De acuerdo a Gartner“Al menos el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán después de la fase de prueba de concepto a finales de 2025 debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, costos crecientes o un valor comercial mal definido. Si bien estas nuevas herramientas inteligentes representan el potencial de una transformación revolucionaria, para muchas empresas que ya han invertido en esta tecnología, los primeros modelos implementados tardan en generar valor agregado real. A continuación se ofrecen algunos consejos para una adopción exitosa de la IA…
En esta etapa inicial, la mayoría de las iniciativas de IA generativa requieren una inversión considerable. Sin embargo, las empresas que han optado por un despliegue apresurado y realizado sin el marco adecuado, sin gobernanza ni salvaguardias, encuentran muchas dificultades para tener éxito en su transformación y generar retorno de la inversión. Esta falta de preparación también puede ser perjudicial en términos de ciberseguridad y costes técnicos.
Identificar un objetivo específico
Es natural querer adoptar las últimas tecnologías, pero hay que hacerlo correctamente. Los CIO y otros líderes tecnológicos deben comenzar por hacer las preguntas correctas e identificar los objetivos a alcanzar antes de tomar decisiones sobre las tecnologías y métodos a adoptar para lograrlos.
La IA puede ser una palanca valiosa para ciertos casos de uso específicos, pero la automatización y ciertos enfoques mejor establecidos serán más adecuados para otros. Por lo tanto, es importante cuestionar el “por qué” si queremos tener los medios para tomar decisiones informadas. En cualquier caso, hay que considerar tres factores clave.
Adopción de usuarios
Es el principal indicador de éxito de cualquier implementación de una nueva tecnología. Sin embargo, esto no significa implementar rápidamente una nueva herramienta de IA generativa para todos los empleados. En la mayoría de los casos, es mejor comenzar con una implementación más pequeña con objetivos estrechamente definidos.
En primer lugar, vale la pena centrarse en un caso de uso que sea importante para un grupo específico, como automatizar la revisión y el resumen de documentos para el departamento jurídico o crear un robot de soporte técnico para que el equipo de ventas sea más autónomo. La prioridad debe ser agregar valor al caso de uso relevante. Una vez que se obtengan resultados concretos y se logre la tasa de adopción deseada, será posible ampliar la adopción de la solución, por parte de otros equipos y en otras áreas de aplicación.
Para una experiencia exitosa, es necesario monitorear los indicadores de adopción por fase, pero también dialogar periódicamente con los diferentes equipos. Por lo tanto, si la adopción es baja en un grupo en particular, es esencial una discusión con los líderes sobre los obstáculos encontrados y una lluvia de ideas conjunta sobre formas de superarlos. De hecho, permitirán un mayor uso de herramientas, si se reducen las barreras. Además, es inevitable una caída en la adopción a medida que se ingresa en cada fase de implementación, a medida que los usuarios se familiarizan con las nuevas funciones disponibles. Por tanto, mantener los esfuerzos es crucial a medio o largo plazo para alcanzar los resultados esperados.
Una buena gobernanza de procesos es esencial desde el principio para garantizar que los modelos estén entrenados adecuadamente con datos de alta calidad. “Capturar, clasificar y limpiar” debe convertirse en el lema de los responsables.
El ejemplo de los directivos
Todos los gerentes de una empresa, desde RRHH hasta legal, TI e I+D, tienen un papel clave que desempeñar a la hora de contribuir a la adopción y el impacto de la IA generativa ayudando a sus equipos a integrar estas nuevas herramientas en sus flujos de trabajo y a tener algunos de sus conocimientos profesionales. prácticas evaluadas.
Un estudio reciente de BCG destaca tres comportamientos característicos de los directivos más eficaces en este ámbito: dar ejemplo invirtiendo plenamente en IA generativa, estar atento a las necesidades de sus equipos y crear un entorno de experimentación, creer en el “por qué” y mostrar su importancia. Estos comportamientos crean un círculo virtuoso en la adopción de estas nuevas tecnologías. De hecho, los humanos son expertos en reproducción e imitación, por lo que si los gerentes predican con el ejemplo, es más probable que todos los equipos lo adopten por completo. Sin embargo, esto es fundamental para aprovechar al máximo las transformaciones provocadas por la implementación de nuevas herramientas.
Apoyo integral y programas sostenibles
Los empleados deben tener los recursos adecuados para adoptar nuevas formas de trabajar. Cuando se trata de apoyo, es fundamental ser integral. Es por esto que es importante la implementación de una serie de iniciativas de capacitación enfocadas en IA generativa para mantener el soporte y limitar las latencias en la adopción de estas herramientas.
La IA está generando un cierto entusiasmo, en gran medida justificado. En este momento sin precedentes en la historia tecnológica, lleno de promesas, sigue siendo esencial, cualquiera que sea la innovación, tomarse el tiempo para pensar antes del lanzamiento. Al comenzar con el “por qué” y centrarse en la adopción por parte de los usuarios y el apoyo concertado de los empleados, los líderes tecnológicos pueden evitar los errores más comunes de esta tecnología, demostrar el valor empresarial e implementar programas de IA sostenibles con un impacto significativo.
En definitiva, la transformación y adopción de nuevas tecnologías es una tarea de largo plazo, en la que todos tienen su papel que desempeñar. Por eso el cambio debe pensarse detenidamente e incluir a todos los empleados y equipos. Con esta implicación, la implementación de estas nuevas herramientas tendrá mayores posibilidades de éxito y, así, permitirá a las organizaciones conseguir mayores retornos de la inversión, aprovechando al máximo las capacidades de la IA generativa.
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Par Jean-Christophe VituVP Ingeniero de Soluciones, chez CiberArk
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