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lunes, julio 7, 2025

El valor actual de la IA se basa en datos y personas, no solo en tecnología


La promesa de la IA se expande diariamente, desde impulsar ganancias de productividad particular person hasta permitir que las organizaciones descubran nuevos conocimientos comerciales poderosos a través de datos. Si bien el potencial de la IA parece ilimitado y su impacto es fácil de imaginar, el viaje a un ecosistema verdaderamente alimentado por IA es complejo y desafiante. Este viaje no comienza y termina con la implementación, la adopción o incluso el uso de AI de manera consistente, termina allí. La realización del valor complete de una solución de IA depende en última instancia de la calidad de los datos y de las personas que implementan, administran y aplican para generar resultados significativos.

Datos: la piedra angular del éxito de la IA

Datos, la constante organizacional. Ya sea que se trate de una tienda de conveniencia de mamá y pop o una organización empresarial, cada negocio se ejecuta en datos (registros financieros, inventario, imágenes de seguridad, and so forth.) La gestión, accesibilidad y gobernanza de estos datos es la piedra angular para realizar el máximo potencial de la IA dentro de una organización. Gartner notó recientemente que el 63% de las organizaciones Falta de confianza o no están seguros de si su práctica de datos existente o estructura de gestión es suficiente para la adopción exitosa de IA. Permitir una organización desbloquear todo el potencial de la IA requiere una práctica de datos bien pensada. Desde la recolección, almacenamiento, síntesis, análisis, seguridad, privacidad, gobernanza y management de acceso: debe existir un marco y una metodología para aprovechar la IA correctamente. Además, es esencial mitigar los riesgos y las consecuencias no deseadas. En pocas palabras, los datos son la piedra angular de la analítica y el flamable para tu IA.

El acceso que su solución de IA tiene a sus datos determina su potencial para entregar; tanto, estamos viendo el surgimiento de nuevas funciones adaptadas específicamente a ella, el Director de Datos (CDO). En pocas palabras, si se introduce una solución de IA en un entorno con datos de “flotación libre” accesibles para cualquier persona: será propenso a errores, sesgados, no conformes y es muy possible que exponga información confidencial y privada. Por el contrario, cuando el entorno de datos es rico, estructurado, preciso, dentro de un marco y metodología de cómo la organización usa sus datos: la IA puede devolver los beneficios inmediatos y ahorrar numerosas horas en el modelado, el pronóstico y el desarrollo de propensión. Se construyen alrededor de la piedra angular de los datos de los derechos de acceso y las políticas de gobernanza para los datos, que presentan su propia preocupación: el elemento humano.

Gente: El issue subestimado en la adopción de IA

IDC recientemente compartió que 45% de los CEO y más del 66% de los CIO encuestados Transmitió una vacilación en torno a los proveedores de tecnología que no comprenden completamente el potencial de riesgo a la baja de la IA. Estos líderes están justificados en su precaución. Podría decirse que las consecuencias de los riesgos de TI y el antiguo siguen siendo similares con la IA gobernada (es decir, el tiempo de inactividad, las convulsiones operativas, las costosas primas de seguro cibernético, multas de cumplimiento, experiencia del cliente, violaciones de datos, ransomware y más) y se amplifican por la integración de IA en TI. La preocupación proviene de la falta de comprensión en torno a las causas de la raíz para aquellas consecuencias o para aquellas que no son conscientes, la angustia que viene con habilitación de IA asociada sirviendo como catalizador para esas consecuencias.

La pregunta apremiante es: “¿Debería invertir en esta herramienta de TI costosa que pueda mejorar enormemente el rendimiento de mi empresa en cada nivel funcional a riesgo de implosión de TI debido a la falta de preparación y habilitación de los empleados?” ¿Dramático? Absolutamente, el riesgo comercial siempre lo es, y ya sabemos la respuesta a esa pregunta. Con tecnologías más complejas y potencial operativo elevado, también debe el esfuerzo por permitir que los equipos usen estas herramientas de manera authorized, de manera adecuada, eficiente y efectiva.

El desafío del proveedor

La falta de confianza en la comprensión de los proveedores de tecnología va más allá de la experiencia en la materia y refleja un problema más profundo: la incapacidad de articular claramente los riesgos específicos que una organización puede enfrentar y enfrentará con implementaciones inadecuadas y expectativas poco realistas.

La relación entre una organización y proveedores de tecnología es muy parecido a la de un paciente y un profesional de la salud. El paciente consulta a un profesional de la salud con síntomas que buscan un diagnóstico y espera un remedio easy y rentable. En situaciones preventivas, el profesional de la salud trabajará con el paciente en recomendaciones dietéticas, opciones de estilo de vida y tratamiento especializado para lograr objetivos de salud específicos. Del mismo modo, existe la expectativa de que las organizaciones reciban soluciones prescriptivas de proveedores de tecnología para resolver o planificar implementaciones de tecnología. Sin embargo, cuando las organizaciones no pueden proporcionar riesgos prescriptivos específicos para dar entornos de TI, exacerba la incertidumbre de la implementación de la IA.

Incluso cuando los proveedores de TI comunican efectivamente los riesgos y los impactos potenciales de la IA, muchas organizaciones se disuaden por el verdadero costo complete de propiedad (TCO) involucrado en la colocación de la base necesaria. Existe una creciente conciencia de que la implementación exitosa de la IA debe comenzar dentro del entorno existente, y solo cuando ese entorno se moderniza, las organizaciones realmente desbloquean el valor de la integración de la IA. Es related a asumir que cualquiera puede saltar a la cabina de un superdeportivo F1 y ganar las carreras instantáneamente. Cualquier persona razonable sabe que el éxito en las carreras es el resultado de un conductor calificado y una máquina de alto rendimiento. Del mismo modo, los beneficios de la IA solo se pueden realizar cuando una organización está adecuadamente preparada, capacitada y equipada para adoptarlo e implementarlo.

Caso en cuestión: Copilot de Microsoft 365

Copilot de Microsoft 365 es un gran ejemplo de una solución de IA existente cuyo impacto y valor potenciales a menudo se han malinterpretado o diluido debido a las expectativas desalineadas de los clientes, en cómo se debe implementar la IA y qué creen que lo cree. debería hacer, en lugar de entender lo que poder hacer. Hoy, Más del 70% de las compañías Fortune 500 ya están aprovechando Microsoft 365 Copilot. Sin embargo, el temor generalizado de que la IA reemplace los trabajos es en gran medida una thought errónea cuando se trata de la mayoría de las aplicaciones de IA del mundo actual. Si bien el desplazamiento laboral ha ocurrido en algunas áreas, como los “almacenes oscuros” totalmente automatizados, es importante distinguir entre IA en su conjunto y su uso en robótica. Este último ha tenido un impacto más directo en el reemplazo del trabajo.

En el contexto del trabajo moderno, el valor principal de la IA radica en mejorar el rendimiento y amplificar la experiencia, no reemplazarlo. Al ahorrar tiempo y aumentar la salida funcional, AI permite estrategias de mercado más ágiles y una entrega de valor más rápida. Sin embargo, estos beneficios se basan en habilitadores críticos:

  • Una práctica de datos maduros
  • Gestión de acceso sólida y gobernanza
  • Medidas de seguridad robustas para mitigar los riesgos
  • Las personas habilitan el uso responsable de la IA y las mejores prácticas

Aquí hay algunos ejemplos de mejoras funcionales impulsadas por la IA en las áreas de negocio:

  • Los líderes de ventas pueden generar modelos de propensión utilizando datos del ciclo de vida del cliente para impulsar estrategias de venta cruzada y ventas superiores, mejorando la retención y el valor del cliente.
  • La estrategia corporativa y los equipos de FP&A obtienen concepts más profundas gracias al tiempo ahorrado al análisis de unidades de negocios, permitiendo una mejor alineación con los objetivos corporativos.
  • Los equipos de cuentas por cobrar pueden administrar los ciclos de pago de manera más eficiente con un acceso más rápido a datos procesables, mejorando la divulgación y la participación del cliente.
  • Los líderes de advertising pueden construir estrategias de mercado de ir al mercado más efectivas y alineadas a las ventas al aprovechar las concepts de IA sobre el rendimiento y las oportunidades de ventas.
  • Los equipos de operaciones pueden reducir el tiempo dedicado a conciliar los datos de finanzas y ventas, minimizando el caos durante los procesos de fin de trimestre o fin de año.
  • Los equipos de éxito y soporte del cliente pueden reducir los tiempos de respuesta y resolución automatizando los flujos de trabajo y simplificando los pasos clave.

Estos ejemplos solo rascan la superficie del potencial de IA para impulsar la transformación funcional y las ganancias de productividad. Sin embargo, darse cuenta de estos beneficios requiere la base correcta: sistemas que permiten a la IA integrar, sintetizar, analizar y finalmente cumplir su promesa.

Pensamiento remaining: no hay plug-and-play para AI

La implementación de AI para desbloquear todo su potencial no es tan easy como instalar un programa o aplicación. Es la integración de una crimson interconectada de funciones autónomas que impregnan toda su pila de TI, que ofrece concepts y eficiencias operativas que de otro modo requerirían un esfuerzo, tiempo y recursos manuales significativos.

Al darse cuenta del valor de una solución de IA, se basa en la construcción de una práctica de datos, manteniendo un marco de acceso y gobernanza sólidos, y asegurar el ecosistema, un tema que requiere su propia inmersión profunda.

La capacidad de los proveedores de tecnología para un socio valioso dependerá tanto del advertising como de la habilitación, centrada en desacreditar los mitos y calibrar las expectativas sobre lo que realmente significa aprovechar el potencial de la IA.

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