Hay pocos debates de que la IA revolucionará las prácticas de trabajo, pero hay menos acuerdo sobre la mejor manera de explotar esta transformación.

Mientras que el 90% de los CIO están pilotando IA o invirtiendo en desarrollos pequeños o a gran escala, más de dos tercios (67%) no han visto ROI medible, según el recientemente publicado Nash Squared/Harvey Nash Digital Leadership.

«Los líderes conocen la tecnología, pero están luchando con su aplicación en el negocio para crear valor», dijo a ZDNet de Nash Squared Cio Ankur Anand durante una conversación sobre los puntos clave que surgen de la encuesta de liderazgo.

Entonces, ¿cómo pueden los líderes empresariales superar esta lucha? Cuatro líderes empresariales proporcionan sus mejores consejos de práctica para usar la IA para resolver los problemas de las grandes empresas.

1. Cree una lista de los 10 mejores

Joe DePA, director de innovación global de EY, dijo que sus casos de uso deberían alinearse con sus prioridades comerciales de mayor valor.

Le dijo a ZDNet que esta alineación debe ser un trabajo continuo en progreso. Los líderes empresariales deben seguir refrescando su enfoque para centrarse en las áreas que importan.

«A menudo uso una lista de los 10 mejores, solo para mantenerla simple», dijo. «Aquí están los 10 principales casos de uso en los que nos centraremos. Cualquier cosa de más de 10 y existe un peligro que la gente pierda interés».

Depa dijo que revisar las prioridades para la lista de los 10 principales con otros ejecutivos altos requiere una mano firme y estratégica.

«Si la gente quiere agregar cosas, diré: ‘¿Qué quitaremos de la lista?’ Porque cuando agrega algo a la lista, debe quitarse algo «, dijo. «Ese enfoque ayuda a mantener a las personas enfocadas. Una vez que tenga esa cadencia regular, actualizada y renovada, las personas pueden comenzar a pensar en aplicar la IA a los casos de uso».

DEPA dijo que esta estrategia cuidadosa ayuda a las empresas a evitar gastar dinero en soluciones de IA que no alcanzan sus métricas de ROI.

«Por lo general, es cuando no tiene un caso de uso claro o un valor comercial adjunto, pero tiene un problema genial que desea resolver. Esos son los que debe decir: ‘Espera un segundo. Sé que es un problema genial, pero ¿cuál es el caso comercial?'», Dijo.

«Ahí es donde puede obtener una rutina si sigue un camino de tratar de resolver algunos problemas con la IA, sin tener un caso comercial claro para su aplicación».

2. Corre las sesiones de hackathon

Adobe CIO Cindy Stoddard dijo que su equipo de TI ha usado IA en muchas áreas y trabaja con el resto del negocio para identificar otros casos de uso.

Su equipo usó AI para explorar los requisitos de TI anteriores y crear recomendaciones para que los analistas de negocios y los gerentes de productos sepan lo que probablemente se requerirá cuando los usuarios exigan un nuevo servicio.

El equipo de TI también utilizó AI en las pruebas para crear scripts que se pueden reutilizar para automatizar procesos repetitivos.

Para nuevos casos de uso, el equipo ejecuta hackatones que ayudan a las aplicaciones de superficie para la tecnología emergente dentro de TI y en todo el negocio.

«La gente presenta diferentes ideas sobre lo que creen que podría cambiar», dijo a ZDNet. «Alentamos a todos a enviar áreas para mejorar lo que ven a nivel del suelo».

El equipo de Stoddard trabaja con compañeros de negocios y socios externos para seleccionar los mejores proyectos.

«Las personas que presentan ideas organizan equipos. También traeremos algunos de nuestros socios de proveedores clave para ayudar a capacitar al personal de las tecnologías», dijo. «Luego pasaremos por un proceso de desarrollo y juicio para ver si las ideas ofrecen valor. Muchas de las ideas que ofrecemos terminan en nuestros sistemas de producción».

3. Aprenda a través del fracaso

Caroline Carruthers, CEO de Consultor Carruthers y Jackson, le dijo a ZDNet sobre cinco formas de preparar una organización para una transformación de IA.

Sin embargo, también mencionó algo crucial para identificar los casos de uso correctos: adoptar la innovación.

Carruthers dijo que hay mucha tecnología emergente para probar, desde modelos de idiomas grandes hasta IA causales.

«No sabes cómo encajará esta tecnología en tu organización. Esperar hasta que las cosas sean perfectas con AI no funcionarán», dijo. «Necesitas experimentar. Necesitas tallar un poco de Sandbox, algo con lo que puedes comenzar y jugar para comprender cómo tu organización puede obtener lo mejor de la IA».

Al igual que otros líderes empresariales, Carruthers dijo que es importante que los proyectos que apoye se centran en las áreas correctas. Esa orientación puede significar aprender por fracaso, siempre que no sea demasiado costoso.

«Si realmente vas a experimentar con IA, entonces casi necesitas celebrar el fracaso», dijo. «Realizar un experimento y descubrir el experimento no funcionó, pero aprender algo nuevo es un uso válido del tiempo de una organización. Simplemente no gaste mucho dinero haciéndolo».

Carruthers dijo que cada iniciativa de IA debería ser parte de un proyecto más amplio para superar grandes desafíos organizacionales.

«La innovación se trata de hacer que la IA sea parte del negocio, pero lo está haciendo pequeño, iterativo y de manera segura. Cuando hablamos de experimentos, y especialmente cuando hablamos de datos, porque puede resolver algunos de los mayores problemas del mundo, nuestros cerebros tienden a ir, ‘oh, mira todo lo que podemos hacer'», dijo.

«Pero si tratamos de abordar ese problema, es grande, difícil de manejar, y nos aburriremos, y no entregaremos las cosas a tiempo. Mientras que, si resuelve un pequeño problema, es como, ‘Oh, eso es bueno’, y luego resuelve otros problemas».

4. Educar a sus empleados

Tobias Sammereyer, líder del equipo para la ingeniería de rendimiento en XXXLUTZ, dijo que muchas personas están en una falsa sensación de seguridad, pensando que las herramientas fáciles de usar como ChatGPT se pueden aplicar a cualquier caso de negocios.

«Necesitamos educar a nuestros muchachos cómo usar cosas de IA correctamente y cómo ser precisos con sus indicaciones para obtener lo que quieren», dijo.

Sammereyer le dijo a ZDNet que los líderes comerciales y digitales deben ayudar a su gente a comprender los beneficios y limitaciones de la IA antes de aplicar la tecnología a los casos de uso.

«Trate de decirles lo que es posible, pero también lo que no es posible, porque hay dos tipos de personas: uno cree que la IA es solo exagerada y el otro cree que pueden hacer cualquier cosa con él. Y ambos son incorrectos».

Sammereyer dijo que la clave del éxito es encontrar el punto medio.

«Educar a las personas, y luego puedes usar IA, especialmente con IA generativa», dijo. «Solo tenga en cuenta que la IA puede cometer errores de la misma manera que un ser humano puede cometer errores. Compruebe dos veces los resultados y luego está listo».

Dijo que este proceso se basa en que sus sistemas de IA se alimenten con suficientes datos confiables.

«La IA es como un complemento de la gente. Las herramientas quieren darle una buena respuesta, si es correcta o no, eso depende de usted verificar dos veces», dijo. «Por lo tanto, debe ser crítico en su pensamiento y ver si el sistema AI tiene suficientes datos y está equipado para darle la respuesta correcta. Solo recuerde que le dará una respuesta, pero no necesariamente la correcta».

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