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Dado el potencial que ofrece la IA, no es de extrañar que todo el mundo se sienta atraído por ella y que las empresas se apresuren a integrarla en su estrategia de red. Según McKinsey, el 65% de las organizaciones encuestadas ya utilizan GenAI con regularidad, lo que representa casi el doble del porcentaje de la última encuesta de IA realizada hace menos de un año. Sin embargo, priorizar la velocidad sobre la estrategia en la adopción de la IA puede provocar errores, incluido el desperdicio de recursos, una formación inadecuada y posibles problemas de compatibilidad de red.
Las empresas deben evitar la trampa de adoptar la IA sólo porque es nueva. Un error común es tratar la IA como una mera adición a productos o servicios existentes. En cambio, las empresas deberían centrarse en el uso. Herramientas de inteligencia artificial Mejorar fundamentalmente sus operaciones y las experiencias que brindan a clientes y socios.
Aunque las empresas pueden considerar convertir modelos completos para que estén basados en IA, a menudo es más efectivo comenzar a implementar IA con casos de uso específicos en mente, asegurando que el valor se obtenga más rápido. Identificar las aplicaciones específicas donde la IA puede tener un impacto permite una implementación más rápida y resultados más inmediatos. Por ejemplo, la implementación de IA en las operaciones de red puede generar ganancias significativas en la detección y solución de problemas y en la eficiencia y el rendimiento generales. Al centrarse en el objetivo Aplicaciones En lugar de un cambio cultural integral, las empresas pueden aprovechar los beneficios de la IA más rápido y con mayor impacto.
Este concepto se ilustra mejor con lo que llamamos el marco ARC, que proporciona un enfoque estructurado para implementar la IA. Este marco identifica tres fases fundamentales en la implementación de la IA: aumento, reemplazo e innovación. Cada etapa representa un paso hacia la maximización del ROI de la IA, mostrando una progresión clara desde mejoras fundamentales hasta transformaciones innovadoras que son fáciles de seguir para las empresas, sin importar dónde se encuentren en su viaje hacia la IA.
CTO EMEA en Extreme Networks.
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La fase inicial, de aumento, implica mejorar las capacidades existentes utilizando inteligencia artificial. Aquí es donde muchas empresas comienzan su viaje hacia la IA. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para mejorar las operaciones de TI (AIOps) mediante la automatización de rutinas. Monitoreo de red tareas, incluida la detección y corrección de anomalías y el análisis de la causa raíz, aumentando así la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad.
Al liberar a los empleados de TI de las tareas manuales, recuperan tiempo para centrarse en los aspectos de mayor valor de su función. Si bien el impulso puede proporcionar beneficios inmediatos, como un mejor rendimiento y menores costos operativos, depender únicamente de esta etapa puede limitar el retorno de la inversión a largo plazo. Muchas organizaciones se encuentran estancadas en este punto, lo que hace que las juntas directivas duden sobre futuras inversiones en IA.
reemplazando
La segunda etapa, que es el reemplazo, implica que la inteligencia artificial se haga cargo de tareas completas que antes realizaban humanos o sistemas heredados. Esta fase proporciona un mayor impulso en eficiencia y ahorro de costes. Por ejemplo, en atención al cliente, Chatbots impulsados por inteligencia artificial Puede reemplazar a los agentes humanos en el manejo de consultas de rutina, liberando recursos humanos para manejar cuestiones más complejas. Esta etapa no sólo refuerza productividad Pero también prepara a la organización para innovaciones más fundamentales.
Al pasar de la extensión al reemplazo, las empresas pueden demostrar mejoras tangibles y generar confianza entre las partes interesadas en el potencial de la IA. Sin embargo, cabe señalar que incluso las actividades de la fase de reemplazo se implementan y planifican mejor con la ayuda de humanos. El personal de TI aún puede aceptar esta fase y verla como una oportunidad integral para fomentar la automatización y la mejora en todos sus departamentos.
Creación
La tercera etapa y la más transformadora es la creación. Aquí es donde se desata el verdadero potencial de la IA, ya que va más allá de simplemente mejorar o reemplazar los procesos existentes. Se convierte en un catalizador de modelos de negocio y flujos de ingresos completamente nuevos. Tomemos como ejemplo los estadios deportivos. Los organizadores pueden usar IA para analizar datos en tiempo real sobre el comportamiento y las preferencias de los fanáticos, lo que les permite personalizar sus preferencias. Experiencias de clientes Recomendando artículos o mercancías en concesión en base a compras anteriores. Además, la IA puede identificar oportunidades lucrativas de patrocinio analizando la demografía de los fanáticos y la participación en tiempo real en aplicaciones o áreas específicas del estadio.
Esta etapa demuestra el retorno de la inversión a largo plazo de la IA y su papel para sostener el crecimiento empresarial. Al crear nuevas propuestas de valor a través de la IA, las organizaciones pueden abordar cualquier inquietud que tenga el director financiero de su empresa con respecto a la rentabilidad de las inversiones en IA. La fase de creación encarna el objetivo final de la aplicación de la IA: fomentar la innovación y hacer avanzar a las empresas mediante la creación de capacidades completamente nuevas.
Otras consideraciones
El marco ARC ofrece un enfoque poderoso para integrar la IA en los procesos comerciales, pero es importante darse cuenta de que sus fases pueden ocurrir simultáneamente, no solo secuencialmente. Esta flexibilidad permite a las empresas abordar diferentes aspectos de sus operaciones simultáneamente, creando un proceso de implementación más dinámico y receptivo. A diferencia de desarrollos tecnológicos anteriores, la IA generativa avanza tan rápido que las tres fases del marco ARC (aumento, reemplazo y generación) a menudo se superponen y operan en paralelo. En cada etapa, la asistencia humanitaria y el liderazgo siguen siendo esenciales.
Para aprovechar plenamente el poder de la IA, las empresas deben reimaginar cada aspecto del recorrido y el ciclo de vida del usuario. Esto incluye la aplicación de conocimientos y soluciones basados en IA en cada paso, desde la capacitación y la habilitación hasta las operaciones diarias. Cada etapa debe estar dotada de IA para mejorar y transformar la experiencia general.
Una estrategia de IA eficaz también debe ser agnóstica y aprovechar todas las tecnologías disponibles sin quedar atrapado en ninguna de ellas. Esta flexibilidad de los proveedores permite a las organizaciones adaptarse e integrar nuevos desarrollos a medida que surgen, lo cual es esencial dada la evolución continua de la IA. Además, es fundamental garantizar una integración perfecta entre todas las personas y dispositivos. Esta conectividad de extremo a extremo respalda la implementación de IA en diferentes puntos de contacto, mejorando su efectividad y alcance.
conclusión
La IA es más que una simple actualización tecnológica; Es una fuerza transformadora que puede redefinir experiencias empresariales completas. Para los CIO y líderes empresariales, la adopción de la IA requiere un cambio fundamental en la forma en que se conceptualizan las interacciones con clientes, socios y proveedores. En lugar de ver la IA como una simple mejora, debería ser fundamental para el diseño y la arquitectura empresarial. Este enfoque puede remodelar experiencias, procesos, estructuras organizativas y modelos de negocio.
Si bien la GenAI acapara gran parte de la atención, el verdadero potencial radica en el desarrollo de ecosistemas integrales de IA que integren múltiples tecnologías con las infraestructuras existentes, impulsando una mayor productividad e innovación. En lugar de sucumbir al FOMO y apresurarse a adoptar la IA, las empresas deberían adoptar una estrategia centrada y basada en casos, guiada por el marco ARC, para maximizar el retorno de la inversión. Esto garantiza que la IA se convierta en una parte integral del negocio a largo plazo, proporcionando beneficios tangibles, justificando las inversiones para las partes interesadas y fomentando el apoyo continuo para futuras iniciativas de IA.
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