3 de diciembre de 2024
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Los 5 pilares del éxito de la IA en empresas

Han pasado cerca de siete décadas desde que John McCarthy introdujo el concepto de «inteligencia artificial». Desde entonces, hemos sido testigos de sucesivas olas de innovación tecnológica, desde el auge de la computación personal hasta la era de Internet, los dispositivos móviles, la nube y, en la actualidad, la inteligencia artificial generativa.

Cada una de estas transformaciones ha generado nuevas oportunidades y planteado interrogantes cruciales para los líderes. ¿Cómo pueden estas tecnologías contribuir al desarrollo de mi organización? ¿Qué nuevas perspectivas podrían abrirse? ¿Cómo debo estructurar mi enfoque para lograr un impacto óptimo? Y, posiblemente lo más significativo, ¿de qué manera puedo emplear estas tecnologías de manera que fomente la confianza entre clientes, ciudadanos, pacientes, socios, accionistas y el público en general?

El informe «Creación de una base para el éxito de la IA: guía del líder» incluye conocimientos aportados por Microsoft, clientes y partners de Microsoft, analistas del sector y líderes de IA, con el objetivo de ayudar a las organizaciones a prosperar en su camino hacia la transformación de la IA.

Los pilares del éxito de la IA

  • Estrategia empresarial: objetivos de negocio claramente definidos y priorizados, casos prácticos y medición del valor de la IA.
  • Estrategia tecnológica: una arquitectura de plataforma de datos y aplicaciones preparada para IA, parámetros alineados para las decisiones de compilación o compra y planes sobre dónde alojar los datos y aplicaciones para optimizar los resultados.
  • Estrategia y experiencia de IA: un enfoque sistemático centrado en el cliente de la IA que incluye la aplicación del modelo correcto para el caso práctico y la experiencia adecuados a la creación, pruebas y materialización del valor de la IA en múltiples unidades de negocio, casos prácticos y dimensiones.
  • Organización y cultura: un modelo operativo claro, apoyo de la dirección, proceso de gestión de cambios, acceso al aprendizaje y desarrollo continuos, y relaciones sólidas con diversos expertos en la materia.
  • Gobernanza de IA: implementación de procesos, controles y estructuras de responsabilidad para controlar la privacidad de los datos, la seguridad y el uso responsable de la IA.

«Un tema esencial para nuestro programa sobre la IA responsable y su evolución con el tiempo es la necesidad de mantener la humildad y nunca dejar de aprender. La IA responsable es un proceso, uno en el que está implicada toda la empresa» explica Natasha Crampton, Directora de IA responsable en Microsoft.p

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