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Conclusiones clave de ZDNET

• Las empresas exitosas perfeccionan sus estrategias para guiar las exploraciones de IA.
• Puedes iniciar cientos de proyectos, pero la cantidad debe convertirse en calidad.
• Considere elementos clave, como la arquitectura, la redundancia y los objetivos.

Dado que muchos líderes empresariales luchan por crear una ventaja competitiva a partir de la IA, su empresa necesitará una estrategia bien pensada para superar al resto.

Para Art Hu, CIO global del gigante tecnológico Lenovo, no hay medias tintas. «Queremos que la IA penetre en todos los aspectos de nuestro negocio», dijo a ZDNET en una conversación individual en un hotel de Londres, sugiriendo que su empresa ha creado un compromiso de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba, donde se anima a los empleados a explorar la IA de una manera segura y estrictamente gobernada.

Los casos de uso clave incluyen el resumen de conversaciones para ayudar a los especialistas de soporte, la aplicación de IA agente a la ingeniería de software de nivel empresarial y el uso de IA genérica para crear material de marketing eficaz.

Hu y su equipo han creado una estrategia cuidadosa para dar forma a sus exploraciones de IA, y aquí hay cinco formas en que usted puede hacer lo mismo.

1. Adoptar un enfoque de cartera

Hu dijo que Lenovo adopta un enfoque basado en cartera para la tecnología emergente en todo el ciclo de vida de los productos de IA.

«Ese enfoque abarca desde ‘He oído hablar de la IA y estoy pensando en ella’ hasta ‘Estoy jugando con ella en un entorno de pruebas’, pasando por ‘La he implementado en mi departamento’ y ‘Oye, decenas de miles de personas en la empresa utilizan esta herramienta», dijo.

Este enfoque de cartera significa que la empresa tiene más de 1.000 proyectos registrados en todas las áreas de negocio.

Hu se ha asociado con el director de seguridad y el director de IA de la empresa para establecer una política para la exploración de la IA que ha pasado de dejar florecer miles de flores a brindar una guía cuidadosa.

«Queremos que la gente florezca y explore, pero necesitamos controlar el riesgo, porque hay una larga cola de resultados inesperados, especialmente si no se tiene cuidado», dijo.

«Lo que realmente quieres es estar en una posición en la que la gente esté muy entusiasmada, en la que te presionen para que apruebes más proyectos».

2. Perfeccione su modelo operativo

Hu dijo que la implicación clave de alentar a las personas a explorar la IA es que la TI debe funcionar de manera diferente.

«En el pasado, la gente solía recurrir a TI y teníamos una arquitectura altamente centralizada», dijo. «La forma en que esto se traduce para nosotros en la era de la IA es que hemos tenido que repensar cómo trabajamos con el negocio».

En lugar de que su equipo tome los requisitos de los no profesionales de TI y los convierta en sistemas, ya sea a través de aplicaciones listas para usar o de desarrollo propio, la organización tecnológica de Hu ahora debe gestionar cuidadosamente una nueva área de demanda: la IA generativa y agente.

«En lugar de que un pequeño subconjunto de empleados trabaje en la transformación de TI y en la construcción de sistemas, la barrera es menor y existe potencial para que toda la empresa contribuya a la digitalización y la transformación inteligente», afirmó.

«Si toda la empresa quiere involucrarse en la IA y la transformación, ¿cómo lo gestionamos? Es un modelo operativo muy diferente en cuanto a las barreras y directrices».

3. Aprovechar la capacidad excedente

Hu dijo que también es fundamental considerar el concepto de redundancia en la era de la IA. Anteriormente, y probablemente durante la mayor parte de las últimas dos décadas, los líderes empresariales priorizaron la globalización y la centralización.

Ahora, la volatilidad y la incertidumbre caracterizan las prácticas económicas y tecnológicas modernas, y esa nueva normalidad significa que los CIO deben adoptar un nuevo enfoque.

«Estamos diseñando y adaptando nuestros sistemas para que sean mucho más regionales, y eso se debe al mayor enfoque en la soberanía y la privacidad de los datos por parte de importantes regímenes regulatorios desde China hasta la UE y las Américas», dijo.

Este nuevo enfoque de la arquitectura empresarial comienza como una estrategia comercial, con amortiguadores incorporados que brindan redundancia ante las variabilidades regionales.

En resumen, la capacidad excedente que antes parecía un desperdicio es ahora una estrategia sensata para las empresas que operan en una economía basada en la IA.

«Con la redundancia, si algo sucede en una parte, todo el sistema no se paraliza ni deja de funcionar», dijo.

«Normalmente, en el mundo hipereficiente, la redundancia es mala. Pero creo que a través de la COVID y la volatilidad actual, la respuesta natural es: ‘Bueno, tal vez los amortiguadores sean buenos’, porque no se sabe lo que necesariamente sucederá en el futuro».

4. Crea un marcador

Hu dijo que otro elemento clave de la estrategia de IA de Lenovo es que cada miembro del comité ejecutivo tiene objetivos de IA.

«Por lo tanto, todos estamos comprometidos a adoptar la IA», afirmó. «Esto tiene un efecto competitivo interesante, porque colocamos un marcador: ‘¿Cómo está el área de cada uno?’ Y no querrás ser más lento que la persona que tienes a tu lado en el personal ejecutivo».

Hu dijo que la competencia es saludable porque la dinámica resultante es que los profesionales en funciones como marketing, ventas o recursos humanos están pensando en cómo utilizar la IA de manera productiva.

«Pensamos en nuestro negocio de una manera muy estructurada, sistemática y detallada. Tenemos objetivos cuantitativos asignados muy específicamente a los logros de nivel uno, nivel dos y nivel tres», dijo.

«Desde la perspectiva del ciclo de vida y la cadena de valor, estamos tratando de brindar la mayor transparencia posible. Y es divertido si juegas el lapso de tiempo en el que se ilumina este mapa de la empresa y ves cómo va».

5. Incluya excelentes herramientas en la lista blanca

Por supuesto, el ritmo es importante cuando se trata de desarrollar iniciativas de IA, pero también lo es la calidad. Hu dijo que Lenovo intenta no priorizar demasiado la calidad al principio.

«No me voy a preocupar por pequeñas cantidades de financiación en la etapa inicial porque queremos construir un embudo», dijo.

«Desde el principio, lo más importante es: ‘¿Aprendimos algo?’ La calidad importa mucho más cuando se quiere producir IA para cientos o miles de personas. Para cinco o diez personas, si funciona y aprendes algo, está bien».

Hu dijo que pasar a centrarse en la calidad requiere una dirección clara sobre los requisitos y herramientas. Un elemento crucial para el éxito ha sido establecer una gobernanza que elimine parte de la enorme incertidumbre y el ruido en torno a las herramientas de IA.

«Lo que ese enfoque se traduce para nosotros es que terminamos incluyendo en la lista blanca un conjunto de herramientas para decir: ‘Creemos que cumplirán entre el 85% y el 90% de sus requisitos si está comenzando a explorar la IA'», dijo.

«Pero no hay garantía de que estas herramientas lo hagan todo, por lo que también tenemos un proceso continuo para introducir herramientas. La gente puede decir: ‘Oye, tengo un caso de uso y ninguna de las herramientas que estás proporcionando es adecuada. ¿Podemos incluir esta herramienta en la lista blanca?’ Y luego haremos las revisiones y evaluaciones apropiadas para poder introducir esa herramienta».