La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que trabajan las empresas, mejorando la eficiencia y permitiendo nuevos modelos de negocio. Se espera que el gasto global en software de IA aumente de 124 mil millones de dólares en 2022 a 297 mil millones en 2027, lo que representa un crecimiento anual del 19.1%. Para las empresas, adoptar la IA ya no es una opción estratégica, sino una necesidad para sobrevivir. Así como un chef aprende diferentes técnicas para preparar un plato completo, las empresas deben conocer las distintas aplicaciones de la IA que mejor apoyen sus estrategias comerciales.

Este artículo presenta diez consideraciones que las organizaciones deben tener en cuenta al planificar e implementar la IA, siguiendo un modelo práctico de madurez de la IA. La IA abarca una amplia gama de tecnologías y aplicaciones, cada una con sus propios usos y beneficios. Por ejemplo, la IA generativa y los modelos de lenguaje grande (LLMs) como ChatGPT pueden automatizar la creación de contenido y las interacciones con los clientes, como redactar correos electrónicos y generar informes. Por otro lado, la IA predictiva utiliza conjuntos de datos complejos para hacer recomendaciones y apoyar la toma de decisiones, como prever pagos de clientes y optimizar el flujo de caja.

El modelo de madurez de la IA práctica ayuda a las empresas a evaluar su nivel actual de madurez en IA y a guiar sus inversiones para mejorar y asegurar su crecimiento. Este modelo se divide en cinco etapas:

1. **Inicial**: Las organizaciones tienen proyectos aislados de IA generativa, pero carecen de una estrategia unificada.
2. **Repetible**: Se implementan soluciones independientes con IA integrada, similar a cocinar con un kit de recetas.
3. **Controlado**: Se establece una estrategia de datos unificada, consolidando datos transaccionales y operativos.
4. **Optimizado**: Se cuenta con infraestructuras de datos robustas que permiten el uso de modelos de IA avanzados.
5. **Mejora Continua**: Las organizaciones operan con un sistema cerrado que mejora continuamente los modelos de IA.

Una vez evaluada la etapa de madurez, aquí hay 10 consejos para avanzar en el modelo de madurez de la IA:

1. **Asegurar datos “limpios”**: Verificar la calidad de los datos antes de comenzar.
2. **Crear un plan de gobernanza**: Establecer políticas para la gestión de datos y asegurar que la IA resuelva problemas reales.
3. **Identificar el problema empresarial**: Enfocarse en resolver los desafíos actuales de la empresa.
4. **Integrar en flujos de trabajo existentes**: Las soluciones de IA deben ser fáciles de usar y compatibles con los sistemas actuales.
5. **Definir el éxito**: Establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) claros y medir continuamente los resultados.
6. **Identificar al equipo de implementación**: Saber quiénes estarán involucrados en cada etapa del proceso.
7. **Consultar a expertos**: Determinar dónde se necesita apoyo externo debido a la rápida evolución de la IA.
8. **Crear bucles de retroalimentación**: Implementar mecanismos para capturar y utilizar comentarios sobre los modelos de IA.
9. **Desarrollar materiales de capacitación**: Asegurar que el personal sepa cómo utilizar la tecnología para mejorar su trabajo.
10. **Solicitar retroalimentación regular**: Recoger opiniones sobre la facilidad de uso y la efectividad de la tecnología.

Al considerar estos 10 puntos, las organizaciones pueden implementar la IA de manera efectiva y sentar las bases para una mejora continua. El modelo de madurez de la IA práctica destaca el camino desde ingredientes aleatorios hasta una organización de nivel Michelin, promoviendo una cultura de aprendizaje y adaptación constante para mantenerse a la vanguardia en el paisaje evolutivo de la IA.