El arte de la madurez de la IA: De la práctica al rendimiento
Junio 6, 2022
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REPORTE DE INVESTIGACIÓN
Resumen
Resumen
- La IA ya está impactando en la forma en que trabajamos y vivimos, pero la mayoría de las organizaciones no están aprovechando todo el potencial de la IA.
- La investigación de Accenture encontró que sólo el 12% de las organizaciones a nivel mundial está utilizando la IA para lograr un crecimiento y resultados superiores.
- Estos "AI Achievers" han visto hasta un 50% más de crecimiento de los ingresos en comparación con sus pares, y superan la experiencia del cliente y la sostenibilidad.
- Estas organizaciones se distinguen por su alto rendimiento en 5 áreas, incluyendo el diseño responsable de la IA desde el principio.
Madurez de la IA: Por qué es importante
Las empresas de diversos sectores confían en la IA, e invierten en ella, para mejorar el servicio al cliente, aumentar la eficiencia, capacitar a los empleados y mucho más. A pesar de este énfasis cada vez mayor, cuando se trata de aprovechar todo el potencial de la IA y sus propias inversiones, la mayoría de las organizaciones apenas están arañando la superficie.
En 2021, entre los ejecutivos de las 2000 empresas más grandes del mundo (por capitalización bursátil), aquellos que hablaron de la IA en sus convocatorias de beneficios tenían un 40% más de probabilidades de que el precio de las acciones de sus empresas aumentara, frente al 23% de 2018. Sin embargo, según el extenso análisis de Accenture de aproximadamente 1.200 empresas, solo el 12% de las empresas ha avanzado lo suficiente en su madurez de IA para lograr un crecimiento superior y una transformación empresarial. Estos "AI Achievers" pueden atribuir casi el 30% de sus ingresos totales a la IA, en promedio. E incluso en la era prepandémica (2019), disfrutaron de un crecimiento de los ingresos un 50% mayor en promedio, en comparación con sus pares. También superan en experiencia del cliente y sostenibilidad.
Nuestros modelos de aprendizaje automático sugieren que la cuota de los AI Achievers aumentará rápida y significativamente, más del doble del 12% actual al 27% en 2024. En resumen, avanzar en la madurez de la IA ya no es una opción. Es un reto y una oportunidad a la que se enfrentan todos los sectores, todas las empresas y todos los líderes.
Predecimos que el número de "AI Achievers" aumentará rápida y significativamente, pasando del 12% actual al 27% en 2024.
Avanzar de la práctica al rendimiento
Nuestra investigación descubrió que la madurez de la IA se reduce a dominar un conjunto de capacidades clave en las combinaciones correctas -no solo en datos e IA, sino también en estrategia organizativa, talento y cultura- que dan a las empresas una fuerte ventaja competitiva. Los triunfadores de la IA no se definen por la sofisticación de una capacidad individual, sino por sus puntos fuertes combinados en todas las categorías.
Como resultado, estas empresas pueden ir más allá, desplegando soluciones de IA para resolver problemas, detectar oportunidades y superar a sus pares.
Cómo los AI Achievers dominan su oficio: 5 factores de éxito
Aunque está claro que la IA es una ciencia, nuestros resultados demuestran que también hay un arte en la madurez de la IA. Avanzar en la IA desde la práctica hasta el rendimiento requiere concentración y compromiso. He aquí cinco cosas que podemos aprender de los AI Achievers:
Defender la IA
como una prioridad estratégica para toda la organización, con el pleno patrocinio de la dirección.
Invertir fuertemente
en el talento -adquisición, contratación y mejora de las competencias- para sacar más partido a las inversiones en IA.
Industrializar las herramientas y los equipos de IA
para crear un núcleo de IA escalable.
Diseñar la IA de forma responsable
desde el principio.
Priorizar las inversiones
a largo y corto plazo
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Con las estrategias y prioridades correctas, más empresas pueden convertirse en AI Achievers, integrando la IA de forma responsable en todo lo que hacen, y cosechando las recompensas ahora y en el futuro. Aunque la ciencia de la IA es innovadora e inspiradora, aprovechar todo su potencial es un arte que los líderes deben practicar continuamente.
Evaluación de la madurez de la IA: ejemplos de preguntas para los líderes de la alta dirección
Preguntas sobre Estrategia y Patrocinio
Key questions:
- Tu dirección es claramente responsable de la estrategia y ejecución de los datos y la IA?
- Cómo se identifica el valor potencial y cómo se priorizan los casos de negocio, teniendo en cuenta el potencial, los riesgos y la alineación con la estrategia general de la organización?
- Estás asignando suficientes recursos de entrega para construir productos y servicios de IA internamente y eres capaz de sacar el máximo provecho de tus socios del ecosistema?
Preguntas sobre Datos y Núcleo de IA
Key questions :
- En qué medida cuentas con una plataforma en la nube y una estrategia tecnológica que respalde tu estrategia de IA?
- Dispones de una plataforma de datos eficaz para toda la empresa, así como de prácticas sólidas de gestión y gobernanza de datos, para satisfacer las necesidades del negocio?
- Estás utilizando equipos de ciencia de datos y aprendizaje automático de manera efectiva a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de la IA?
Preguntas sobre Talento y Cultura
Key questions:
- Está tu estrategia de alfabetización de datos y de IA alineada con tus objetivos de negocio?
- Hasta qué punto has priorizado la fluidez de los datos y la IA para los líderes de alto nivel, las partes interesadas del negocio y los empleados en toda tu organización?
- Dispones de un modelo de talento holístico para escalar, diferenciar, retener y desarrollar el talento de la IA (equipos diversos y dedicados de ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos, expertos en dominios de datos e ingenieros de datos)?
- Cómo estás institucionalizando una cultura de datos e IA dentro de tu organización?
Preguntas sobre la IA Responsable
Key questions :
- Dispones de un marco para toda la empresa que te ayude a hacer operativos los datos y la IA responsables, desde los principios hasta la práctica?
- Estás aplicando un enfoque coherente e industrializado de datos e IA responsable a lo largo de todo el ciclo de vida de todos tus modelos de IA?
- Estás haciendo un seguimiento metódico de la evolución de las leyes y reglamentos relacionados con la IA en las diferentes jurisdicciones en las que operas, a la vez que te anticipas y preparas para futuros cambios?
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