Multitud de personas vistas desde arriba en la calle y lineas amarillas que simulan conectores

Cinco iniciativas de IA generativa que los líderes deberían llevar a cabo ahora

Es hora de ir más allá de las ganancias rápidas de eficiencia hacia una estrategia de IA cohesiva que sea procesable y brinde opciones en un espacio que cambia rápidamente.


En resumen

  • La inteligencia artificial generativa ofrece un enorme potencial, pero muchos se ven obstaculizados por una incertidumbre significativa y limitaciones organizativas.
  • Dar prioridad a un pequeño número de iniciativas transversales para cerrar las brechas y ascender en la curva de madurez de la IA.
  • Dentro de cada iniciativa, determina dónde actuar ahora y dónde decidir más adelante, al tiempo que identificas los criterios y umbrales utilizados para desencadenar actividades futuras.

La inteligencia artificial generativa (GenAI) plantea un dilema. Por un lado, su potencial transformador y su rápida aceleración están creando un imperativo para que los líderes empresariales actúen y se muevan con rapidez. Por otro lado, la gran incertidumbre y las limitaciones organizativas están ralentizando la adopción y disuadiendo a muchos de poner en marcha iniciativas importantes.

Si bien las empresas están invirtiendo en IA (el 43 % de los CEO ya han comenzado, y otro 45 % planea hacerlo el próximo año), muchas buscan ganancias rápidas de eficiencia en lugar de cambios más fundamentales para maximizar el potencial de crecimiento de la IA. 90 %1 de las organizaciones aún se encuentran en las primeras etapas de madurez de la IA —ejecutando pruebas de concepto o desarrollando capacidades en determinados sectores. En este entorno, ¿cómo te aseguras de que tus acciones de hoy estén alineadas con la construcción de una empresa preparada para la IA para el futuro? ¿Cómo trazas un rumbo en medio de tanta incertidumbre?

Los equipos de EY han desarrollado un proceso para crear una estrategia accionable, enfocada y adaptable a este entorno de incertidumbres y limitaciones. Este enfoque identifica las iniciativas estratégicas de mayor impacto, distingue las prioridades a corto plazo de los problemas a largo plazo y proporciona opcionalidad en un espacio que cambia rápidamente.

Establecer metas e identificar desafíos 

Comienza por establecer objetivos generales, alineados con los valores y el propósito de tu organización. Creemos que una estrategia de IA debe estar guiada, como mínimo, por ciertos objetivos centrales. La capacidad sin precedentes de la IA para entrar en los dominios más humanos, la inteligencia y la creatividad, hace que el aumento de las capacidades humanas sea un enfoque estratégico clave. La creciente preocupación por los riesgos que plantea la IA significa que generar confianza en tus sistemas de IA debe ser un principio fundamental. Por último, para impulsar el valor exponencial, tu estrategia no puede ser fragmentaria o aislada, sino que necesita un enfoque integral.

Para lograr estos objetivos, debes identificar y abordar tus mayores brechas. Piensa en esto de dos maneras. Primero, ¿cuál es la brecha entre tu estado actual y tu estado futuro deseado? Para medir esto, necesitas un modelo de madurez, como el EY.ai Maturity Model, para comparar tu implementación de IA actual en relación con una implementación madura de IA en toda la empresa.

Si la IA es una fuerza transformadora, ¿cómo nos aseguramos de que sea una fuerza para el bien?

En segundo lugar, concéntrate en las brechas — las incertidumbres y las limitaciones organizacionales — que limitan tu capacidad para ascender rápidamente en la curva de madurez. Las empresas de todos los sectores suelen enfrentarse a múltiples incertidumbres y limitaciones. Estos incluyen estar inundado por un gran número de casos de uso no priorizados, mientras que carecen de una visión general sobre la transformación empresarial y la creación de valor; la incertidumbre sobre la regulación de la IA y los riesgos que plantean los nuevos casos de uso; y las brechas de talento e infraestructura de tecnología de la información (IT).

Las empresas se enfrentan a retos críticos en el desarrollo y la implementación de la IA



Lanzar iniciativas estratégicas de IA

Un abismo separa estos objetivos y desafíos. Para lograrlo es necesario dar prioridad a un pequeño número de iniciativas estratégicas que sean transversales y estén alineadas. Esto significa abordar múltiples incertidumbres o limitaciones simultáneamente mientras trabajamos juntos para lograr los objetivos centrales enumerados anteriormente, promover el propósito de tu empresa y lograr una visión compartida.

Basándonos en estos criterios, así como en una serie de entrevistas y talleres con especialistas en IA y estrategia de EY, hemos identificado cinco iniciativas estratégicas que abordan las brechas a las que se enfrentan habitualmente las empresas de todos los sectores. Dentro de cada iniciativa, los líderes deben decidir dónde actuar ahora y qué decidir más adelante, al tiempo que identifican los criterios y umbrales específicos que desencadenarán esas actividades futuras.

Equipo de control de tráfico aéreo trabajando en una moderna torre de aeropuerto por la noche. Sala de oficina llena de pantallas de computadora de escritorio con pantallas de navegación, datos de radar de vuelo de aviones para controladores.
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Iniciativa 1

Establecer una "torre de control" de IA

Para reducir el riesgo y alinear los recursos, la dirección debe provenir de arriba.


Para desarrollar una visión estratégica y garantizar la alineación con ella, tu estrategia de IA necesita una torre de control. A diferencia de los "centros de excelencia" que muchas empresas están creando para centralizar las capacidades técnicas para la ejecución de casos de uso, la torre de control es la unidad de negocio encargada de definir la estrategia de su organización y garantizar que sus recursos y las otras cuatro iniciativas estén alineados con esta visión. Debe ser dirigido por alguien de la C-suite o por alguien con una línea directa con la C-suite. Debe estar facultado para asignar capital y disponer de recursos suficientes para trabajar en todas las funciones de la empresa.

Los beneficios de este enfoque se ejemplifican en una empresa de agua australiana con la que los equipos de EY han trabajado. A la empresa de servicios públicos le preocupaba que su uso descoordinado de la IA en los procesos empresariales dispersos por toda la organización estuviera creando un riesgo significativo. La empresa de servicios públicos evaluó su madurez en IA y desarrolló una hoja de ruta clara para lograr su ambición estratégica. Un componente clave de la nueva estrategia fue el establecimiento de una oficina de IA en la torre de control, que a su vez permitió una priorización sistemática de los casos de uso, el establecimiento de las mejores prácticas y la gobernanza en toda la empresa, así como la mejora de las habilidades del talento y las capacidades tecnológicas. El resultado no fue solo una reducción del riesgo, sino una mayor captura de valor de sus inversiones en IA. 

¿Dónde actuar ahora?

Designa a un líder con amplia experiencia en el liderazgo de la transformación digital. Empodéralos para crear un equipo con el tamaño, la antigüedad, el presupuesto y las habilidades adecuadas para coordinarse en toda tu organización. Establece relaciones con la junta directiva y los comités clave en torno al riesgo y la gobernanza de la IA. Comienza a identificar las métricas que utilizarás más adelante para medir el progreso y el retorno de la inversión.

Qué decidir más adelante

  • Decide qué casos de uso, modelos de negocio y alianzas reducir, consolidar o ampliar. Hacerlo de forma continuada, utilizando las métricas establecidas anteriormente, y en coordinación con las iniciativas responsables de los modelos y funciones de negocio y las alianzas del ecosistema.
  • Determina cómo debe evolucionar la torre de control con el tiempo. Decide, por ejemplo, si te conviertes en una función dedicada a mantener una gobernanza central sólida o si se hace la transición a un modelo federado con autoridad delegada entre funciones para aumentar la flexibilidad y la velocidad de la innovación.
Primer plano de una mano tocando medusas
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Iniciativa 2

Reimagina tu futuro modelo de negocio y funciones

La IA es una oportunidad para transformarse desde cero.

Preparar a tu organización para la era de la IA requiere anticiparse y prepararse para las disrupciones de gran alcance que probablemente desencadenará. Hasta ahora, las empresas están pensando en su mayoría de forma incremental: "¿Cómo podría GenAI hacer que los procesos existentes sean más eficientes?" en lugar de "¿Cómo podría la IA transformar las funciones empresariales y los modelos de negocio desde cero?" Según una investigación de EY, el 91 % de las organizaciones utilizan la IA principalmente para optimizar las operaciones, desarrollar herramientas de autoservicio como chatbots o automatizar procesos; Solo el 8 % está impulsando la innovación, como ofertas nuevas o mejoradas.

 

¿Dónde actuar ahora?

 

A corto plazo, continuar aplicando GenAI a casos de uso específicos con el objetivo de mejorar la eficiencia y la productividad. Priorizar los casos de uso utilizando un par de criterios.

 

En primer lugar, hay que centrarse en las mayores oportunidades de creación de valor evaluando cómo la IA puede impulsar el impacto en los resultados de la organización. Utiliza todas las herramientas disponibles, como el EY.ai Value Accelerator, para ayudar a identificar e implementar iniciativas y soluciones de IA en función de su contribución a métricas como los ingresos, los costos y el EBITDA.

 

Como los equipos de EY han visto en los últimos meses al ayudar a varios clientes a evaluar y/o implementar dichas oportunidades, la aceleración del valor se puede encontrar en acciones como el uso de contenido generativo y flujos de trabajo automatizados para aumentar la tasa de conversión de los representantes de ventas (en este caso, en una empresa de servicios de información empresarial, una oportunidad de 100 millones de dólares) para automatizar procesos en ingeniería. servicios al cliente, gestión del conocimiento y otras funciones (en un conglomerado de telecomunicaciones y medios, una oportunidad de 1.000 a 1.500 millones de dólares).
 

En segundo lugar, en este entorno de riesgo temprano y en evolución, concéntrate en casos de uso de menor riesgo. Por ejemplo, algunas funciones internas son de menor riesgo que muchas de cara al público, lo que podría provocar una reacción violenta de los consumidores y daños a la marca.

 

Al mismo tiempo, hay que ir más allá de los casos de uso sentando las bases de una visión y una dirección a largo plazo. Si asumir todo el modelo de negocio resulta demasiado difícil, dadas las incertidumbres sobre la evolución de la IA, considera la posibilidad de acercarte al modelo de negocio desde ambos extremos: un enfoque de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo.

En el enfoque de arriba hacia abajo, desarrolla uno o más escenarios que imaginen cómo tu sector podría reinventarse en el futuro y cómo tu propuesta de valor tendría que cambiar para seguir siendo competitiva. Identifica las métricas para realizar un seguimiento de los escenarios que se están volviendo más plausibles y los umbrales para cuándo su organización debe tomar medidas adicionales.

En el enfoque ascendente, comienza por revisar los roles y procesos en los que anticipas que la IA desempeñará un papel importante. A medida que la IA se hace cargo de una parte del trabajo, ¿qué nuevos roles desempeñará tu fuerza laboral? Utiliza tu creciente comprensión de cómo cambiarán los roles para crear una visión de las funciones empresariales correspondientes.

Qué decidir más tarde

  • A medida que la IA se imponga en determinadas partes de la empresa, reinventa estas funciones empresariales basándote en las crecientes capacidades de la IA y en el cambio de funciones de las personas.
  • A medida que se resuelven las preguntas (por ejemplo, en torno a la evolución de escenarios particulares, nuevas ofertas de mercado o entrantes), se embarca en una exploración más completa de la disrupción del modelo de negocio. Pregúntate cómo, en este entorno cambiante, crearás, entregarás y capturarás valor de nuevas maneras.
Mujer de negocios, trabajo de SEO informático y joven con luz azul y anteojos trabajando con código. Código digital, rostro femenino y lectura de código en una computadora de escritorio por la noche
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Iniciativa 3

Garantizar la confianza en la IA

Se necesitan marcos de gobernanza sólidos para hacer frente a una amplia gama de riesgos.


A medida que aumente el uso de la IA en toda la empresa, también lo harán los riesgos y las expectativas de los stakeholders. Estos van mucho más allá de los problemas heredados, como la privacidad y la ciberseguridad, o incluso de los riesgos de la IA ampliamente conocidos, como los datos de entrenamiento sesgados o las "alucinaciones" que proporcionan información ficticia. La próxima ola de riesgos y expectativas incluirá cuestiones específicas de casos de uso, desde la explicabilidad de las denegaciones de solicitudes de préstamos hasta la precisión de los diagnósticos médicos o la capacidad de las personas para controlar vehículos autónomos.

También incluirá riesgos más amplios, como los problemas de propiedad intelectual relacionados con los datos de entrenamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) y las implicaciones para los usuarios externos de estos modelos; el riesgo de que las alucinaciones resulten más difíciles de solucionar de lo que muchos suponen; o la posibilidad de que la IA no cumpla con su potencial en el futuro inmediato.

Los reguladores están respondiendo a estos riesgos con nueva legislación, la más destacada de las cuales es la propuesta de Ley de IA de la UE (para más información, consulta nuestro estudio reciente). Pero la IA es un espacio que se mueve rápidamente, mientras que legislar es, por diseño, consultivo y lento.

"A pesar de la creciente necesidad de una regulación sólida de la IA, va a ser extremadamente difícil de lograr", dice Gordon M. Goldstein, miembro principal adjunto del Consejo de Relaciones Exteriores. "La televisión tardó cinco años en regularse, las aerolíneas tardaron 20 años en regularse, y la mayoría de las estimaciones de IA creen que se tardará una década en regular esta tecnología".

Por lo tanto, mucho dependerá de marcos de gobernanza sólidos desarrollados de manera proactiva por las empresas para generar confianza en sus aplicaciones de IA.

Desafortunadamente, estos enfoques aún no son la norma. Si bien una encuesta reciente de EY reveló que el 77 %2 de los ejecutivos está de acuerdo en que GenAI requerirá cambios significativos en su gobernanza para gestionar los problemas de precisión, ética y privacidad, un estudio de EY de 2022 descubrió que solo el 35 % de las organizaciones tienen una estrategia de gobernanza para la IA en toda la empresa.


Un enfoque sólido de gobernanza debe tener como objetivo generar confianza en la IA en un amplio conjunto de stakeholders, no solo en los consumidores y los reguladores, sino también en los empleados, los directivos y las juntas directivas. Para lograrlo, debes abarcar toda la pila tecnológica: datos, modelo, proceso y resultado.

De manera crítica, debes dar cuenta de una característica única de la GenAI. "Los LLM son probabilísticos, no deterministas", dice Nicola Morini Bianzino, EY Global Chief Technology Officer and Co-Leader de EY.ai. "A diferencia de las plataformas de IT anteriores, dar a un LLM una entrada particular no conduce al mismo resultado cada vez. En cambio, los modelos de GenAI producen una variedad de resultados con una distribución de probabilidad subyacente, y cualquier enfoque para medir la confianza debe adoptar de manera similar un enfoque probabilístico".

La regulación ha sido durante mucho tiempo un ejercicio de cumplimiento. Con la IA, la gobernanza se convertirá en algo estratégico, un motor de crecimiento y ventaja competitiva. Si puedes hacer un mejor trabajo aumentando la confianza en tu IA, lograrás una mayor penetración en el mercado y una mayor ventaja competitiva.

¿Dónde actuar ahora?

Establece organismos para supervisar la gobernanza de la IA, como un consejo de IA o un comité de ética de la IA. Considera la posibilidad de establecer principios éticos para tu IA, similares a los adoptados por muchas organizaciones no gubernamentales y grandes empresas tecnológicas. Utiliza estos principios para guiar las políticas y los procedimientos.

La televisión tardó cinco años en regularse, las aerolíneas tardaron 20 años en regularse, y la mayoría de las estimaciones de IA creen que se tardará una década en regular esta tecnología.

Asegúrate de que cualquier nuevo caso de uso cumpla, como mínimo, con las regulaciones existentes (por ejemplo, GDPR) con respecto a cuestiones como la privacidad y la residencia de datos. Al mismo tiempo, trabaja con iniciativas responsables de los modelos y funciones de negocio para mapear los riesgos emergentes creados por los nuevos casos de uso. Coordina con la iniciativa de confianza de IA para comenzar a definir controles que aborden estos riesgos.

Realiza un seguimiento de la evolución de las normativas gubernamentales en los mercados en los que operas. Incluye estas posibles regulaciones cuando visualices cómo la IA podría alterar tu industria a largo plazo y pregunta a los posibles socios del ecosistema sobre su preparación para estas regulaciones.

Qué decidir más tarde

  • En función de la priorización de casos de uso y el momento de la implementación, aplica controles para los riesgos asociados con los nuevos casos de uso a medida que se implementan.
  • Implementa un enfoque probabilístico para probar la solidez de estos controles y estimar el grado de confianza en toda la pila tecnológica. Continúa monitoreando la confianza a lo largo del tiempo para asegurarte de que no disminuya con la adición de nuevos datos o el lanzamiento de nuevas versiones de modelos.
  • Prepárate para la legislación recién aprobada al comprender los cambios que tu empresa deberá implementar para cumplir con la normativa. A medida que se implementan nuevas regulaciones, implementa actualizaciones en los controles, las políticas y los sistemas de informes internos.
Un equipo de oficina trabajando en el escritorio de una computadora y compartiendo ideas frente a una gran y frondosa exhibición botánica.
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Iniciativa 3

Abordar las brechas de talento y tecnología

Casi dos tercios de las empresas se ven obstaculizadas por las brechas de habilidades y la IT heredada.


Las empresas se enfrentan a sus mayores brechas en dos funciones: Talento y IT. Casi dos tercios (62 %) de las empresas2 están de acuerdo en que su capacidad para maximizar el valor de GenAI se ve obstaculizada por sus estructuras de datos, tecnología heredada o brechas de habilidades clave, un desafío que es consistente en todos los sectores.

Estas brechas incluyen capacidades, como ingenieros de aprendizaje automático, que las empresas poseen y necesitan ampliar, pero que pueden ser escasas. El mayor desafío, sin embargo, no son las capacidades que deben ampliarse tanto como las capacidades completamente nuevas que deben obtenerse o desarrollarse. La integración de LLM, por ejemplo, requerirá capacidades como gráficos de conocimiento y sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG), con los que la mayoría de las empresas no están familiarizadas.

Con respecto a las brechas de habilidades, la propia GenAI puede proporcionar parte de la respuesta. El Copilot de GitHub ya está acelerando la escritura de código; Un estudio mostró que los desarrolladores que lo usaban eran un 55 % más rápidos en una tarea de codificación específica. Esto no solo ayuda a aliviar la escasez de habilidades, sino que también tiene otros beneficios: el 74 % de los usuarios de Copilot de Github dicen que les permite concentrarse en un trabajo más satisfactorio, mientras que el 60 % informa sentirse más realizado en sus trabajos.

De hecho, la IA podría tener un profundo impacto en la realización y el potencial humanos. "Esta podría ser la mayor fuerza democratizadora de nuestro tiempo", dice Beatriz Sanz Sáiz, EY Global Consulting Data and Analytics Leader y Co-Leader de EY.ai. "La IA aumentará el trabajo, creará nuevos puestos de trabajo y aumentará el potencial humano. Podría ampliar el acceso a la educación para millones de personas, al tiempo que permitiría a los trabajadores menos calificados aprovechar oportunidades mejor pagadas".


Pero hacer realidad el potencial humano de la IA requiere la aceptación y adopción humanas. Desafortunadamente, la encuesta EY Work Reimagined 2023 destaca un tipo diferente de brecha de talento: una disparidad de expectativas emergente entre líderes y empleados. Si bien ambos esperan que GenAI mejore el trabajo, los líderes tienen expectativas significativamente más altas que los empleados. Exponer a los empleados a la GenAI puede ayudar, ya que los sectores con mayor adopción también perciben más beneficios de la tecnología. Sin embargo, los líderes clasifican la capacitación en GenAI en el noveno lugar de las 11 posibles prioridades de desarrollo de los empleados.

A largo plazo, la oportunidad es llenar un tipo diferente de brecha: entre el talento y las funciones de IT de hoy y el talento y las funciones de IT potenciadas por la IA del futuro. Si bien la IA remodelará las funciones en toda la empresa, algunas de las mayores oportunidades para un enfoque fundamentalmente diferente se encuentran en estas dos funciones, que están simultáneamente en la primera línea de la implementación de la IA y se ven más directamente afectadas por ella.

¿Dónde actuar ahora?

Interactúa con los proveedores de plataformas GenAI. Desarrolla u obtén la potencia computacional, la estructura de datos y los requisitos de algoritmos para los objetivos de GenAI de tu empresa. Desarrolla u obtén las capacidades necesarias para integrar modelos empresariales, como RAG y gráficos de conocimiento, o evalúa la viabilidad de aprovechar los modelos personalizados de código abierto. Del mismo modo, concéntrate en preparar tus datos patentados para su uso en la integración de modelos de GenAI, asegurándote de que se examinen, limpien, protejan y procesen adecuadamente.

La inteligencia artificial podría ser la mayor fuerza democratizadora de nuestro tiempo.

Cubre las carencias de competencias clave. Utiliza GenAI para aumentar o agilizar las tareas repetitivas y elevar a los trabajadores. Mejora las habilidades de los trabajadores para prepararlos para futuros puestos. Lanza pilotos de IA para trabajadores en roles seleccionados para desarrollar competencia en el uso de GenAI, así como para aprender y refinar su enfoque para una implementación más amplia. Coordina con la iniciativa de asociación del ecosistema, según corresponda, para cubrir las brechas de talento.

 

Aborda la brecha en la aceptación de los empleados con mensajes coherentes que destaquen cómo la IA no está aquí para eliminar puestos de trabajo, sino para empoderar a su gente y liberar tiempo de los empleados para un trabajo más satisfactorio. Aprovecha los casos de estudio de los primeros éxitos y los testimonios de los empleados para presentar el caso.

Qué decidir más tarde

  • A medida que las tecnologías y las ofertas maduran, decide qué capacidades e infraestructura necesitas desarrollar internamente en comparación con la fuente de proveedores o socios externos, en función de una evaluación continua de qué partes de la pila tecnológica se están convirtiendo en productos básicos y cuáles siguen siendo críticas para crear y capturar valor.
  • Realiza un seguimiento del progreso de los modelos de GenAI para evaluar los pros y los contras de los modelos de código abierto frente a los propietarios y determina en qué parte de la organización debes implementar cada tipo de modelo.
  • En función del momento de la implementación en toda la empresa, vuelve a capacitar a tu fuerza laboral más amplia con las habilidades necesarias para trabajar junto con la IA, desde la ingeniería rápida hasta la interpretación y el filtrado de los resultados.
Primer plano de un hombre sosteniendo un hilo rojo entre sus dedos
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Iniciativa 3

Desarrollar un ecosistema de alianzas

Las alianzas serán esenciales en este espacio en rápida evolución.


Los ecosistemas de alianzas externas generan un enorme valor. Pueden impulsar un crecimiento de dos dígitos en los ingresos y la eficiencia de costos, al tiempo que aumentan el acceso a un grupo más amplio de talento y capacidades. Desafortunadamente, en un estudio de EY de 2021 de 300 CEO de Forbes 2000, solo el 29 % tenía una estrategia que incluía un ecosistema de alianzas externas, lo que significa que muchas empresas tienen relativamente poca experiencia con este enfoque.

La capacidad de GenAI para trabajar con datos no estructurados podría superar un obstáculo clave para la asociación externa: la interoperabilidad de datos. En un mundo de datos estructurados, asociarse con entidades externas a menudo requería que los datos se limpiaran y reformatearan para hacerlos interoperables, una tarea lenta y laboriosa. Con GenAI, el desafío de la interoperabilidad disminuye y, a medida que las empresas construyen gráficos de conocimiento para capturar sus mejores prácticas y procesos comerciales, será cada vez más fácil combinar sin problemas no solo datos, sino también conocimientos y procesos en todas las organizaciones, lo que impulsa nuevas ofertas y modelos de negocio.

Todo esto debería abrir las compuertas a un mundo de alianzas multipartidistas más rápidas y fáciles. Esa es una buena noticia porque las alianzas serán esenciales en este espacio en rápida evolución. El desarrollo de un LLM es una tarea tan masiva que la asociación para integrar las plataformas existentes será vital. Del mismo modo, las alianzas con proveedores de soluciones de GenAI serán útiles para cerrar las brechas de talento y tecnología y rediseñar las funciones comerciales.

Sin embargo, el uso extendido de la asociación de ecosistemas también aumenta el riesgo y los desafíos de gobernanza. La combinación de datos entre organizaciones plantea el espectro de la responsabilidad colectiva: eres tan vulnerable como tu eslabón más débil. Basándonos en nuestra experiencia en la realización de evaluaciones estratégicas de IA para una empresa multinacional de petróleo y gas y otros clientes, asociarnos con proveedores de IA en múltiples funciones comerciales hace que la gestión de riesgos de terceros sea un componente clave de la estrategia y la gobernanza. Dado el creciente panorama de los proveedores de IA, las empresas deben asegurarse de que la asociación del ecosistema esté estrechamente alineada con la iniciativa estratégica responsable de garantizar la confianza en la IA.

¿Dónde actuar ahora?

Si eres nuevo en los ecosistemas, no dudes en comenzar ahora, tanto porque GenAI ha reducido la barrera de entrada como porque las empresas que orquestan ecosistemas obtienen una mayor cuota de ingresos que las que solo participan. Identifica las fortalezas que te convierten en un socio atractivo, como datos propios, conocimiento profundo del sector y ciberseguridad sólida. Al mismo tiempo, define lo que buscas en los socios, incluida la capacidad de llenar vacíos y complementar tus datos propietarios. Establece pilotos con varias entidades. Coordina con la torre de control de IA para revisar periódicamente el rendimiento de estas alianzas.

Qué decidir más tarde

  • Decidir qué alianzas priorizar para futuras inversiones en función del éxito inicial y la evolución del panorama de los socios. Aprovechar los pilotos que no han tenido éxito y ampliar los que han tenido éxito.
  • Identificar nuevos socios a medida que surjan nuevas brechas y necesidades.
  • Pasar de una serie de alianzas a ecosistemas multipartitos en los que diversas entidades aportan competencias únicas para lograr objetivos compartidos.

Resumen

Si la IA cumple con su potencial, podría ser tan transformadora como lo ha sido la computadora personal en las últimas cinco décadas, potenciando la productividad, desatando la innovación y generando nuevos modelos de negocio, al tiempo que altera a aquellos que no se adaptan lo suficientemente rápido.

La incertidumbre y las limitaciones de recursos a las que se enfrentan muchas empresas son reales, pero no dejes que se conviertan en una excusa para la inacción y el retraso. Las cinco iniciativas descritas aquí proporcionan un camino a través de estos desafíos. No es demasiado pronto para comenzar la transición de lo táctico a lo estratégico y comenzar a desarrollar una visión a largo plazo para su empresa.

Esa visión, y la estrategia que informa, se pueden ajustar a medida que se resuelve la incertidumbre. Hay muchas cosas que puedes decidir más adelante.

Y hay muchas cosas sobre las que puedes actuar ahora.


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