La clave secreta para el éxito en inteligencia artificial: Unir generaciones.

Las organizaciones modernas están cada vez más conscientes de la necesidad de aprovechar de manera efectiva la inteligencia artificial generativa para mejorar las operaciones comerciales y la competitividad de los productos. Según investigaciones de Forrester, el 85% de las empresas están experimentando con la inteligencia artificial generativa, y un estudio de KPMG en Estados Unidos encontró que el 65% de los ejecutivos creen que tendrá un impacto alto o extremadamente alto en sus organizaciones en los próximos tres a cinco años, por encima de cualquier otra tecnología emergente.

La adopción e implementación de la inteligencia artificial generativa sin duda presentará desafíos. Muchas organizaciones ya se están enfrentando a presupuestos ajustados, equipos sobrecargados y menos recursos; por lo tanto, las empresas deben ser especialmente estratégicas en lo que respecta a la incorporación de la inteligencia artificial generativa.

Un aspecto crítico (pero a menudo pasado por alto) para el éxito de la inteligencia artificial generativa son las personas detrás de la tecnología en estos proyectos y las dinámicas que existen entre ellas. Para obtener el máximo valor de la tecnología, las organizaciones deben formar equipos que combinen el conocimiento específico del dominio de talentos nativos de la inteligencia artificial con la experiencia práctica y práctica de los veteranos de TI. Por naturaleza, estos equipos a menudo abarcan diferentes generaciones, conjuntos de habilidades dispares y diferentes niveles de comprensión comercial.

Asegurar que los expertos en inteligencia artificial y los tecnólogos comerciales trabajen juntos de manera efectiva es fundamental, y determinará el éxito —o las deficiencias— de las iniciativas de inteligencia artificial generativa de una empresa. A continuación, exploraremos cómo estos roles hacen avanzar la tecnología y cómo pueden colaborar mejor para impulsar resultados comerciales positivos.

El papel de los veteranos de TI y el talento nativo de la inteligencia artificial en el éxito de la inteligencia artificial generativa

En promedio, el 31% de la tecnología de una organización está compuesta por sistemas heredados. Cuanto más antigua, exitosa y compleja sea una empresa, es más probable que tenga una gran influencia de tecnología que fue introducida hace al menos una década.

Realizar la promesa comercial de cualquier nueva tecnología, incluida la inteligencia artificial generativa, depende de la capacidad de una organización para primero cosechar la máxima cantidad de valor de esas inversiones existentes. Hacerlo requiere un alto grado de conocimiento contextual sobre el negocio; el tipo de conocimiento que solo poseen los veteranos de TI. Su experiencia en la gestión de sistemas heredados, combinada con una comprensión profunda del negocio, crea el ambiente óptimo para incorporar la inteligencia artificial generativa en los productos y flujos de trabajo al tiempo que se mantiene el impulso de la empresa.

Los graduados en ciencias de la información y el talento nativo de la inteligencia artificial también aportan habilidades críticas a la mesa; especialmente la competencia en el trabajo con herramientas de inteligencia artificial y las habilidades de ingeniería de datos necesarias para hacer que esas herramientas sean impactantes. Tienen un entendimiento profundo de cómo aplicar técnicas de inteligencia artificial —ya sea procesamiento del lenguaje natural (NLP), detección de anomalías, analítica predictiva u otra aplicación— a los datos de una organización. Tal vez lo más importante, entienden qué datos deben aplicarse a estas herramientas y tienen el conocimiento técnico para transformarlos de manera que sean consumibles para dichas herramientas.

Existen algunos desafíos que las organizaciones pueden experimentar al incorporar nuevo talento de inteligencia artificial con sus profesionales de empresa existentes. A continuación, exploraremos estos posibles obstáculos y cómo mitigarlos.

Haciendo espacio para la inteligencia artificial generativa

El desafío principal que las organizaciones pueden esperar encontrar al crear estos nuevos equipos es la escasez de recursos. Los equipos de TI ya están sobrecargados con la tarea de mantener los sistemas existentes funcionando a un nivel óptimo —pedirles que reinventen por completo su panorama tecnológico para dejar espacio a la inteligencia artificial generativa es una gran tarea.

Podría ser tentador aislar a los equipos de inteligencia artificial generativa debido a esta falta de capacidad laboral, pero luego las organizaciones corren el riesgo de dificultades para integrar la tecnología en sus pilas de aplicaciones principales más adelante. Las empresas no pueden esperar hacer avances significativos con la inteligencia artificial generativa aislando a doctores en un despacho desconectado del negocio —es vital que estos equipos trabajen en conjunto.

Es probable que las organizaciones deban ajustar sus expectativas ante estos cambios: Sería irrazonable esperar que TI mantenga sus prioridades existentes mientras simultáneamente aprenden a trabajar con nuevos miembros del equipo y los educan sobre el lado del negocio de la ecuación. Es probable que las empresas tengan que tomar decisiones difíciles en torno a recortar y consolidar inversiones anteriores para crear capacidad desde dentro para nuevas iniciativas de inteligencia artificial generativa.

Clarificar el problema

Al adoptar cualquier nueva tecnología, es esencial ser extremadamente claro sobre el espacio del problema. Los equipos deben estar totalmente de acuerdo en cuanto al problema que están resolviendo, el resultado que buscan lograr y qué palancas se requieren para desbloquear ese resultado. También necesitan estar alineados en cuanto a cuáles son los obstáculos entre esas palancas y qué se requerirá para superarlos.

Una forma efectiva de poner a los equipos en la misma página es creando un mapa de resultados que vincule claramente el resultado objetivo con las palancas de apoyo y los obstáculos para garantizar la alineación de recursos y la claridad de las expectativas sobre los entregables. Además de cubrir los factores mencionados anteriormente, el mapa de resultados también debe abordar cómo se medirá cada aspecto para mantener al equipo responsable del impacto comercial a través de métricas medibles.

Al profundizar en el espacio del problema en lugar de especular sobre posibles soluciones, las empresas pueden evitar posibles fracasos y retrabajos excesivos posteriormente. Esto se puede asemejar a las inversiones desperdiciadas observadas durante el auge de los datos grandes hace aproximadamente una década: Existía la noción de que las empresas simplemente podían aplicar herramientas de datos grandes y análisis a sus datos empresariales y que los datos les revelarían oportunidades. Desafortunadamente, esto resultó ser una falacia, pero las empresas que se tomaron el tiempo y el cuidado de comprender profundamente su espacio de problema antes de aplicar estas nuevas tecnologías pudieron desbloquear un valor sin precedentes —y lo mismo será cierto para la inteligencia artificial generativa.

Mejorar la comprensión

Hay una tendencia creciente de que los profesionales de TI continúen su educación para adquirir habilidades en ciencias de datos y impulsar de manera más efectiva las iniciativas de inteligencia artificial generativa dentro de su organización; yo mismo siendo uno de ellos.

Los programas de posgrado en ciencias de la información de hoy están diseñados para satisfacer simultáneamente las necesidades de nuevos graduados universitarios, profesionales de mitad de carrera y ejecutivos senior. También proporcionan el beneficio adicional de una mejor comprensión y colaboración entre los veteranos de TI y el talento nativo de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo.

Como reciente graduado de la Escuela de Información de la UC Berkeley, la mayoría de mi cohorte eran profesionales de mitad de carrera, algunos eran ejecutivos de alto nivel y el resto eran recién salidos de la universidad. Si bien no es un requisito para el éxito de la inteligencia artificial generativa, estos programas brindan una excelente oportunidad para que los profesionales de TI establecidos aprendan más sobre los conceptos técnicos de ciencia de datos que impulsarán la inteligencia artificial generativa dentro de sus organizaciones.

Al igual que cada uno de sus predecesores tecnológicos, la inteligencia artificial generativa está creando tanto nuevas oportunidades como desafíos. Unir las lagunas generacionales y de conocimiento que existen entre los profesionales de TI veteranos y el nuevo talento de inteligencia artificial requiere una estrategia intencional. Al considerar los consejos anteriores, las empresas pueden prepararse para el éxito y impulsar la próxima ola de innovación en inteligencia artificial generativa dentro de sus organizaciones.