Todos los días podemos observar los anuncios de diferentes empresas invitándonos a que probemos sus nuevas herramientas de IA Generativas para implementar en una empresa o usarla y así prestar un nuevo servicio.
Esto significa que se abre una nueva competencia en usar estas herramientas ya sea para ofrecer nuevos servicios, capturar nuevos clientes, mantener los ya existentes, optimizar procesos y poder sacar el máximo provecho a la tecnología.
Podemos estimar que empresas que vayan adoptando IA e IA Generativa en los próximos años tendrán una ventaja competitiva y mejoras en su funcionamiento, así como en los productos o servicios que ofrecen.
Sin embargo, aquí hay un gran “PERO”. Antes de correr e implementar IA Generativa, se debe tratar como un proyecto de alta importancia, realizar estudios, pruebas de piloto y mirar todos los aspectos que impactan el negocio. La implementación de IA Generativa no es solamente la adopción de tecnología sino una adaptación cultural en el ámbito laboral.
La IA Generativa puede ayudar a incrementar la productividad, alinear procesos y fomentar la innovación. Si piensas integrarla en tu empresa o lugar de trabajo, a continuación hay varios puntos para tener en cuenta y me encantaría que compartas tus experiencias.
- 1. Identificación de casos de uso: Siempre buscamos ser productivos y con el tiempo encontré que automatizar tareas repetitivas me ayuda a enfocarme en el trabajo que de verdad importa y me permite avanzar hacia mis metas. La IA Generativa puede ayudarnos a automatizar acciones de planificación, entrada de datos y generación de reportes frecuentes. El otro caso de uso es el uso de IA en análisis de base de datos grandes para tener un mejor forecast, ayudar el proceso de planificación estratégica y toma de decisiones. Aunque hay otros casos de uso, el último en esta parte es utilizar IA para llegar a soluciones creativas para soportar la creación de material de mercadeo, diseño y resolución de problemas.
- 2. Escoger las herramientas correctas: Una vez tengas el caso o los casos de uso, hay que buscar las herramientas correctas, ya sean hechas a la medida o el uso de plataformas abiertas como GPT para proceso de lenguaje natural o DALL-E para la creación de imágenes. En aplicaciones más sofisticadas es necesario también considerar aplicaciones en el borde, o EDGE AI, para no depender de la nube, bajar costos de almacenamiento y de ancho de banda, así como incrementar la seguridad.
- 3. Desarrollo de habilidades y capacitación: Es importante capacitar al equipo para que se familiarice con las herramientas de IA y así también obtener cursos en línea sobre IA y Machine Learning de manera continua para que la adaptación y adopción sea productiva.
- 4. Integración al flujo de trabajo: Una de las mejores maneras de implementar IA es a través de la creación de un proyecto piloto para entender el impacto y poder realizar ajustes a la estrategia adecuadamente. La implementación de un proceso de retroalimentación también es necesario para que miembros del equipo puedan reportar de manera abierta sobre el desempeño y usabilidad de IA.
- 5. Gestión de datos: Asegúrate que las herramientas de IA escogidas cumplen con las regulaciones de protección de datos y que el equipo de trabajo entiende la importancia de la privacidad. Mantener estándares altos para la calidad de datos y su integridad es importante para los resultados, no olvidemos que los sistemas de IA dependen de datos.
- 6. Consideraciones éticas: Debemos ser vigilantes sobre sesgo, equidad y monitorear los rendimientos de IA que sean justos y transparentes para que el proceso de tomas de decisiones sea basado en confianza y conocimiento.
- 7. Monitoreo y evaluación: Define métricas claras para evaluar el desempeño de las herramientas de IA en el flujo de trabajo y conducir revisiones periódicas para asegurar el impacto de IA, la moral y la productividad.
- 8. Escalar y optimizar: Una vez que las herramientas de IA están integradas adecuadamente y demuestran resultados positivos, es posible considerar escalar a otros departamentos y/o procesos, así como también seguir profundizando en los procesos existentes.
Finalmente, implementar IA Generativa en el lugar de trabajo no es solo cuestión de tecnología sino un cambio cultural y adaptación del equipo de trabajo. Esto requiere una planificación meticulosa, estudio continuo, una mente abierta e innovación que incluye a todos los miembros del equipo.
