IA generativa para ejecutivos: 4 consejos para impulsar la innovación en la empresa
- Los ejecutivos, y los CIO entre ellos, han de integrar adecuadamente las herramientas de IA generativa en sus organizaciones.
- Para implementar la IA con éxito hay que contar con unas metas claramente definidas, una sólida estrategia de gestión de datos, una estructura de gobernanza y una mentalidad abierta a la experimentación.
- Formar a los empleados en IA generativa puede facilitar su adopción y ayudar a todo el mundo a comprender sus ventajas.
Muchas personas viven su día a día sin pensar demasiado en el papel cada vez más importante que tiene la inteligencia artificial. Sin embargo, para quienes trabajan en el mundo del diseño y la fabricación, es imposible ignorar el hecho de que la IA generativa se está convirtiendo rápidamente en una colaboradora habitual que aumenta el ingenio y la innovación humana. A medida que las empresas se embarcan en sus proyectos de implementación de IA, sus directores de sistemas de información están al frente asegurándose de que esta se lleve a cabo bien desde el principio, con el enfoque más fiable y la formación adecuada.
En los sectores de la arquitectura, ingeniería, construcción y operaciones (AECO); del diseño y la fabricación (D&M), y de medios y entretenimiento (M&E), las personas aprovechan su conocimiento cumulativo para crear, innovar y mejorar experimentos anteriores. Así es como funciona la IA también. Por eso es posible una relación simbiótica entre las personas y la IA: mientras que aquellas facilitan a esta los datos necesarios para crear, la IA generativa reduce los tiempos para que surjan la innovación y las buenas ideas.
En el mundo del diseño y la fabricación, el 66 % de los líderes afirman que la IA será esencial para su empresa en los próximos dos o tres años. A continuación incluimos unos consejos que podrán ayudar a las empresas a implementar con éxito la IA generativa en sus procesos para facilitar una mejor experiencia digital, adelantarse a las disrupciones tecnológicas y empoderar a la fuerza de trabajo del mundo Design & Make.
1. Definir las metas
La IA generativa necesita saber dos cosas: de dónde venimos y adónde queremos ir.
En primer lugar: ¿de dónde viene nuestra empresa? Los sectores del diseño y la fabricación generan toneladas de datos: solo la fabricación ya crea 1812 petabytes al año. Los proyectos antiguos de las empresas son una fuente inagotable de información que en gran medida se desperdicia. La IA generativa alcanza su verdadero potencial cuando las empresas aprovechan su actividad pasada y los datos surgidos de ella: una herramienta de IA generativa ingiere dichos datos para comprender su estilo y preferencias y, después, dar recomendaciones adaptadas a la situación.
Al igual que los humanos necesitan trabajar con miras hacia un resultado, una IA generativa también. Para las empresas en los inicios de su recorrido hacia la IA generativa, la clave es comprender cuáles son los objetivos que quieren alcanzar e identificar los criterios que definen el éxito. Así podrán estructurar un enfoque metódico para incorporar según qué capacidades de la IA con los agentes adecuados en las organizaciones óptimas. Con unas metas claramente definidas, la IA generativa ayudará a las empresas a alcanzarlas de forma más rápida y precisa.
Si la IA generativa necesita saber de dónde venimos y adónde queremos ir, una estrategia de IA generativa ha de reflexionar sobre lo que la empresa está tratando de lograr y cómo la IA puede ayudar a hacerlo realidad más rápido.
En los inicios de la automatización, a lo que más importancia se le dio fue a aumentar la eficiencia. Pero no basta con eso. Con las capacidades que ofrece la IA generativa, ahora podemos aspirar tanto a la eficiencia como a la efectividad. Pongamos, por ejemplo, que un estudio de arquitectura está utilizando la automatización para llegar a 20 clientes potenciales en lugar de a diez. Esto es un aumento de la eficiencia. Pero la auténtica potencia se ve en la capacidad de la tecnología para garantizar la efectividad, que en este caso sería determinar con qué tres clientes de entre esos 20 se debería contactar para obtener una respuesta del 100 %.
Mejorar la eficiencia y la efectividad contribuye a multiplicar la mejora de la productividad a lo largo y ancho de la empresa, la cual puede funcionar como un apoyo para superar dificultades tales como la escasez de mano de obra, las brechas de talento y la fragilidad de las cadenas logísticas al tiempo que ayudar a alcanzar nuevas metas, como puede ser la descarbonización. Esto garantiza la resiliencia y reafirma el compromiso con mantener el rumbo pese a los trastornos que puedan surgir.
2. Desarrollar una excelente estrategia de gestión de datos
Los datos son el combustible de la IA. La forma en que las empresas los gestionan es vital para el éxito a la hora de implementar herramientas de IA generativa. Sin embargo, según McKinsey, el 72 % de las empresas afirman que su actual estrategia de gestión de datos está entorpeciendo el avance de su proyecto de adopción de IA.
Invertir en la infraestructura adecuada para recolectar, almacenar y analizar los datos de forma efectiva es un paso fundamental. A continuación, es crucial establecer políticas de gobernanza que definan la propiedad de los datos mediante la respuesta a preguntas tales como “¿de quién son estos datos, y cuáles son los controles de acceso?”, o “¿qué hay de la seguridad y el cumplimiento normativo?”. Han de establecerse medidas de forma que las herramientas de IA no compartan información sin los permisos adecuados.
Por otra parte, una gestión de los datos en condiciones evita que sistemas demasiado estancos puedan confundir a las herramientas de IA y suponer obstáculos para la eficiencia. Cuando las empresas crean y almacenan datos, han de crear diccionarios de datos para que el modelo de IA entienda de dónde ha de recuperar cierta información específica cuando se la solicitan. Los datos necesitan ser de libre acceso, y para ello lo mejor son las plataformas basadas en la nube.
Por último, hay que centrarse en la calidad de los datos. La calidad de la IA generativa dependerá de la de los datos que se le proporcionan. Tener sets de datos de alta calidad le facilitará la información adecuada con la que trabajar para alcanzar los resultados deseados.
3. Aprovechar la estructura de gobernanza
Además de un enfoque centrado en resultados y datos, es preciso que haya un mecanismo de gobernanza que acelere la entrega de valor. Autodesk ha establecido un enfoque llamado AI Center of Excellence que le permite utilizar casos prácticos de uso de IA desde múltiples perspectivas con un marco de priorización estructurada. Todas las personas clave encargadas de tomar decisiones en los departamentos jurídico, financiero, de gestión de inversiones, seguridad y recursos humanos forman parte del proceso desde el principio y comprenden los riesgos asociados con la experimentación. Este enfoque acelera la generación de valor.
4. Convencer a todos los niveles de la organización
Es un hecho que las personas desconfían cuando oyen que la IA está entrando en el mundo empresarial. Existe un miedo natural al modo en que esta tecnología afectará a los puestos de trabajo. Sin embargo, el peligro no es la IA en sí, sino la incapacidad de adoptar la IA para hacer mejor nuestro trabajo.
A medida que vaya evolucionando, la IA aportará unos beneficios económicos de entre 2,6 y 4,4 billones de dólares al año, según un estudio del Foro Económico Mundial, en el que se indica: “Más del 93 % de las empresas esperan utilizar IA generativa en los próximos cinco años para aumentar la innovación y la creatividad, automatizar tareas repetitivas y potenciar el aprendizaje”. Con la adopción de herramientas de IA, las empresas pueden mejorar el equilibrio entre trabajo y vida personal al eliminar tareas rutinarias, liberando así a los trabajadores para realizar labores más importantes y generadoras de valor.
Una forma en que las empresas pueden eliminar tareas repetitivas es aprovechando la potencia de modelos extensos de lenguaje para sintetizar y automatizar órdenes complejas. Por ejemplo, cuando los arquitectos escuchan las opiniones de los clientes, pueden valerse de traducciones y síntesis de habla y lenguaje basadas en IA para dar con sutiles matices de información y acelerar la toma de decisiones.
Los líderes de las empresas tienen la capacidad de aliviar los miedos que puedan existir en el entorno de trabajo mediante la educación, la exposición a nuevas herramientas y el fomento de una cultura de aprendizaje e innovación. Esto invita a la experimentación sin miedo a los errores que se puedan cometer. Se pueden establecer programas piloto a sabiendas de que algunos quizá no funcionen, o desarrollar programas exhaustivos de formación para que las plantillas entiendan en qué consiste la IA y cómo pueden ponerla en práctica.
La gestión del cambio es un reto importante. Las personas se muestran inclinadas a juguetear con la IA generativa, pero ¿cómo conseguir que la incluyan como una parte habitual de su flujo de trabajo? Hace falta darles un empujoncito para mostrarles cómo les puede ayudar o, de lo contrario, seguirán haciendo lo mismo de siempre. La IA es más efectiva cuando las personas pasan de utilizarla para, por ejemplo, tareas simples como resumir datos a aprovecharla para comprender qué datos habría que resumir. A medida que pasamos de solicitudes sencillas a prompts complejas, la IA se vuelve más útil.
Una estrategia de gestión del cambio debería englobar la formación de los empleados en nuevas destrezas para que estén cómodos con una nueva forma de trabajar. Si bien la comunicación de los altos cargos es importante, también es esencial que exista un ambiente de estímulo entre iguales. Toda empresa cuenta con entusiastas de la IA. Conviene dar con ellos y capacitarlos como heraldos de la IA generativa. Es importante seguir educando a las personas a medida que progresan para que pasen de “cacharrear” con la IA a entender lo que es posible y saber cómo aumentar y mejorar sus resultados. A veces el entusiasmo inicial en torno a la IA da paso a una ralentización en su uso, pero con el añadido de coaching, formación y consejo, el uso se sofistica a lo largo de la jornada laboral.
En Autodesk el proceso ya está en marcha. Hemos creado programas de formación que abordan las necesidades específicas de un amplio abanico de personal de la empresa, y todos los empleados tienen a su disposición un plan de estudios para titularse en IA que cubre lo básico de la IA y la IA generativa. También estamos creando equipos que den con entusiastas de la IA en varias divisiones corporativas que puedan ofrecer consejo y apoyo a sus colegas.
Un futuro impulsado por IA generativa
Hace unos años, la aceleración digital alcanzó una velocidad supersónica. Todas las empresas tuvieron que convertirse en empresas tecnológicas para competir en este mundo. Ahora, todas las organizaciones, independientemente de su verticalidad, están empezando a incluir IA porque esta añade valor. Aunque aún es una fase temprana de su adopción, es algo por lo que está apostando la mayoría.
Según el informe 2024 State of Design and Make de Autodesk, el 76 % de los encuestados —el porcentaje más alto hasta la fecha— afirman confiar en la IA. Mientras que anteriormente esta tecnología servía para automatizar procesos manuales, ahora también está cumpliendo una función activa en tomas de decisiones. La IA es capaz de hacer un sinfín de cosas, y las hará. De aquí a unos años, nos preguntaremos cómo pudo haber un tiempo en que éramos capaces de trabajar sin ella.