Por qué el 80% de la adopción de la IA/aprendizaje automático empresarial fracasa

Por qué el 80% de las empresas fracasan en la adopción de IA/aprendizaje automático

El miedo a perderse la fiebre del oro de la IA está llevando a muchas empresas a tomar medidas proactivas. ¿Por qué más del 80% de los proyectos de IA/ML fallan, mientras que solo el 40% de los proyectos de TI tradicionales corren la misma suerte? La naciente tecnología es un factor importante. La IA es un dominio de vanguardia que avanza rápidamente, lo que significa que las soluciones son menos robustas y los proyectos encuentran más obstáculos técnicos en comparación con el uso de marcos establecidos.

La escasez generalizada de talento, la falta de datos de calidad, la mala delimitación del alcance, los vendedores con exceso de promesas y la dificultad para definir requisitos en objetivos en constante cambio agravan estos problemas de crecimiento de la plataforma. Juntos, estos factores convergen en una tormenta perfecta de expectativas fallidas. Los usuarios que se resisten a los sistemas imperfectos reducen aún más el valor real. Para que las soluciones de IA/ML tengan éxito, las empresas necesitan estrategias adecuadas para esta tecnología disruptiva.

Una de las estrategias para vencer las preocupantes probabilidades de un alto índice de fracaso es la designación de Comités de IA: fuerzas de tarea especializadas formadas por equipos interfuncionales para evaluar e implementar tecnologías de IA, con un enfoque central en generar confianza y adopción por parte de los empleados. En esta publicación, recibirás un plano interno de cómo la gobernanza y la colaboración efectiva dentro de estos comités pueden ayudar a desafiar las probabilidades y extraer un valor comercial real de la IA.

Manejo de Expectativas

La emoción alrededor de la IA genera expectativas poco realistas sobre automatizar completamente los procesos con la IA. Sin embargo, los comités de IA más competentes establecen expectativas realistas, comunicando abiertamente los posibles riesgos y limitaciones. Esto evita despliegues apresurados e inspeccionados de la IA.

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Por ejemplo, en lugar de automatizar de inmediato toda la creación de contenido, un inicio enfocado puede utilizar la IA para generar primeras versiones de ciertos activos de marketing localizados. Este enfoque específico permite hacer pruebas antes de una implementación más amplia, generando confianza en las capacidades de la IA.

El manejo de expectativas también implica establecer hitos alcanzables para la adopción de la IA adaptados a la capacidad de la organización. Los comités deben alejar a los líderes de transformaciones nocturnas hacia mejoras incrementales que potencien las capacidades humanas. Esta perspectiva equilibrada asegura que la IA funcione como una herramienta que mejore, en lugar de reemplace.

Obtener Apoyo de Liderazgo

El éxito de cualquier iniciativa de IA depende del respaldo de liderazgo en toda la alta dirección. Cuando los ejecutivos participan activamente en la gobernanza de la IA, señalan que la IA es una prioridad estratégica, no solo una tecnología experimental. Su participación permite las inversiones necesarias en talento, datos, infraestructura y gestión del cambio.

La colaboración continua entre el liderazgo y el comité de IA proporciona un ciclo de retroalimentación para compartir resultados, desafíos e ideas. Esto promueve la experimentación y asegura la alineación con los objetivos comerciales. Además, el compromiso de liderazgo con la adopción ética de la IA ejemplifica principios cruciales para la integración en toda la organización.

Empezar Pequeño para Obtener Rápidos Resultados

Los comités de IA más efectivos abogan por comenzar con proyectos pequeños y específicos antes de buscar una adopción a gran escala. Este enfoque centrado permite probar las aguas sin extender demasiado los recursos limitados en etapas tempranas.

Empezar pequeño también brinda rápidos logros que demuestran las capacidades y los beneficios concretos de la IA. Por ejemplo, una empresa de SAAS utilizó la IA para analizar transcripciones de llamadas de ventas, registrando automáticamente datos como seguimientos y objeciones en su CRM. Esto proporcionó información instantánea a los gerentes de ventas y eliminó la toma de notas manual.

Además, un inicio específico permite que el comité de IA establezca mejores prácticas y pautas para futuras iniciativas. Al abordar tareas más pequeñas primero, el comité puede evaluar la efectividad de la IA y mitigar riesgos antes de escalar a mayor escala. Este enfoque pragmático alinea el ritmo de adopción con la capacidad y preparación de la organización.

Capacitar a los Empleados para Innovar

Empoderar a los empleados para experimentar con la IA es fundamental para una adopción efectiva. Los mejores comités de IA crean un entorno donde los empleados se sientan seguros para probar aplicaciones de IA y brindar retroalimentación. Este enfoque colaborativo asegura que las soluciones de IA satisfagan las necesidades de los usuarios en lugar de ser directivas impuestas desde arriba.

La capacitación va más allá de simplemente proporcionar herramientas. Significa fomentar una cultura de innovación y aprendizaje continuo en torno a la IA. Los empleados deben tener la libertad de explorar el potencial de la IA dentro de límites seguros sin miedo al fracaso. Esta innovación bottom-up permite un crecimiento orgánico de las capacidades de la IA.

Además, la capacidad requiere proporcionar recursos adecuados para que las limitaciones financieras no obstaculicen la experimentación. La organización debe proporcionar acceso a datos, plataformas y orientación para impulsar la exploración de la IA.

Medición del Impacto de las Iniciativas de IA

Una evaluación sólida de las iniciativas de IA proporciona una visión impulsada por datos necesaria para la mejora continua. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) combinados con la retroalimentación cualitativa resaltan lo que funciona y lo que se puede mejorar.

Las métricas cuantitativas evalúan factores como el número de consultas de clientes procesadas, los clientes potenciales generados y los tickets de soporte gestionados por los sistemas de IA. Esto muestra los beneficios en la productividad.

Los datos cualitativos evalúan la experiencia subjetiva de los empleados y los clientes al interactuar con la IA. Las encuestas, entrevistas y grupos de enfoque evalúan la satisfacción, la confianza y la facilidad de uso.

Las revisiones de impacto continuas también permiten la comparación del rendimiento de la IA a lo largo del tiempo a medida que avanza la tecnología. La evaluación regular basada en datos del mundo real impulsa un enfoque ágil e iterativo para calibrar las estrategias de IA.

Reducción de la Dependencia de los Proveedores

Aunque las colaboraciones externas de IA pueden ofrecer capacidades valiosas, los comités deben tener cuidado de mitigar riesgos. Muchas startups de IA son nuevas e inestables financieramente. Confiar demasiado en proveedores no probados para funciones críticas es peligroso.

Los comités deben fomentar un enfoque de colaboración paso a paso, comenzando tal vez con proyectos piloto. Realizar una diligencia debida exhaustiva para evaluar la ética, cultura, experiencia y trayectoria de los socios. Tener planes de contingencia para incorporar capacidades internamente o cambiar de proveedores si las asociaciones no cumplen o se disuelven. Posea sus datos para evitar quedar atrapado.

Los comités más efectivos ven las asociaciones como una fuente complementaria de capacidades de IA, no una externalización completa de las funciones principales. Con una gestión de proveedores pragmática, las organizaciones pueden aprovechar el ecosistema de IA mientras controlan su propio destino.

Establecimiento de Prácticas Éticas de IA

Implementar tecnologías de vanguardia conlleva riesgos inherentes, especialmente cuando no se abordan con precisión y previsión. Los comités de IA promueven una cultura en la que se alienta a los empleados a innovar, pero siempre dentro de límites éticos bien definidos.

Los programas de capacitación integrales son esenciales para lograr esto, asegurando que los empleados comprendan las sutilezas intrincadas y las posibles repercusiones de las soluciones impulsadas por IA. Las auditorías regulares de los sistemas de IA, los mecanismos de detección de sesgos y los protocolos de transparencia son imperativos para mantener la imparcialidad y la responsabilidad.

En dominios como los préstamos al consumidor, un equipo dedicado de Análisis de Préstamos Justos es crucial para analizar las decisiones de crédito y precios generadas por IA/ML. Además, al considerar colaboraciones con proveedores de IA externos, es imprescindible una evaluación minuciosa de sus estándares éticos y su rendimiento pasado.

Conclusión

En mi blog anterior, “El Futuro del Trabajo: Actualízate o quédate atrás”, hablé de la imperativa necesidad de que los empleados se actualicen frente a los avances tecnológicos. El papel de los comités de IA es una extensión natural de esta narrativa.

Desde la gestión de expectativas hasta obtener el apoyo de liderazgo, y de la inspiración a la medición del impacto, las mejores prácticas que hemos explorado ofrecen un mapa para que las organizaciones integren la IA como una capacidad central.

Aunque la IA no reemplazará los roles humanos, su aplicación reflexiva promete aumentar la productividad, eficiencia e innovación. Con una gobernanza sólida de la IA, podemos superar el miedo a lo desconocido y crear un futuro emocionante impulsado por la simbiosis de la inteligencia humana y artificial.

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