfuncional formado por expertos de una amplia variedad de funciones, entre las que se incluyen RR.HH., formación y desarrollo, TI, cumplimiento y estrategia corporativa.
Este equipo debería guiar a los líderes empresariales ya que éstos organizan los pilotos, diseñan los experimentos y desarrollan las pruebas de concepto. Pero, lo que es más importante, este grupo debería ayudar a informar y dirigir la estrategia, la priorización, la medición del éxito y la coordinación de esfuerzos. Esto debería ayudar también a ajustar los casos de negocio mediante la aplicación de las enseñanzas y los resultados procedentes de proyectos ya maduros a aquellos que acaban de arrancar.
Dada la naturaleza transformadora de la tecnología, el equipo debería ayudar a dar forma a la transformación de la compañía, desde el desarrollo de nuevos canales de ingresos a la evolución del modelo operativo.
Escalar: transformar los experimentos en realidades listas para comercializar
Para obtener valor, los experimentos se deben escalar. Esto exigirá recursos (desde potencia de computación a inversión monetaria), un conjunto de personas muy especializadas y la capacidad de evolucionar propuestas a medida que surgen desafíos.
En la fase de escalado, el objetivo es engranar todos los proyectos del negocio en un programa de iniciativas dotado de recursos que se priorizan de forma efectiva, tanto en términos de impacto como de potencial, para ligarse a otros proyectos y multiplicar su valor.
Volviendo al ejemplo de automoción, a medida que el equipo de diseño de producto acelera sus planes, necesitarán más feedback de los clientes en tiempo real creado por el equipo de ventas. Sin esto último, el desarrollo en tiempo real de nuevas prestaciones no estará alineado con la realidad del mercado. Pero, con un enfoque centralizado de comprensión de los proyectos, es posible gestionar y reasignar los recursos para garantizar el éxito conjunto.
Al mejorar estratégicamente los recursos existentes con formación y desarrollo, las organizaciones pueden crear un equipo flexible, cualificado y capaz de adaptarse a las cambiantes demandas de los diferentes proyectos. Los esfuerzos de colaborar con los socios, junto con el desarrollo del talento interno, garantiza que se cuenta con la experiencia adecuada en el momento oportuno y alineada con las necesidades dinámicas del mercado.
A medida que más proyectos pasen a la fase de escalado, deberían integrarse en un programa iterativo de trabajo que mapee de forma eficiente los plazos, la asignación de recursos y habilidades a medida que los trabajadores pasan de un proyecto al siguiente y adquieren nuevas habilidades y experiencia. Por ejemplo, un equipo que ha apoyado con éxito el desarrollo de nuevas herramientas de ventas de automoción puede centrar su atención en una nueva propuesta del equipo de marketing que busca personalizar sus materiales.
Mejorar: ajustar la estrategia con experiencias del mundo real
Por último, las organizaciones necesitan recopilar todos los datos, las experiencias, los éxitos y los fracasos de cada caso de uso del framework. Al hacerlo, pueden informar y evolucionar la estrategia para acelerar y amplificar el valor de los casos futuros.
La realidad es, lo que parece ser el éxito en el arranque de un proyecto de IA generativa probablemente será completamente diferente de lo que parece el éxito al final del proyecto. Por ejemplo, un proyecto con el objetivo inicial de reducir los costes o impulsar la eficiencia, cuando se escala, puede ser más costoso que el sistema al que reemplaza. Sin embargo, también podría mostrar nuevos canales de ingresos o de mejora de las experiencias del cliente. El conocimiento obtenido con las experiencias pasadas podría servir de base para los KPIs de futuros casos de uso al inicio del proyecto.
De nuevo, el mayor valor es el generado a partir de una visión clara del impacto en el negocio y en el modelo operativo de una tecnología en evolución. Al tener un “asiento de primera fila” para cada proyecto en cada fase de desarrollo, los líderes pueden examinar cómo incluso la organización más pequeña puede cambiar la forma de operar en el futuro. Pueden ser capaces de imaginar el futuro, nuevas formas de trabajar y nuevos objetivos porque su supervisión de la IA generativa expuso y posibilitó todo un mundo de posibilidades.
Es probable que los límites éticos y de gobernanza también se relajen y se contraigan en base a los conocimientos adquiridos. Los conjuntos de datos que estaban restringidos en los primeros días de exploración pueden liberarse para ciertos casos de uso una vez que los equipos de seguridad y cumplimiento tengan la oportunidad de examinar el impacto de la tecnología, o incluso volverse más estrechamente vigilados.
La etapa final es un framework que evoluciona y se adapta a medida que cientos de iniciativas pasan por todas esas las etapas.
Repetir: convertir el framework en un multiplicador de valor
Nuestro framework de IA generativa es un enfoque holístico para gestionar cientos, sino miles, de casos de uso y pruebas de concepto. Ayuda a las organizaciones a mapear el flujo de datos, experiencias y recursos, y multiplicar el valor de cada proyecto mediante la combinación de constelaciones de iniciativas en un roadmap integral de transformación integral. En definitiva, ayuda a los líderes empresariales a ir más allá de una forma de pensar basada en soluciones puntuales y abrazan de verdad el potencial de la IA generativa.
La realidad es que la mayoría de los líderes empresariales todavía están descubriendo el impacto potencial de la IA y su habilidad para mantener un valor real para el negocio. En última instancia, puede convertirse en una amenaza existencial a medida que los "nativos de la IA" superan a las empresas tradicionales más lentas. O puede ser la salvación para los intermediarios ricos en datos que buscan vías eficaces de monetización.
Lo que une a cada negocio es una necesidad urgente de experimentar y explicar qué puede aportar a la IA generativa al negocio y convertir el ciclo y el entusiasmo en una fuente de valor real para el negocio
Para más información sobre la IA generativa, lee el informe “La IA generativa y el futuro del trabajo: qué necesitan saber las organizaciones”.
