¿Qué hace que la implementación de la IA generativa sea tan desafiante? Como tecnología disruptiva, se siente tanto en su escala como en la frecuencia del cambio. Hay tantos proveedores, aplicaciones y casos de uso, y tan poco tiempo, que permea todo, desde la estrategia y los procesos comerciales hasta los productos y servicios. Uno de los desafíos inusuales de la IA como tecnología es que actualmente está siendo adoptada por el público en general mientras aún se encuentra en el pico de la expectación. Como resultado, muchas empresas están invirtiendo mucha energía y entusiasmo en los casos de uso, pero aún luchan por ver un retorno de su inversión. Para maximizar esto, es importante invertir y centrarse en la IA para pasar de la experimentación ad hoc a una estrategia más centrada y un enfoque sistemático para la implementación. Aquí hay cinco mejores prácticas a seguir para aprovechar al máximo GenAI.
Definición de una estrategia GenAI holística
La definición de una estrategia de IA generativa debe ser parte de un enfoque más amplio de la IA, la automatización y la gestión de datos. Después de todo, una estrategia de datos moderna debe considerar y fortalecer toda la pila de TI, respaldando los objetivos de automatización de la empresa, así como una gran cantidad de aplicaciones que respaldan las transacciones, el análisis y la toma de decisiones. Basta con observar El reciente lanzamiento de EDB Postgres AIUna plataforma diseñada para cargas de trabajo transaccionales, analíticas y de IA. Las implementaciones exitosas de IA se basan en un 80 % en datos y en la calidad de los datos, por lo que se espera ver incluso más rupturas de silos en este tipo de cargas de trabajo. Una buena estrategia debe definir temas estratégicos para la empresa en torno a la IA generativa y cómo respaldará los diferentes objetivos comerciales. ¿Cuáles de estos temas respaldan la agenda de crecimiento, la eficiencia interna y el ahorro de costos? Esto significa saber cómo diferenciar una propuesta de valor única para productos y servicios con objetivos estratégicos en términos de resultados deseados.
Identificar y priorizar casos de uso
Es probable que existan docenas de casos de uso de IA en su empresa y, si bien los usuarios finales identificarán muchos de ellos de manera natural, es importante tener una lista de referencia. Para tener una idea de ellos, cree un área de colaboración de IA en la intranet de su empresa e invite a las partes interesadas a compartir en qué están trabajando y sus resultados. Esto ayuda a trazar un mapa de las actividades en toda la empresa y fomenta el intercambio de conocimientos y la coordinación. Al tomar la lista maestra de actividades en curso y mapearlas en un mapa de recorrido del cliente, o incluso en un mapa de procesos de su empresa, es una buena idea buscar brechas y superposiciones en la cobertura, identificar áreas de oportunidad adicionales y comenzar a priorizar. Incluso si está bien avanzado en la implementación de varios casos de uso, un taller de innovación puede ser una excelente manera de hacer que los usuarios finales piensen en los casos de uso y los prioricen. También es útil buscar tanto los logros rápidos (alto impacto comercial y facilidad de implementación) como los logros difíciles (alto impacto comercial, pero menor facilidad de implementación debido al tiempo, el costo o el riesgo y la complejidad del proyecto) y luego agregarlos en consecuencia a una hoja de ruta de implementación.
Experimentando con objetivos
Con tanto revuelo en torno a GenAI, es probable que se estén realizando muchas pruebas sin un enfoque constante en el uso final. Sin embargo, con unos pequeños ajustes, es posible aprovechar esta energía fomentando los proyectos piloto y la experimentación, y empoderando a los usuarios finales para que sean innovadores y evaluadores. Para fomentar una cultura de innovación, estos pequeños ajustes deben incluir orientación, apoyo y estímulo. Por ejemplo, si los usuarios finales están probando una herramienta de conversión de texto a voz, ¿por qué no animarlos a probar dos o tres herramientas diferentes y comparar los resultados? Para ayudarlos a encontrar la que mejor se adapte a la empresa, es una buena idea compartir detalles sobre los estándares de la empresa, las consideraciones presupuestarias y qué proveedores considerar además de sus favoritos actuales.
Compartir las barandillas
Si bien es necesario fomentar una cultura de innovación mediante el fomento de la experimentación y los proyectos piloto, es necesario ayudar a los usuarios finales a abordar los desafíos de la IA compartiendo las salvaguardas de la empresa. Un primer paso sencillo es desarrollar su propia política de uso de la empresa, así como firmar varios acuerdos de la industria cuando corresponda. En el caso de la IA y otros campos, una política de uso puede ayudar a generar conciencia sobre las áreas de riesgo potenciales y, por lo tanto, a gestionar el riesgo, al tiempo que se fomenta la innovación. Si bien cada industria tiene sus propias prioridades en cuanto a los riesgos de la IA, en la industria AEC, se ha descubierto que la protección de datos y la privacidad son una preocupación importante. Por lo tanto, es útil educar a los usuarios sobre los pros y los contras de las GPT públicas y privadas y cuándo utilizar una, la otra o ambas. Esto también puede afectar la elección de ciertos proveedores. Por ejemplo, la IA incorporada de un proveedor de larga data puede ser la opción incorrecta si utiliza datos de su comunidad de usuarios para entrenar su modelo.
Integrar el ROI desde el principio
Dado que una amplia gama de empleados fuera del área de TI están evaluando y utilizando la IA generativa y muchas otras tecnologías, es importante brindarles las herramientas que necesitan para que su implementación sea un éxito para la empresa. Para ello, es esencial proporcionar un caso de negocio para el uso de la tecnología y cómo calcular el ROI. En este sentido, GenAI no es diferente de otras tecnologías. Se trata de observar la propuesta de valor y la diferenciación competitiva de los productos y servicios orientados al cliente, así como la eficiencia en términos de tiempo y costos de los procesos internos. Una simple hoja de cálculo de ROI puede ser un excelente punto de partida y ayudar a los empleados a ver el antes y el después y cómo la IA generativa puede ayudar a agilizar las operaciones. En general, debido al rápido ritmo de cambio en este entorno, es esencial tener una estrategia adaptativa, estar preparado para actualizarla periódicamente si es necesario y continuar aprendiendo y mejorando continuamente durante las implementaciones. Tome pequeños pasos para lograr resultados rápidos y demostrar el ROI desde el principio, mientras también se enfoca en los elementos imprescindibles y las iniciativas más estratégicas que ayudarán a diferenciar su organización en los próximos años. Esta es sin duda también una clave para el éxito de su estrategia GenAI.
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