Echa la vista atrás durante tu transformación de IA

Acelerar la adopción de la IA en las grandes empresas puede ser todo un reto, pero existen estrategias contraintuitivas para superar los obstáculos habituales:

• Empieza poco a poco, piensa en grande: en lugar de lanzar iniciativas de IA a gran escala, es mejor empezar con proyectos pequeños y manejables que puedan demostrar rápidamente su éxito y rentabilidad. A continuación, la ampliación puede llevarse a cabo gradualmente a medida que la empresa adquiere confianza en las capacidades de la IA. Pero la pregunta decisiva es: ¿qué quiere decir «pequeño»? Un buen ejemplo es el planteamiento adoptado por uno de nuestros principales clientes de la industria automovilística: la empresa comenzó a introducir la IA en su departamento de producción con un solo producto y en una sola fábrica, y utilizó a continuación los conocimientos adquiridos para la introducción global en otras regiones.  
• Equipos interdisciplinarios: forma equipos con personas de diferentes áreas de especialización que incluyan científicos de datos e ingenieros, así como expertos de diferentes departamentos. La colaboración entre estos equipos puede producir soluciones de IA más pertinentes y eficaces. Recomendamos una metodología basada en los casos prácticos de uso para lograr una orientación interdepartamental. Nuestra cartera de IA combina precisamente estos elementos: Casos de uso con gran potencial (industria, soluciones interdepartamentales y TI) y servicios para su aplicación.  
• Formación y perfeccionamiento de los trabajadores: invierte en programas de formación continua y capacitación con el fin de cualificar a tus empleados para el trabajo con herramientas de IA. Esto puede resultar más rentable que contratar nuevo personal. Algunos estudios (McKinsey) muestran que la mayoría de las empresas carecen de las capacidades necesarias para aprovechar eficazmente todo el potencial de la IA, como por ejemplo la IA generativa. En este caso, la única solución es seguir formándose.  
• Enfoque de IA orientado al cliente: da prioridad a los proyectos de IA que aporten beneficios directos a los clientes. Las aplicaciones de IA orientadas al cliente, como las recomendaciones personalizadas o los chatbots, pueden acelerar la introducción porque demuestran un beneficio concreto. Como ya hemos indicado, recomendamos encarecidamente adoptar un enfoque orientado a los casos prácticos de uso y a la creación de equipos interdisciplinarios para lograr los primeros éxitos mencionados.
• Infraestructura informática flexible: invierte en una infraestructura informática flexible y escalable que pueda adaptarse a los requisitos cambiantes de la IA. Las soluciones basadas en el cloud pueden proporcionar la flexibilidad necesaria para la experimentación y el despliegue de la IA. Un buen ejemplo es nuestra propia Telekom Data Science Platform, una plataforma integral para el desarrollo y la producción de ciencia de datos e IA que puede implementarse con cualquier proveedor de cloud de tu elección.
• El cumplimiento de la normativa como oportunidad: en lugar de ver el cumplimiento normativo como un obstáculo, deberías verlo como una oportunidad para mejorar la protección de datos y las medidas de seguridad, lo que en última instancia puede apoyar la adopción de la IA. Según nuestra experiencia, algunos de los casos de uso menos reconocidos, como la supervisión jurídica, el análisis de contratos y la evaluación de riesgos, ofrecen las mayores mejoras.