Acabo de terminar el curso de Wharton (Universidad de Pennsylvania) sobre Artificial Intelligence for Business. Muy interesante, 100% recomendable.
En uno de los módulos, nos proponían el siguiente artículo. Para los que me conocéis un poco más ya sabéis que me gustan las cosas concisas que van al grano, y no hacen falta grandes florituras para decir las cosas bien dichas.
El artículo trata sobre las "5 estrategias para poner a la IA en el centro de la transformación digital de la empresa". Ni más ni menos, y es destacable con la simplicidad que abordan tan compleja tarea.
Resumiendo:
1. Tratar la IA como una herramienta, no un objetivo: Muchas empresas cometen el error de tratar la IA como un fin en sí mismo. En su lugar, la IA debe ser vista como un medio para apoyar la estrategia global de la empresa. Las organizaciones deben identificar problemas que la IA pueda resolver eficazmente, en lugar de buscar áreas para introducir IA sin un propósito claro.
2. Adoptar un enfoque de proyectos: Es recomendable equilibrar proyectos de IA a corto plazo con iniciativas a largo plazo. Los proyectos rápidos y sencillos ayudan a generar confianza y experiencia en la empresa, mientras que los de largo plazo pueden transformar procesos completos. Este enfoque permite un desarrollo gradual de las capacidades internas.
3. Reskilling e inversión en talento: La IA requiere habilidades especializadas que no están generalmente disponibles en la mayoría de las empresas. Es crucial formar a los empleados existentes y contratar expertos externos para construir una base sólida de talento. Además, los gerentes deben entender las capacidades de la IA para tomar decisiones basadas en sus recomendaciones.
4. Centrarse en el largo plazo: Los fracasos con IA son comunes, como cualquier tecnología emergente, pero las empresas deben persistir. La historia muestra que aquellas que abandonan nuevas tecnologías después de las primeras fallas se quedan atrás. La IA es una tendencia a largo plazo y las organizaciones que perseveran obtendrán beneficios.
5. Abordar los riesgos y sesgos de la IA: La IA puede amplificar los sesgos presentes en los datos con los que se entrena. Las empresas deben ser proactivas en la identificación y mitigación de estos sesgos, para evitar riesgos reputacionales y legales. Además, es fundamental auditar continuamente los algoritmos para evitar impactos negativos en la sociedad.
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