{"id":176539,"date":"2024-07-17T11:54:33","date_gmt":"2024-07-17T14:54:33","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/mx\/2024\/07\/17\/navegar-la-revolucion-de-la-ia\/"},"modified":"2025-11-21T18:43:23","modified_gmt":"2025-11-21T21:43:23","slug":"navegar-la-revolucion-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/navegar-la-revolucion-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Navegar por la revoluci\u00f3n de la IA: elaborando una estrategia ganadora"},"content":{"rendered":"

Por Sathya Srinivasan, vicepresidente de Consultor\u00eda de Soluciones Globales | Partners de Appian.<\/em><\/strong><\/p>\n

En el panorama tecnol\u00f3gico que cambia r\u00e1pidamente, es imperativo adoptar el cambio de manera inmediata. Sin embargo, lo que a menudo elude a muchos l\u00edderes empresariales y de TI es la idea de que no basta con sucumbir al miedo a perderse las \u00faltimas tendencias de IA<\/a>. La clave radica en evaluar exhaustivamente c\u00f3mo estos cambios tecnol\u00f3gicos aumentar\u00e1n las operaciones comerciales.<\/strong> No todas las soluciones de IA son iguales y es posible que no sean adecuadas para todas las empresas. Hoy, m\u00e1s que nunca, es esencial identificar y adoptar el proceso de pensamiento tecnol\u00f3gico adecuado a un ritmo sin precedentes. El desaf\u00edo se agrava con la necesidad de capitalizar estas innovaciones r\u00e1pidamente para asegurar una posici\u00f3n de liderazgo en el mercado o alejarse r\u00e1pidamente de las empresas fallidas para evitar otro costoso esfuerzo de TI.<\/p>\n

La dicotom\u00eda de las habilidades de IA<\/strong><\/span><\/h2>\n

El panorama actual de la IA presenta una marcada dicotom\u00eda. Por un lado, est\u00e1n los cient\u00edficos de datos, expertos que profundizan en los datos para descubrir informaci\u00f3n procesable para obtener ventajas empresariales, pero ese talento es raro. En el espectro opuesto se encuentran los usuarios empresariales, los principales gestores de datos, que a menudo luchan por aprovechar este activo de forma eficaz. El puente entre estos dos \u00e1mbitos se est\u00e1 formando gradualmente a medida que surgen nuevas herramientas, lo que permite a los profesionales de negocios utilizar directamente los datos a trav\u00e9s de la IA.<\/strong> Esto se\u00f1ala un per\u00edodo en el que la experiencia tanto en ciencia de datos como en operaciones comerciales coexistir\u00e1n como habilidades indispensables. Identificar d\u00f3nde se alinean sus fortalezas e intereses dentro de este espectro es crucial para navegar por el futuro de la IA en los negocios.<\/p>\n

En cualquier funci\u00f3n dentro del \u00e1mbito de la IA, es evidente una dependencia cada vez mayor de los resultados proporcionados por los sistemas de IA. Sin embargo, esta confianza puede llevar inadvertidamente a aceptar informaci\u00f3n presentada con precisi\u00f3n como verdadera debido a la sofisticada entrega de contenido generado por IA. Cada vez es m\u00e1s crucial evaluar cr\u00edticamente la l\u00f3gica subyacente de las recomendaciones de IA para validar su precisi\u00f3n.<\/p>\n

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Actuar sobre las sugerencias de la IA sin una base f\u00e1ctica s\u00f3lida plantea riesgos significativos para las operaciones comerciales.<\/figcaption><\/figure>\n

Mantenerse a la vanguardia: definir y lograr el \u00e9xito<\/strong><\/span><\/h2>\n

Entonces, \u00bfQu\u00e9 se necesita realmente para mantenerse a la vanguardia? “Mantenerse a la vanguardia” es un t\u00e9rmino que exige contexto: adelantarse a qui\u00e9n, qu\u00e9 y por qu\u00e9. En muchas empresas, el uso m\u00e1s eficaz de la IA es mejorar la eficiencia, la concienciaci\u00f3n y el conocimiento internos.<\/strong> Este objetivo requiere una comprensi\u00f3n clara de los pasos involucrados. Si bien muchos proveedores de productos enfatizan el “qu\u00e9” y el “por qu\u00e9”, los cuales son innegablemente cruciales, el verdadero desaf\u00edo surge en la fase de implementaci\u00f3n. La inspiraci\u00f3n extra\u00edda de las conferencias tecnol\u00f3gicas y los foros de CIO a menudo conducen a una pregunta fundamental al regreso a la oficina: “\u00bfC\u00f3mo empiezo?” En esta coyuntura es donde se producen la mayor\u00eda de los pasos en falso.<\/p>\n

Dado que los directores de tecnolog\u00eda y los l\u00edderes de TI participan cada vez m\u00e1s en las reuniones de la junta directiva, la pregunta predominante es sobre la inversi\u00f3n en IA y su cronograma de implementaci\u00f3n. Esta presi\u00f3n puede hacer que los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos sucumban a la exageraci\u00f3n del mercado, lo que da lugar a enfoques aislados. Es en este punto que los l\u00edderes deben dar un paso atr\u00e1s y evaluar qu\u00e9 aspectos de su ecosistema de software existente pueden servir como base para adoptar estos cambios.<\/p>\n

Es fundamental establecer una plataforma central que no solo se adapte a las tecnolog\u00edas emergentes, sino que tambi\u00e9n las integre. Una plataforma de este tipo act\u00faa como un adhesivo digital, uniendo a la perfecci\u00f3n varios procesos empresariales y permitiendo que toda la plantilla se adapte a las nuevas herramientas sin interrupciones significativas.<\/strong> No se puede subestimar el poder de un sistema que minimiza los desaf\u00edos de la gesti\u00f3n del cambio integrando cada avance tecnol\u00f3gico en la estructura de la organizaci\u00f3n. Este enfoque, sobre todo, reduce la fricci\u00f3n que supone la adopci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas, lo que le convierte en una estrategia potente para navegar por la revoluci\u00f3n de la IA.<\/p>\n

Trazando el rumbo: pasos pr\u00e1cticos para la implementaci\u00f3n de la IA<\/strong><\/span><\/h2>\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo podemos avanzar en la integraci\u00f3n de la IA en nuestros negocios de manera efectiva? De acuerdo con la frase: “El progreso es el progreso, no importa cu\u00e1n peque\u00f1o sea”. El paso inicial para aprovechar la IA es evaluar los activos tecnol\u00f3gicos dentro de su organizaci\u00f3n y comprender c\u00f3mo se pueden optimizar para aprovechar plenamente el potencial de la IA. Implementar tecnolog\u00eda de IA sin una estrategia bien pensada es similar a embarcarse en un proyecto cient\u00edfico sin ninguna aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica a la vista. Es fundamental reconocer que no todas las empresas poseen el mismo tipo de datos, ni pueden beneficiarse de un enfoque uniforme de IA.<\/p>\n

En primer lugar, es imperativo obtener una comprensi\u00f3n integral de su panorama de datos. \u00bfQu\u00e9 tipos de datos tiene su organizaci\u00f3n? \u00bfSe trata principalmente de datos internos de clientes y socios, o tambi\u00e9n est\u00e1n aprovechando proveedores externos para enriquecer sus datos internos? \u00bfD\u00f3nde residen los datos de su empresa? \u00bfEst\u00e1 alojado en servidores locales o en la nube por un proveedor de servicios?<\/p>\n

Si su empresa hace negocios en Europa o en California por ejemplo, hay que tener en cuenta que debe cumplir con el reglamento general de protecci\u00f3n de datos (RGPD) de la Uni\u00f3n Europea y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Para ciertas industrias altamente reguladas, como los servicios financieros<\/a>, los seguros, la atenci\u00f3n m\u00e9dica y las ciencias de la vida, existen regulaciones adicionales de la industria y requisitos de cumplimiento a considerar. De repente, un simple ejercicio de recopilaci\u00f3n de datos se convierte en un proyecto complejo que requiere la participaci\u00f3n de m\u00faltiples partes interesadas y equipos internos y externos.<\/p>\n

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La integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas complementarias facilita transiciones m\u00e1s fluidas y una mayor aceptaci\u00f3n entre la fuerza laboral.<\/figcaption><\/figure>\n

En segundo lugar, evaluar la calidad de estos datos es esencial, ya que tienen un impacto directo en las capacidades de toma de decisiones de la IA. Incluso una cantidad m\u00ednima de datos de mala calidad puede dar lugar a recomendaciones de IA significativamente equivocadas. Por lo tanto, priorizar la calidad de los datos es el primer paso. Sin embargo, tenga cuidado de no caer en la “par\u00e1lisis del an\u00e1lisis”.<\/p>\n

Dadas las grandes cantidades de datos que acumulan las organizaciones, dedicar a\u00f1os a analizar y limpiar estos datos puede ser una tarea tentadora y, en \u00faltima instancia, improductiva. Un enfoque m\u00e1s pragm\u00e1tico implica centrarse en un subconjunto manejable de sus datos para empezar. Esto permite un progreso inicial r\u00e1pido y permite expansiones incrementales a medida que avanza. Una estrategia de este tipo resulta m\u00e1s eficaz que intentar una transformaci\u00f3n total desde el principio.<\/p>\n

Adem\u00e1s, alinear sus iniciativas de IA con una plataforma que integre de forma natural las capacidades de IA en los flujos de trabajo diarios de sus empleados puede mejorar significativamente la productividad en un per\u00edodo de tiempo relativamente corto, en comparaci\u00f3n con la revisi\u00f3n de sistemas completos.<\/p>\n

En tercer lugar, los l\u00edderes empresariales y de TI deben adoptar la filosof\u00eda de fracasar r\u00e1pidamente. Las iniciativas que pueden cerrarse r\u00e1pidamente al darse cuenta de su ineficacia ahorran m\u00e1s recursos y tiempo que las que se prolongan sin dar resultados positivos, lo que obliga a las organizaciones a “convivir” con experimentos improductivos. Es una buena pr\u00e1ctica com\u00fan comenzar con un piloto peque\u00f1o y manejable para crear conocimientos comerciales y t\u00e9cnicos, identificar riesgos y desaf\u00edos, antes de implementar una soluci\u00f3n empresarial.<\/p>\n

Por \u00faltimo, no se puede subestimar la importancia de medir el impacto de sus iniciativas de IA. Sin m\u00e9tricas concretas para cuantificar su efectividad, es dif\u00edcil evaluar con precisi\u00f3n c\u00f3mo estas innovaciones contribuyen a los objetivos de su negocio. Establecer puntos de referencia claros y cuantificables para el \u00e9xito garantiza que pueda evaluar de forma demostrable el retorno de la inversi\u00f3n y tomar decisiones sobre futuros proyectos de IA.<\/p>\n

En resumen, embarcarse en el viaje para integrar la IA en sus procesos empresariales requiere un enfoque reflexivo y mesurado. Al comprender los datos comerciales, priorizar la calidad, adoptar una estrategia de implementaci\u00f3n gradual, complementar la tecnolog\u00eda existente, aceptar la posibilidad de fracaso como una oportunidad de aprendizaje y medir rigurosamente los resultados, las organizaciones pueden navegar por las complejidades de la adopci\u00f3n de la IA y capitalizar realmente su potencial transformador.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Sathya Srinivasan, vicepresidente de Consultoría de Soluciones Globales | Partners de Appian. En el panorama tecnológico que cambia rápidamente, es imperativo adoptar el cambio de manera inmediata. Sin embargo, lo que a menudo elude a muchos líderes empresariales y de TI es la idea de que no basta con sucumbir al miedo a perderse las últimas tendencias de IA. La clave radica en evaluar exhaustivamente cómo estos cambios tecnológicos aumentarán las operaciones comerciales. No todas las soluciones de IA son iguales y es posible que no sean adecuadas para todas las empresas. Hoy, más que nunca, es esencial identificar y adoptar el proceso de pensamiento tecnológico adecuado a un ritmo sin precedentes. El desafío se agrava con la necesidad de capitalizar estas innovaciones rápidamente para asegurar una posición de liderazgo en el mercado o alejarse rápidamente de las empresas fallidas para evitar otro costoso esfuerzo de TI. La dicotomía de las habilidades de IA El panorama actual de la IA presenta una marcada dicotomía. Por un lado, están los científicos de datos, expertos que profundizan en los datos para descubrir información procesable para obtener ventajas empresariales, pero ese talento es raro. En el espectro opuesto se encuentran los usuarios empresariales, los principales gestores de datos, que a menudo luchan por aprovechar este activo de forma eficaz. El puente entre estos dos ámbitos se está formando gradualmente a medida que surgen nuevas herramientas, lo que permite a los profesionales de negocios utilizar directamente los datos a través de la IA. Esto señala un período en el que la experiencia tanto en ciencia de datos como en operaciones comerciales coexistirán como habilidades indispensables. Identificar dónde se alinean sus fortalezas e intereses dentro de este espectro es crucial para navegar por el futuro de la IA en los negocios. En cualquier función dentro del ámbito de la IA, es evidente una dependencia cada vez mayor de los resultados proporcionados por los sistemas de IA. Sin embargo, esta confianza puede llevar inadvertidamente a aceptar información presentada con precisión como verdadera debido a la sofisticada entrega de contenido generado por IA. Cada vez es más crucial evaluar críticamente la lógica subyacente de las recomendaciones de IA para validar su precisión. Mantenerse a la vanguardia: definir y lograr el éxito Entonces, ¿Qué se necesita realmente para mantenerse a la vanguardia? “Mantenerse a la vanguardia” es un término que exige contexto: adelantarse a quién, qué y por qué. En muchas empresas, el uso más eficaz de la IA es mejorar la eficiencia, la concienciación y el conocimiento internos. Este objetivo requiere una comprensión clara de los pasos involucrados. Si bien muchos proveedores de productos enfatizan el “qué” y el “por qué”, los cuales son innegablemente cruciales, el verdadero desafío surge en la fase de implementación. La inspiración extraída de las conferencias tecnológicas y los foros de CIO a menudo conducen a una pregunta fundamental al regreso a la oficina: “¿Cómo empiezo?” En esta coyuntura es donde se producen la mayoría de los pasos en falso. Dado que los directores de tecnología y los líderes de TI participan cada vez más en las reuniones de la junta directiva, la pregunta predominante es sobre la inversión en IA y su cronograma de implementación. Esta presión puede hacer que los líderes tecnológicos sucumban a la exageración del mercado, lo que da lugar a enfoques aislados. Es en este punto que los líderes deben dar un paso atrás y evaluar qué aspectos de su ecosistema de software existente pueden servir como base para adoptar estos cambios. Es fundamental establecer una plataforma central que no solo se adapte a las tecnologías emergentes, sino que también las integre. Una plataforma de este tipo actúa como un adhesivo digital, uniendo a la perfección varios procesos empresariales y permitiendo que toda la plantilla se adapte a las nuevas herramientas sin interrupciones significativas. No se puede subestimar el poder de un sistema que minimiza los desafíos de la gestión del cambio integrando cada avance tecnológico en la estructura de la organización. Este enfoque, sobre todo, reduce la fricción que supone la adopción de nuevas tecnologías, lo que le convierte en una estrategia potente para navegar por la revolución de la IA. Trazando el rumbo: pasos prácticos para la implementación de la IA Entonces, ¿cómo podemos avanzar en la integración de la IA en nuestros negocios de manera efectiva? De acuerdo con la frase: “El progreso es el progreso, no importa cuán pequeño sea”. El paso inicial para aprovechar la IA es evaluar los activos tecnológicos dentro de su organización y comprender cómo se pueden optimizar para aprovechar plenamente el potencial de la IA. Implementar tecnología de IA sin una estrategia bien pensada es similar a embarcarse en un proyecto científico sin ninguna aplicación práctica a la vista. Es fundamental reconocer que no todas las empresas poseen el mismo tipo de datos, ni pueden beneficiarse de un enfoque uniforme de IA. En primer lugar, es imperativo obtener una comprensión integral de su panorama de datos. ¿Qué tipos de datos tiene su organización? ¿Se trata principalmente de datos internos de clientes y socios, o también están aprovechando proveedores externos para enriquecer sus datos internos? ¿Dónde residen los datos de su empresa? ¿Está alojado en servidores locales o en la nube por un proveedor de servicios? Si su empresa hace negocios en Europa o en California por ejemplo, hay que tener en cuenta que debe cumplir con el reglamento general de protección de datos (RGPD) de la Unión Europea y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Para ciertas industrias altamente reguladas, como los servicios financieros, los seguros, la atención médica y las ciencias de la vida, existen regulaciones adicionales de la industria y requisitos de cumplimiento a considerar. De repente, un simple ejercicio de recopilación de datos se convierte en un proyecto complejo que requiere la participación de múltiples partes interesadas y equipos internos y externos. 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