Siga ZDNET: Agréganos como fuente preferida en Google.
Conclusiones clave de ZDNET
- La mayoría de los líderes empresariales luchan por demostrar el valor de los proyectos de IA.
- El éxito se reduce a contar historias, especialmente con la pizarra.
- Concéntrese en los resultados comerciales y realice un seguimiento cuidadoso de su progreso.
La evidencia sugiere que muchos líderes empresariales luchan por demostrar que una inversión en IA generativa genera retornos mensurables.
A más del 97% de las organizaciones les resulta difícil demostrar el valor empresarial de la IA de generación, según una encuesta realizada a 600 líderes de datos realizada por Wakefield Research en nombre del especialista en tecnología Informatica.
Sin embargo, medir el ROI de la IA no tiene por qué ser un desafío intratable. ZDNET asistió a una mesa redonda y habló con líderes digitales en el reciente evento Informatica World Tour en Londres para descubrir cinco formas de medir el valor de los proyectos de IA.
1. Sepa cuándo empezar y cuándo parar
Gro Kamfjord, jefa de datos del fabricante de pinturas Jotun, dijo que sus exploraciones en IA sugieren que los líderes empresariales deben tener suficiente información para saber cuándo se debe detener o continuar un proyecto.
Para impulsar el crecimiento en sus oficinas regionales, la empresa modernizó su infraestructura de datos a la nube a través de una asociación con Informatica y Snowflake. Un nuevo centro de datos centralizado permite un desarrollo más rápido, lo que significa que los equipos pueden optimizar sus preparativos de IA.
«Hemos visto en este proyecto que es posible crear una cifra aproximada de lo que se está tratando de lograr o al menos señalar el valor comercial que surgirá de un proyecto», dijo.
Kamfjord dijo a ZDNET que los líderes empresariales que comienzan sus exploraciones de IA con algo simple y pequeño pueden ampliar esa iniciativa cuando sea el momento adecuado o cancelarla por completo.
«No estoy segura de que ponerle un número al proyecto sea lo más importante», dijo. «Lo que es más importante es que obtenga suficiente información para detener el proyecto si ve que no producirá beneficios».
2. Gana corazones y mentes
Nick Millman, director general senior del equipo global de datos e inteligencia artificial de Accenture, dijo que juzgar el valor de extremo a extremo de los proyectos de inteligencia artificial es difícil, y las tecnologías emergentes requieren una inversión en bases de datos que no generarán un retorno de la inversión a corto plazo.
«Nunca he conocido a un director financiero que simplemente acepte cualquier cálculo de retorno de la inversión que se le presente», afirmó.
«Su éxito se reduce a ganarse los corazones y las mentes de la organización de que la IA es lo correcto para invertir».
Millman alentó a los líderes digitales a adoptar un enfoque triple. Primero, mida el ROI en términos que la empresa reconozca.
«He visto muchos enfoques diferentes, desde mega hojas de cálculo que rastrean cada elemento hasta medir vagamente un aumento en los ingresos. No creo que haya una respuesta correcta o incorrecta. Pero sea pragmático en términos de lo que funciona en su organización».
En segundo lugar, involucrar a la empresa: «Muchas veces es la organización de datos la que dice: ‘Aquí está todo el valor que hemos producido’. Pero realmente es necesario que las partes interesadas del negocio estén totalmente alineadas con ese valor. De lo contrario, el proyecto no mantiene su credibilidad».
En tercer lugar, pida ayuda a la función financiera: «Consigue a alguien que está acostumbrado a crear casos de negocio y retornos de la inversión (ROI) y luego, por implicación, el director financiero tiene un interés más personal en el caso de inversión para su proyecto si alguien de su equipo ha ayudado a crearlo».
3. Fomentar debates bidireccionales
Boris van der Saag, vicepresidente ejecutivo de base de datos de la firma financiera Rabobank, dijo que las organizaciones deben ser pacientes en términos de retorno de la inversión si van a invertir en los elementos fundamentales.
«Es necesario centrarse en las cosas que eventualmente se pueden obtener en términos de beneficios», dijo, sugiriendo que los líderes empresariales deberían concentrarse en los elementos narrativos que enfatizan los objetivos a largo plazo de la inversión.
«Eso es importante en términos de la conversación con la sala de juntas, porque la alta dirección es, por definición, menos paciente».
En cuanto a su negocio, van der Saag depende del director financiero. La estrecha relación de trabajo entre finanzas y datos ayuda a garantizar que el retorno de la inversión no sea solo una conversación unidireccional, sino una discusión bidireccional que permita nuevas oportunidades.
«Nuestro director financiero pregunta a nuestros equipos: ‘¿Qué puedo hacer? ¿Cómo puedo cambiar mi comportamiento? ¿Cómo puedo cambiar el comportamiento de mi equipo para habilitar algunas de las oportunidades que residen en los datos?'», dijo.
«Si se cuenta bien la historia y se logra que las personas emprendan ese viaje, se verá un cambio en la conversación y se convertirá en una interacción mucho más bidireccional que simplemente vender casos de uso individuales».
4. Une los puntos para lograr objetivos más grandes
Farhin Khan, jefe de datos e IA del Reino Unido en AWS, es otro líder empresarial que anima a los líderes digitales a comunicar el valor de la IA a través de la narración.
«Si está comunicando los resultados de su proyecto, debe alejarse del pensamiento convencional de cuál es el retorno de la inversión de su caso de uso, desde una perspectiva matemática, hacia cuál es el impacto desde una perspectiva de resultados», dijo.
«Ofrezca esos resultados en el lenguaje de la parte interesada del negocio con el que está hablando. Por ejemplo, un CMO estará interesado en cómo un caso de uso de personalización impulsado por IA ayudará a reducir la rotación del ciclo de vida del cliente».
Khan también alentó a los líderes digitales a conectar los puntos de sus casos de uso de IA con la transformación empresarial que lidera el CEO.
«Si la empresa quiere expandirse a nuevos mercados, comunique cómo cada uno de sus casos de uso contribuirá al resultado», dijo.
«Se trata de tejer esta narración convincente en tu narrativa que puedas retomar y personalizar según la parte interesada con la que estás hablando».
5. Realice un seguimiento de las partes móviles de un proyecto.
Kenny Scott, consultor de gobernanza de datos del especialista en energía EDF Power Solutions, dijo que una medición eficaz del ROI de la IA depende de un vínculo estrecho entre las distintas partes involucradas en el proyecto, ya sea el equipo de TI, las partes interesadas del negocio o los socios proveedores.
«Siempre hay que hacer preguntas sobre los proyectos», dijo, sugiriendo que los líderes digitales inteligentes se asegurarán de que todos sean plenamente conscientes de sus funciones y responsabilidades. «Puede haber una tendencia entre las personas a volverse lobos solitarios y hacer algo por sí mismas».
Scott ha ayudado a su organización a construir una infraestructura de datos moderna, a la que se refiere como la sala de máquinas, que incluye a Informatica como base, Snowflake como núcleo y Power BI como cabina a través de la cual los usuarios convierten la información en conocimiento.
Le dijo a ZDNET que la entrega exitosa de valor se trata de crear objetivos y gestionar expectativas. Describa los costos, los rendimientos esperados y cumpla con los plazos.
«Es necesario ser consciente de las partes móviles que hay allí y asegurarse de que se comprendan y controlen para que el proyecto no se escape».
Reciba las noticias más importantes de la mañana en su bandeja de entrada todos los días con nuestro Boletín informativo Tech Today
