Aunque la inteligencia artificial está en boca de todos los discursos, su práctica efectiva dista mucho de haberse encontrado un hueco sólido en las estrategias de las empresas. Ya se aplica en algunas partes de los negocios pero la visión de una estrategia de IA 360º que contemple todos los procesos, la cultura, los stakeholders y los perfiles adecuados es un futurible cuyos tiempos corren creando grandes brechas de competitividad. Los datos no dejan lugar a dudas: solo el 12% ha adquirido la madurez suficiente en IA para impulsar al máximo el crecimiento y la transformación de su negocio. Y de media, casi el 30% de los ingresos totales de estas empresas se puede atribuir a la IA. ¿Qué hicieron para ser ahora las líderes de la IA? Sencillamente adelantarse. Por eso, ya en 2019 disfrutaban de aumentos de ingresos de más del 50% que otras organizaciones”.
Estos datos se recogen en el estudio “El arte de la madurez de la IA: de la práctica a los resultados” de Accenture, en el cual se advierte también del rápido crecimiento que van a experimentar las empresas “IA based”, que según sus estimaciones van a pasar del 12 % actual al 27 % en 2024.
El estudio de Accenture define la madurez de la IA como el dominio de una serie de capacidades en las combinaciones correctas (no solo en IA/datos, sino también en estrategia, talento y cultura) para que las empresas disfruten de una sólida ventaja competitiva. Las organizaciones líderes de IA no se definen por la sofisticación de una capacidad concreta, sino por la fuerza combinada de todas ellas. Como resultado, estas empresas pueden llegar mucho más lejos en el uso de soluciones de IA para resolver problemas, detectar oportunidades y superar a sus competidores.
¿QUÉ FACTORES CONSTRUYEN UNA ESTRATEGIA GLOBAL DE IA?
“Aunque la IA no deja de ser una ciencia -explica Rodrigo Álvarez, Iberia Lead de Allied Intelligence-, nuestro estudio demuestra que la madurez de la IA también es un arte. Para llevar la IA de la práctica a los resultados se necesita compromiso y un objetivo claro. Hay cinco cosas que podemos aprender de las líderes de IA»:
- Defender la IA como prioridad estratégica para toda la organización, con el total apoyo de la dirección.
- Invertir con fuerza en talento (adquisición, contratación y formación) para sacar más partido a las inversiones en IA.
- Industrializar la IA con herramientas y equipos para crear una base de IA escalable.
- Diseñar la IA con responsabilidad desde el principio.
- Priorizar inversiones a corto y largo plazo.
TEST DE EVALUACIÓN DE MADUREZ DE LA IA
El informe aporta también un pequeño test de evaluación de madurez de la IA con preguntas dirigidas a los altos ejecutivos en cuatro ámbitos:
→ Sobre la estrategia y el apoyo de la dirección:
• ¿Tienen tus directivos responsabilidades claras sobre la estrategia de IA/datos y su ejecución?
• ¿Cómo identificas el valor potencial y cómo priorizas los casos de negocio, teniendo en cuenta su potencial, su riesgo y su adaptación a la estratega general de la organización?
• ¿Dedicas suficientes recursos a la creación interna de productos y servicios de IA? ¿Aprovechas bien las colaboraciones en el ecosistema?
→ Sobre la base IA/datos:
• ¿Hasta qué punto cuentas con una plataforma cloud y una estrategia tecnológica que faciliten tu estrategia de IA?
• ¿Tienes una plataforma de datos eficaz en toda la empresa, además de buenas prácticas de administración de datos, para responder a las necesidades de negocio?
• ¿Haces un buen uso de equipos de data science y machine learning durante todo el ciclo de vida de desarrollo de IA?
→ Sobre talento y cultura:
• ¿Responde tu estrategia de formación en IA/datos a tus objetivos de negocio?
• ¿Qué prioridad das a los conocimientos sobre IA/datos de los altos directivos, los líderes de negocio y los empleados de tu organización?
• ¿Tienes un modelo integral de talento para aprovechar, diferenciar, retener y desarrollar talento en IA (equipos diversos y especializados de ingenieros de machine learning, data scientists, expertos en datos e ingenieros de datos)?
→ Sobre IA responsable:
• ¿Cómo fomentas una cultura de IA/datos en tu organización?
• ¿Cuentas con marco empresarial para pasar de la teoría a la práctica en la aplicación responsable de IA/datos?
• ¿Aplicas de manera uniforme e industrializada un modelo responsable de IA/datos en todo el ciclo de vida de tus modelos de IA?
• ¿Sigues metódicamente la evolución de leyes y normativas sobre IA en las distintas jurisdicciones en las que operas, además de prever futuros cambios y prepararte para ellos?
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