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Dirigir la adopción de la IA: establecer un centro interno de excelencia

En noviembre de 2022, el mundo de la inteligencia artificial (IA) fue sacudido con la llegada de la IA generativa (GenAI). Este hito marcó el comienzo de una nueva era, que está transformando cómo trabajamos, aprendemos y vivimos, cambiando incluso la naturaleza de cómo las empresas operan. GenAI no es una moda pasajera, sino un cambio irreversible que impactará todos los aspectos de nuestra sociedad. Ante esta revolución, es imperativo que las empresas se adapten y aprovechen su potencial mediante la creación de un Centro de Excelencia en IA (COE).

Cómo los Líderes Empresariales Pueden Prepararse para los Avances de la IA Generativa

¿Por qué las organizaciones necesitan un Centro de Excelencia en IA?

Un COE es un equipo multidisciplinario que aborda las necesidades de una organización desde distintos ángulos, reuniendo personas de liderazgo, marketing, tecnología, asuntos legales y más. Un COE de IA ayuda a alinear los esfuerzos para adoptar la IA de forma estratégica y responsable.

Si bien algunas empresas están intentando integrar la IA en estructuras preexistentes, esto puede no ser suficiente para maximizar su impacto. La IA avanza con una rapidez sin precedentes y afecta profundamente a todos los niveles de la organización. Un COE dedicado es crucial para prevenir oportunidades perdidas, evitar confusión y gestionar adecuadamente los proyectos.

Funciones principales del COE de IA:

  • Monitoreo de la investigación e industria: Identificar tendencias y avances relevantes.
  • Educación e intercambio de conocimientos: Fomentar la comprensión y adopción de la IA en todos los niveles.
  • Facilitación de la experimentación y colaboración: Probar nuevas soluciones e ideas.
  • Gobernanza y gestión del cambio: Definir reglas claras y asegurar la rendición de cuentas.
  • Orientación estratégica: Establecer metas, objetivos y un plan de acción.
  • Evaluaciones de proveedores: Seleccionar las herramientas y servicios más efectivos.
  • Estándares y estandarización: Desarrollar directrices que aseguren un uso responsable de la IA.

Construyendo un COE de IA: los primeros pasos

Reunir al equipo correcto

La fase inicial para crear un COE implica reunir a un grupo multidisciplinario de personas apasionadas por la IA, desde expertos técnicos hasta agentes de cambio. Este equipo debe tener entre seis y quince miembros para mantener la colaboración efectiva.

Qué considerar al formar el equipo:

  1. Líder dedicado: Un líder que tenga una comprensión clara del papel de la IA en la empresa.
  2. Equipo multifuncional: Personas de departamentos clave como TI, marketing, legales y otros.
  3. Expertos en la materia: Científicos de datos, desarrolladores, diseñadores de UX, entre otros.

 

Define objetivos claros

Establece metas y objetivos claros. Pregúntate: ¿Qué desafíos se deben abordar? ¿Qué pretende lograr el COE? Estos objetivos pueden incluir desde desarrollar una estrategia general de IA hasta diseñar proyectos para maximizar los ingresos o lograr hitos concretos.

Elabora un plan viable

El siguiente paso hacia el éxito es definir un plan que incluya:

  1. Controlar tendencias e informar: Desarrollar una estrategia para seguir de cerca las tendencias y avances en IA.
  2. Educación: Proporcionar recursos para que los empleados comprendan la IA y sus implicaciones.
  3. Experimentación: Realizar pruebas y experimentos con tecnologías de IA.
  4. Evaluación de proveedores: Determinar qué soluciones y herramientas son las más efectivas para la empresa.
  5. Estándares y gobernanza: Definir pautas claras para el uso responsable de la IA en la organización.

 

Establece la gobernanza

Un aspecto crucial del COE es la gobernanza. Es necesario establecer pautas claras para el uso de la IA que promuevan la adopción y protejan contra problemas éticos. Esto garantizará que la IA se use de manera responsable en toda la organización.

Mide el éxito

Establece KPIs o indicadores clave de desempeño vinculados a los objetivos del COE. El monitoreo ayudará a identificar áreas de mejora y ajustar el enfoque según sea necesario.

Principales prioridades para un COE de IA

1. Inventaria el uso actual de IA

Es probable que tu empresa ya esté utilizando alguna forma de IA. Crea un inventario de las herramientas en uso y los procesos que ya están implementados.

2. Comunica el propósito del COE

Comparte la Carta, inventario y herramientas del COE en reuniones internas y grupos de usuarios. Evita esfuerzos duplicados y gastos en herramientas que ya existen.

3. Identifica casos de uso

Documenta casos de uso existentes y oportunidades para mejorar la eficiencia y productividad con GenAI.

4. Monitorea y comunica tendencias de IA

Sigue podcasts, boletines y noticias para mantenerte actualizado. El campo está cambiando rápidamente, y tu empresa debe estar al tanto.

5. Crea un plan educativo

Ofrece recursos para que todos comprendan la IA, su uso ético y cómo afectan los datos y la privacidad.

6. Establece directrices y estándares claros

Define políticas sobre privacidad, datos y permisos para el uso responsable de la IA.

7. Crea un repositorio de conocimiento

Documenta las mejores prácticas para que otros equipos aprendan de pilotos exitosos.

En este mundo en rápida evolución, la revolución de la IA ya está aquí. Ya no es una cuestión de “si”, sino de “cuándo” las herramientas de IA se convertirán en una parte integral de cada organización. Proteger los datos, fomentar el uso responsable y maximizar el valor de la IA es primordial. ¿La solución? Adopta el futuro con un Centro de Excelencia en IA.

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Author: Iván Torres
Author: Iván Torres

Iván Torres actualmente cuenta con una Maestría en Ciencias en Analítica de Negocios e Inteligencia Artificial Aplicada, otorgada por la Universidad de Charleston (West Virginia, USA), también es profesor de Ingeniería y Maestría en la Universidad TecMilenio, y ha contribuido en diferentes proyectos tecnológicos como analista, consultor y líder para empresas de ámbito internacional acumulando más de 15 años de experiencia en los campos de desarrollo de Software, Big Data, analítica de negocio e I.A. Editor de About Data Blog.

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