Cree una estrategia de IA que sobreviva al primer contacto con la realidad

Para uno de nuestros clientes, uno de los principales productores de bocadillos del mundo, la IA respalda los elementos de la creación de recetas, lo cual es una tarea históricamente complicada dadas las docenas de ingredientes posibles y las formas de combinarlos. Al asociar especialistas en productos con IA, la organización puede generar recetas de mayor calidad más rápido. El sistema de la organización ha reducido la cantidad de pasos necesarios para desarrollar recetas para nuevos productos de 150 (en promedio) a solo 15. Ahora, puede deleitar más rápidamente a los clientes con nuevos productos y nuevas experiencias para mantenerlos conectados con la marca.

En particular, la IA no funciona de forma aislada, sino que aumenta los equipos capacitados, brindando orientación y retroalimentación para mejorar aún más los resultados. Este es un sello distintivo de las soluciones de IA exitosas: en última instancia, están diseñadas para personas y un equipo multidisciplinario que comprende experiencia técnica y de dominio, así como un enfoque humano, para permitir que las organizaciones obtengan el máximo valor de ellas.

Las barandillas importan

Al pensar en cómo aprovechar al máximo la IA, su estrategia de IA también debe considerar las medidas de seguridad adecuadas.

A medida que las soluciones se vuelven más sofisticadas, y se integran con mayor frecuencia y profundidad en el software, los productos y las operaciones diarias, también aumenta su potencial para permitir que las personas cometan errores. Un antipatrón común que vemos es cuando los humanos se vuelven involuntariamente demasiado dependientes de una IA bastante estable: piense en el desarrollador que no verifica el código generado por IA, o el conductor de Tesla que se deja llevar por una falsa sensación de seguridad por las funciones de piloto automático del automóvil.

Debe haber parámetros de gobernanza cuidadosos en torno al uso de la IA para evitar ese tipo de dependencia excesiva y exposición al riesgo.

Si bien muchos de sus experimentos de IA pueden producir ideas interesantes para explorar, debe tener en cuenta las herramientas que los sustentan. Algunas soluciones de IA no se crean siguiendo el tipo de prácticas de ingeniería sólidas que exigiría para otro software empresarial. Piense detenidamente cuáles estaría seguro de implementar en producción.

Es útil probar los modelos de IA de la misma manera que lo haría con cualquier otra aplicación, y no deje que la prisa por comercializar nuble su juicio. Las soluciones de IA deben estar respaldadas por los mismos principios de entrega continua que sustentan un buen desarrollo de productos, con progreso realizado a través de cambios incrementales que pueden revertirse fácilmente si no tienen el impacto deseado.

Descubrirá que es útil ser sincero sobre lo que considera un resultado “deseado”; es posible que no solo sean las métricas financieras las que definen su éxito. Según el contexto de su organización, la productividad y la experiencia del cliente también pueden ser consideraciones importantes. Puede observar otros indicadores principales, como la conciencia de su equipo sobre el potencial de la IA y su nivel de comodidad para explorar, adoptar o implementar soluciones de IA. Estos factores pueden darle la confianza de que su equipo va por buen camino para mejorar los indicadores rezagados de la experiencia del cliente, la productividad y los ingresos. Independientemente de cómo lo enfoque, es más probable que tenga éxito si ha identificado esas métricas desde el principio.

Finalmente, a pesar de todas las fanfarronadas sobre la amenaza que la IA representa para los trabajos de las personas, o incluso para la humanidad en general, hará bien en recordar que es su gente la que utilizará la tecnología. Considere el lado humano del cambio, donde logra un equilibrio entre alentar a las personas a adoptar e innovar con IA mientras permanece sensible a los problemas que puede presentar. Por ejemplo, es posible que desee introducir pautas para proteger la propiedad intelectual en modelos que se basan en fuentes externas o privacidad, donde puede estar utilizando datos confidenciales de los clientes. A menudo encontramos que es mejor dar a nuestra gente la oportunidad de opinar sobre dónde la IA mejora su trabajo. Ellos saben, mejor que nadie, dónde puede tener el mayor impacto.

Este contenido fue producido por Thoughtworks. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.

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