Manual para ejecutivos: cómo entender el panorama de la IA

Este blog que aborda cómo incursionar en la IA es un extracto de “Open the future: An executive’s guide to navigating the era of constant innovation”. Se basa en las décadas de liderazgo y conocimientos de open source de Red Hat para brindarle las estrategias y herramientas necesarias para transitar esta etapa de innovación constante.

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A medida que la IA continúa evolucionando, es importante que los ejecutivos comprendan los conceptos básicos y las distinciones clave dentro del panorama de la IA. Exploremos tres áreas críticas:

La IA generativa

Qué es: La IA generativa se refiere a modelos capaces de crear contenido nuevo, como texto, imágenes o música, sobre la base de patrones aprendidos a partir de grandes conjuntos de datos.

Por qué es importante: La IA generativa tiene el potencial de revolucionar la creación, el diseño y la comunicación de contenidos, lo cual permitirá a las empresas generar experiencias personalizadas, automatizar tareas creativas y dar paso a nuevos niveles de productividad.

La IA predictiva

Qué es: La IA predictiva va más allá de la mera predicción de resultados: recomienda acciones o decisiones óptimas basadas en el análisis de datos complejos y algoritmos de optimización.

Por qué es importante: La IA predictiva puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes basadas en datos, optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia en diversas áreas.

Casos de uso de IA en distintos sectores: por dónde empezar

Al adoptar tanto la IA generativa como la predictiva, las empresas pueden alcanzar nuevos niveles de eficiencia, innovación y satisfacción del cliente. Estos son solo algunos ejemplos del poder transformador de la IA:

Atención de la salud

IA generativa: diseño de nuevas moléculas de medicamentos, generación de imágenes médicas sintéticas para entrenamiento y creación de informes de salud personalizados.

IA predictiva: predicción de la readmisión de pacientes, recomendación de planes de tratamiento óptimos y optimización de los niveles de personal del hospital.

Finanzas

IA generativa: generación de informes financieros, creación de datos sintéticos para realizar pruebas y desarrollo de recomendaciones de inversión personalizadas.

IA predictiva: detección de transacciones fraudulentas, predicción de tendencias del mercado y optimización de la asignación de cartera.

Fabricación

IA generativa: diseño de nuevos prototipos de productos, generación de datos sintéticos para simulaciones y creación de materiales de marketing personalizados.

IA predictiva: predicción de fallas de equipos, optimización de cronogramas de producción y mejora de los procesos de control de calidad.

Sector público

IA generativa: generación de respuestas a consultas de los ciudadanos, creación de contenido educativo y resumen de documentos de políticas complejos.

IA predictiva: optimización del flujo de tráfico, predicción de focos de delincuencia y mejora de la asignación de recursos para los servicios públicos.

Telecomunicaciones

IA generativa: creación de recomendaciones personalizadas para clientes, generación de campañas de marketing y automatización de la resolución de problemas de red.

IA predictiva: optimización del rendimiento de la red, predicción de la pérdida de clientes e identificación de nuevas oportunidades de generación de ingresos.

Desarrollo de software y aplicaciones

IA generativa: creación de fragmentos de código, automatización de la revisión de código, generación de documentación y hasta sugerencias de funciones o módulos completos sobre la base de instrucciones en lenguaje natural. Las herramientas basadas en IA permiten a los desarrolladores concentrarse en tareas de mayor nivel y en la innovación.

IA predictiva: predicción de posibles errores y vulnerabilidades en el código, identificación de áreas para optimizar el rendimiento y sugerencias de mejoras en la calidad del código.

Guía de inicio con una base open source para la IA: hoja de ruta para ejecutivos

Hoy en día, una empresa tiene miles de aplicaciones. Mañana, seguirá teniendo esas miles de aplicaciones y probablemente tenga la misma cantidad de modelos de IA. Cada organización tomará su propio camino en la era de la IA. A medida que tú vayas forjando el tuyo, te será de gran utilidad el marco que analizamos anteriormente en este blog. A continuación, se incluye una hoja de ruta que te servirá de guía a medida que explores las posibilidades de la IA en tu empresa.

Haz que la IA se adapte a la estrategia empresarial

Empieza por identificar desafíos o oportunidades comerciales clave en los que la IA podría tener un impacto significativo. No te limites a seguir las últimas tendencias. Concéntrate en iniciativas que se adecuen a tus objetivos estratégicos y generen un valor cuantificable.

Prioriza las áreas en las que la IA puede aportar un valor inmediato, como mejorar la productividad de los desarrolladores por medio de asistentes de código u optimizar la atención al cliente mediante chatbots.

Pregúntate: ¿Cómo aprovecharás la IA para mejorar casi todos los aspectos de tu negocio? ¿Cómo puedes crear nuevos factores de diferenciación comercial, mejorar la experiencia de tus clientes, aumentar la productividad y reducir los errores costosos?

Evalúa tu estado de preparación para la IA

Evalúa las capacidades actuales de tu organización e identifica los déficits en términos de datos, talento e infraestructura. Esto te ayudará a priorizar las inversiones y construir una base sólida para la adopción de la IA.

Pregúntate: ¿De qué modo afectará la IA tu pila tecnológica, tus modelos operativos y a los equipos responsables de materializar estas capacidades?

Construye un equipo de IA multifuncional

Reúne a científicos de datos, desarrolladores, analistas de negocios y expertos para que colaboren en iniciativas de IA. Promueve una cultura de propiedad compartida y asegúrate de que los proyectos de IA respondan a las necesidades del negocio.

Empieza de a poco e itera

Comienza con un proyecto piloto para probar tu enfoque, obtener información valiosa y demostrar el potencial de la IA dentro de tu organización. Elige un caso de uso con objetivos claros y resultados cuantificables.

Elige sabiamente tus plataformas de IA

Al elegir soluciones de IA, analiza aquellas que se basan en plataformas abiertas que proporcionan flexibilidad y libertad de elección. Evita la dependencia de un proveedor y asegúrate de que tus inversiones en IA sean capaces de evolucionar a la par de la IA en constante evolución. Las herramientas y los marcos de trabajo de IA open source pueden acelerar el desarrollo, reducir los costos y evitar la cautividad del proveedor.

Fomenta una cultura de aprendizaje continuo

Incentiva a su equipo a mantenerse al corriente de los últimos avances en IA mediante capacitaciones, conferencias y la participación en comunidades. El panorama de la IA está en constante evolución y el aprendizaje continuo es clave para mantenerse a la vanguardia.

Mide e itera

Establece métricas claras para realizar el seguimiento del progreso y el impacto de tus proyectos de IA. Utiliza estos conocimientos para perfeccionar el enfoque, optimizar los modelos e impulsar la mejora continua.

Sé inteligente a la hora de formar alianzas

Determina con qué empresas de confianza te convendría asociarte para tener más posibilidades de éxito con las oportunidades de IA que ofrezcan hoy y en el futuro. Al igual que ocurrió con las tecnologías disruptivas en el pasado, la forma en que una organización adopte la IA constituirá una decisión decisiva y diferenciadora.

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