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

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.

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.

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.

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.

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.