5 puntos clave para implementar IA en empresas, según SAP
Para una implementación exitosa de Inteligencia Artificial, las empresas deben asegurar datos accesibles y evaluar los resultados, entre otros puntos clave.
La implementación Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una prioridad para empresas de todos los tamaños e industrias. Un reporte reciente de SAP Concur indica que 57% de los departamentos financieros ya utilizan herramientas de IA en procesos de automatización, lo que refleja la creciente importancia de esta tecnología en la optimización de los procesos empresariales.
A pesar del potencial de la IA, su implementación efectiva presenta desafíos significativos. La falta de un plan estratégico integral que integre a los diferentes departamentos puede resultar en pérdida de esfuerzos, recursos y lentitud en el retorno de la inversión. Es crucial que las empresas adopten un enfoque proactivo para asegurar una integración exitosa de la IA en sus operaciones.
Cinco puntos para una implementación efectiva de IA:
- Trazar la ruta a seguir: Los responsables de la toma de decisiones tecnológicas deben comprender las necesidades del negocio, los objetivos generales de la organización y las perspectivas para elegir la herramienta más adecuada de implementación. Una hoja de ruta debe indicar el panorama general de la implementación, los beneficios alcanzados, los puntos a mejorar y los riesgos de seguridad es esencial.
- Seguir la ruta trazada: Es crucial que la empresa siga el proceso de implementación planificado para garantizar una adaptación gradual y efectiva de los empleados. Un enfoque incremental puede aliviar algunos problemas iniciales, permitiendo a las empresas probar soluciones de Inteligencia Artificial antes de lanzar un programa de adopción a nivel organizacional.
- Los datos, seguros y a mano: Para obtener resultados óptimos, los datos de la empresa deben ser accesibles y libres para usar. Es necesario evitar silos de información que obstaculicen la comunicación y la sistematización de datos. Una estrategia integral que centralice los datos en un único data lake o almacén de datos facilitará la ejecución de modelos de IA y la generación de nuevos conocimientos.
- Un camino de colaboración: Es importante transmitir el mensaje de que la IA es una herramienta que complementa las capacidades del equipo, mitigando preocupaciones sobre la amenaza de la automatización de empleos. La implementación de agentes inteligentes debe ser transversal a todas las áreas, complementando los objetivos e iniciativas más amplios de la organización.
- Evaluación y planeación continua: La implementación de la IA no es un proceso final, sino el inicio de una transformación constante. Las empresas deben establecer mecanismos de evaluación y planificación de nuevos objetivos para asegurar un enfoque estratégico a largo plazo. Esto permitirá evitar la dispersión de esfuerzos en múltiples pilotos y maximizar el índice de retorno de las inversiones.
