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A medida que se acelera la adopción de la IA, estos son algunos consejos para ponerse al día

Explore las estrategias esenciales para ponerse al día con la adopción de la IA. Descubra cómo la formación, la creatividad y un enfoque a nivel de toda la organización pueden ayudar a su empresa a aprovechar la IA de forma eficaz y obtener una ventaja competitiva.

En marzo publicamos el informe 2024 Global AI Research Report , en el que se encuestó a 1.420 responsables de TI de todo el mundo en una amplia gama de sectores industriales. La encuesta reveló que ha comenzado un repunte monumental en la adopción de la IA, con dos tercios de los responsables de la toma de decisiones de TI indicando que las iniciativas de IA de su empresa están superando la fase de ideación y entrando en la fase de implementación.

A estas alturas, está claro que la adopción y el uso a gran escala de la IA no es sólo una idea, sino más bien una aplicación práctica con casos de uso potencial en organizaciones enteras. Como pone de manifiesto nuestro estudio, las empresas que hasta ahora no han adoptado esta tecnología corren el riesgo de encontrarse en una situación de desventaja competitiva significativa en un futuro próximo.

Para quienes piensen que se han quedado rezagados en sus iniciativas de IA, he aquí algunas áreas de interés que pueden ayudarle a ponerse al día.

Implantar una estrategia de talento de IA

La adopción responsable de la IA en cualquier organización requiere algo más que el mero acceso a ella. También debe asegurarse de que sus empleados sepan cómo aprovecharla correctamente. Según nuestra encuesta, el 85% de los responsables de TI están contratando activamente a personas con conocimientos de IA/ML. Además, más del 80% de estos líderes han puesto en marcha o tienen previsto poner en marcha programas de formación formalizados sobre IA en el próximo año para mejorar las competencias de su plantilla actual. Contar con una sólida estrategia de talento en IA distinguirá a los que sobresalen en IA de los que se quedan atrás.

Su estrategia de talento debe constar de dos partes y centrarse en la formación y la contratación.

  1. Forme a sus empleados: Establece un objetivo de formación para garantizar que todos los empleados aprendan a aprovechar eficazmente las tecnologías de IA. Esto incluye procedimientos de buenas prácticas para integrar la IA en sus tareas diarias. No se trata sólo de formar científicos de datos o ingenieros. Todos los empleados deben ser competentes en IA, lo que significa que necesitan los conocimientos necesarios para poder utilizar la IA de forma eficaz en su trabajo diario, ya sea en marketing para trabajos creativos o para que los desarrolladores aprovechen las herramientas de generación de código para mejorar la calidad y la velocidad de entrega.
  2. Contrate talento especializado: Contrate científicos de datos, ingenieros de IA y desarrolladores de software cualificados para crear e integrar aplicaciones inteligentes de nueva generación impulsadas por IA.

Centrarse en la creatividad

Cuando se trata de aprovechar las tecnologías de IA, la codificación y los conocimientos técnicos ya no son las únicas necesidades. De hecho, la creatividad y el pensamiento crítico fueron identificados por los encuestados como las habilidades más importantes, y la mitad de los encuestados los consideraron cruciales para la adopción con éxito de la IA. A la hora de contratar talento especializado, la mitad de los encuestados indicaron que buscan profesionales que sepan aprovechar la IA como compañero de trabajo.

La IA va más allá del departamento informático

Aunque los debates iniciales sobre la IA se produjeron predominantemente en los departamentos de TI, la atención se está desplazando ahora a otras áreas de la organización. De hecho, el 46% de los encuestados señaló que el servicio de atención al cliente impulsaba su estrategia de IA, mientras que el 44% afirmó que los departamentos funcionales (marketing, ventas, RRHH y finanzas) lideraban la iniciativa, y el 40% afirmó que la ingeniería o el desarrollo de productos impulsaban su desarrollo. El objetivo es desarrollar una estrategia para toda la organización, en lugar de una estrategia centrada en la tecnología.

El futuro de las aplicaciones: pensar más allá de los chatbots

Aunque ChatGPT y Gemini dominan actualmente las conversaciones sobre IA, se espera que el futuro de la tecnología de IA generativa se extienda mucho más allá de la funcionalidad de los chatbot. Pronto, los nuevos avances harán que la IA deje de ser una mera mercancía y se convierta en una tecnología de vanguardia, comparable a los teléfonos inteligentes o los ordenadores personales. Las organizaciones necesitan pensar en la IA en términos cada vez más amplios, yendo más allá de los confines del servicio al cliente, que se está convirtiendo rápidamente en una mercancía. De hecho, las aplicaciones tal y como las conocemos están evolucionando rápidamente para convertirse en aplicaciones inteligentes que prometen redefinir nuestra interacción con la tecnología.

Las primeras empresas que reconozcan y aprovechen plenamente el potencial de la IA obtendrán una enorme ventaja sobre sus homólogas. Estos pioneros serán más ágiles y productivos, estarán mejor equipados para responder a las fluctuaciones del mercado y estarán más en sintonía para ofrecer los productos y servicios que desean sus clientes. A medida que se acelere la adopción de la IA, las ventajas se multiplicarán y los rezagados tendrán cada vez más dificultades para ponerse al día. La pregunta para los líderes empresariales ahora es: En lo que respecta a la IA, ¿se convertirá su empresa en el próximo Netflix o Blockbuster?

 

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About the Authors

Nirmal Ranganathan

Chief Architect - Data & AI

Nirmal Ranganathan

Nirmal Ranganathan is the Chief Architect – Data & AI at Rackspace Technology and responsible for technology strategy and roadmap for Rackspace's Public Cloud Data & AI solutions portfolio, working closely with customers, alliances and partners. Nirmal has worked with data over the past 2 decades, solving distributed systems challenges dealing with large volumes of data, being a customer advocate and helping customers solve their data challenges. Nirmal consults with customers around large-scale databases, data processing, data analytics and data warehousing in the cloud, providing solutions for innovative use cases across industries leveraging AI and Machine Learning.

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