Para que las soluciones de IA logren un valor duradero en el tiempo, las empresas necesitan una estrategia iterativa combinada con experimentación, prácticas de ingeniería sólidas y barreras de seguridad.
Tanto si se piensa que la IA de nueva generación anuncia un nuevo mundo apasionante para la humanidad como si se siembra la semilla de su destrucción, pocos líderes empresariales pueden permitirse ignorarla. Pero en este ambiente febril, puede ser difícil trazar un rumbo que no caiga en el bombo publicitario ni pierda la oportunidad por completo.
Basta con observar los vertiginosos avances de la IA generativa para darse cuenta de lo rápido que avanza este campo. ChatGPT de OpenAI se hizo público en noviembre de 2022. La versión actualizada, basada en el gran modelo de lenguaje GPT-4, ofrece un cambio radical en sus capacidades, hasta el punto de que algunos investigadores de Microsoft se jactaron de que mostraba los "primeros destellos de inteligencia general artificial". Una serie de herramientas afines, desde Midjourney y Stable Diffusion hasta Voicebox, están ampliando los límites de lo que pueden hacer las herramientas de IA fáciles de usar
Todas las empresas deben explorar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial, pero no necesitan caer en la hipérbole para apreciarlas.
Actualizarse sin parar para mantenerse a la vanguardia
La IA ya es omnipresente. Muchas organizaciones la aprovechan para extraer información de los océanos de datos a los que tienen acceso. Pero este periodo marca un cambio radical, catapultando la IA hacia la experiencia del usuario. El verdadero reto al que se enfrentan los líderes empresariales de hoy en día es el siguiente: ¿Cómo puede una empresa capitalizar las capacidades de la IA hoy y, al mismo tiempo, planificar su trayectoria futura?
Para muchas empresas eso significa reconstruir su estrategia de IA para tener en cuenta la probable evolución de la IA generativa (GenAI). Ya es fácil ver el potencial de GenAI para afectar a funciones como la tecnología de la información, el servicio al cliente, las ventas y el marketing, y el desarrollo de productos. Pero todas las funciones -de hecho, todos los sectores- pueden esperar que la IA las transforme. Ningún empresario puede permitirse que le pille desprevenido: Para mantener la cuota de mercado, o incluso superar a la competencia, su estrategia de IA debe actualizarse constantemente. De lo contrario, corre el riesgo de reducir su eficacia operativa. Peor aún, los productos y el mercado pueden cambiar de una forma que no permita a su empresa seguir el ritmo.
Para ser eficaz, su estrategia de IA debe tener en cuenta en primer lugar que la IA no es una herramienta específica, sino un enfoque que puede integrarse en cualquier número de aplicaciones, procesos o soluciones potenciales. Cada vez más, lo que da ventaja a una organización es la capacidad de integrar la IA en el negocio. La capacidad para crear o consumir soluciones no va a ser necesariamente su factor diferenciador, sino su capacidad para integrar estas soluciones en sus procesos y productos.
Y su estrategia de IA debe actualizarse continuamente para reflejar el cambiante panorama. En Thoughtworks, hemos aprendido de las prácticas de entrega continua y las hemos aplicado a la IA, para que los clientes hagan del feedback rápido una rápida un principio central de su estrategia. Esto les permite identificar dónde están ganando valor o pivotar cuando los avances tecnológicos abren nuevos campos.
Ventajas de las prácticas de entrega continua de IA
No te quedes solo con la fruta que cuelga más abajo en el árbol
Dados los enormes avances que estamos viendo en la IA en estos momentos, no es de extrañar que muchas organizaciones tengan experimentos repartidos por todas sus operaciones. En Thoughtworks, creemos que eso es bueno: la experimentación puede identificar rápidamente casos de uso con un gran potencial para la organización.
Pero también existe un riesgo: Si no se planifica desde el principio cómo se pretende ampliar las pruebas de concepto satisfactorias e integrarlas en la empresa, existe una posibilidad real de que sólo recoja la fruta que cuelga más baja. Para evitarlo, se debe identificar oportunidades en toda la empresa para aprovechar la misma solución o enfoque varias veces.
Es útil planificar el aprovechamiento de la IA para cosas que van más allá de la mera eficiencia, como la mejora de las ideas. Por supuesto, ChatGPT puede ayudar a crear esa propuesta de negocio en un tiempo récord, pero ¿por qué no estudiar cómo GenAI puede ayudar a generar ideas, perfeccionar diseños de productos y servicios o comprender opciones estratégicas?
Para uno de nuestros clientes, uno de los principales productores de aperitivos del mundo, la IA está apoyando elementos de la creación de recetas, que es una tarea históricamente complicada dadas las docenas de ingredientes posibles y las formas de combinarlos. Al asociar especialistas en productos con la IA, la organización puede generar recetas de mayor calidad con mayor rapidez. El sistema de la organización ha reducido el número de pasos necesarios para desarrollar recetas de nuevos productos de 150 (de media) a sólo 15. Ahora puede satisfacer más rápidamente a los clientes. Ahora, puede deleitar más rápidamente a los clientes con nuevos productos y nuevas experiencias para mantenerlos conectados a la marca.
En particular, la IA no funciona de forma aislada, sino que aumenta los equipos cualificados, proporcionando orientación y comentarios para mejorar aún más los resultados. Este es un rasgo distintivo de las soluciones de IA de éxito: En última instancia, están diseñadas para las personas, y un equipo multidisciplinar que comprende conocimientos técnicos y de dominio, así como un enfoque humano, para que las organizaciones puedan obtener el máximo valor de ellas.
Las barandas son importantes
Cuando pienses en cómo sacar el máximo partido de la IA, la estrategia de IA también debes tener en cuenta las barandas de seguridad adecuadas.
A medida que las soluciones se vuelven más sofisticadas -y se integran con mayor frecuencia y profundidad en el software, los productos y las operaciones cotidianas-, también aumenta su potencial para permitir que las personas cometan errores. Un antipatrón común que vemos es cuando los humanos se vuelven involuntariamente demasiado dependientes de una IA bastante estable: pensemos en el desarrollador que no comprueba el código generado por la IA, o en el conductor de Tesla que se deja llevar por una falsa sensación de seguridad por las funciones de piloto automático del coche.
Para evitar este tipo de dependencia excesiva y de exposición al riesgo, es necesario establecer parámetros de gobernanza cuidadosos en torno al uso de la IA.
Aunque muchos de los experimentos de IA pueden producir ideas interesantes para explorar, se debe ser consciente de las herramientas que los sustentan. Algunas soluciones de IA no se construyen siguiendo el tipo de prácticas de ingeniería sólidas que exigiría para otro software empresarial. Hay que pensar detenidamente en cuáles te sentirías seguro desplegando en producción.
Es útil probar los modelos de IA del mismo modo que cualquier otra aplicación, y no dejar que las prisas por comercializarlos nublen el juicio. Las soluciones de IA deben basarse en los mismos principios de entrega continua que sustentan un buen desarrollo de productos, con avances realizados a través de cambios incrementales que pueden revertirse fácilmente si no tienen el impacto deseado.
Descubrirás que ayuda ser franco sobre lo que considera un resultado "deseado": puede que no sean sólo las métricas financieras las que definan el éxito. Dependiendo del contexto de la organización, la productividad y la experiencia del cliente también pueden ser consideraciones importantes. También puedes fijarse en otros indicadores, como la concienciación de su equipo sobre el potencial de la IA y su nivel de comodidad a la hora de explorar, adoptar o implantar soluciones de IA. Estos factores pueden dar la seguridad de que el equipo está en el buen camino para mejorar los indicadores rezagados de experiencia del cliente, productividad e ingresos. Sea cual sea el enfoque, es más probable que tenga éxito si ha identificado esos indicadores desde el principio.
Por último, a pesar de todas las fanfarronadas sobre la amenaza que supone la IA para los puestos de trabajo, o incluso para la humanidad en general, hará bien en recordar que son sus empleados quienes utilizarán la tecnología. Hay que pensar en el lado humano del cambio, en el que debe encontrar un equilibrio entre animar a la gente a adoptar e innovar con la IA y, al mismo tiempo, ser sensible a los problemas que puede plantear. Por ejemplo, es posible que desees introducir directrices para proteger la propiedad intelectual en los modelos que se basan en fuentes externas o la privacidad, donde puede estar utilizando datos sensibles de los clientes. A menudo nos damos cuenta de que es mejor dar la palabra a nuestros empleados cuando la IA aumenta su trabajo. Ellos saben mejor que nadie dónde puede tener más impacto.