What Enterprises Get Wrong About AI Adoption - Crawl, Walk, Run, Fly

¿Cómo acelerar la adopción de IA?

Introducción a la conversación

• El episodio se centra en la aceleración de la adopción y despliegue de IA.

• Se discute cómo los oyentes pueden participar en esta conversación sobre tecnología.

Desafíos actuales en la adopción de IA

• La principal limitación es el desconocimiento sobre cómo implementar IA, no necesariamente es escepticismo.

• Un estudio mostró que un enfoque centralizado puede ser más obstructivo que uno descentralizado.

Modelo "crawl, walk, run, fly"

• Este modelo describe las etapas correctas para adoptar inteligencia artificial.

• La fase "crawl" implica exploración y descubrimiento antes de avanzar a implementaciones complejas.

Problemas comunes en consultorías

• Muchos clientes quieren saltar directamente a soluciones avanzadas sin entender lo básico.

• Comparaciones con situaciones absurdas ilustran el desconocimiento general sobre tecnologías como SQL Server.

Estrategias para una implementación efectiva

• Las empresas deben evitar expectativas inmediatas de retorno sobre inversión (ROI).

¿Cómo afecta la implementación de IA generativa en las empresas?

Desafíos de la implementación

• Las órdenes desde arriba sobre el uso de IA generativa no garantizan un aumento del 30% en productividad.

• Empleados escépticos y sin capacitación adecuada pueden experimentar una disminución en la productividad.

• La falta de conocimiento sobre el uso correcto de la tecnología genera desconfianza y frustración.

Fase inicial: Exploración

• Es crucial permitir que todos experimenten con la tecnología sin presión por resultados inmediatos.

• La familiaridad con nuevas herramientas se construye a través de la curiosidad, no solo mediante métricas tradicionales.

• Ignorar el valor inmediato y enfocarse en explorar fomenta un ambiente creativo.

Transición hacia la acción

• La curiosidad debe ser prioritaria frente a los estándares de productividad convencionales.

• Muchos empleados no saben cómo medir el valor del tiempo dedicado a explorar nuevas tecnologías.

• Es necesario jugar con las herramientas para entender su potencial antes de buscar resultados específicos.

Fase siguiente: Implementación

• El aburrimiento indica que es momento de pasar a una fase más activa donde se busca agregar valor.

• En esta fase, se deben identificar herramientas que ofrezcan mejoras medibles en procesos existentes.

• Se busca lograr soluciones "mejores, más rápidas, más baratas y más seguras".

Ejemplo práctico

• Un autor comparte su experiencia al crear portadas para su novela utilizando arte generado por IA.

• Inicialmente, utilizó métodos tradicionales que resultaron costosos y lentos para obtener arte personalizado.

¿Cómo utilizar la IA en el arte y la productividad?

Proceso de creación artística

• Dolly 2 y Mid Journey revolucionaron el proceso creativo, permitiendo una lluvia de ideas más efectiva.

• La planificación es crucial para proyectos que tardan un mes, pero la IA permite iteraciones rápidas.

• Se realizaron encuestas en redes sociales para elegir estilos artísticos, facilitando decisiones creativas.

Comparación entre artistas humanos e IA

• Se realizó una prueba A/B entre artistas humanos y arte generado por IA; los resultados favorecieron a la IA.

• La IA es más económica y rápida que los artistas humanos, lo que proporciona resultados medibles.

• Aunque la IA tiene limitaciones en edición emocional, puede ser útil para tareas específicas como reescritura de párrafos.

Fases de implementación de herramientas de IA

• La fase "Crawl" se refiere a experimentar con herramientas; "Walk" implica encontrar funciones valiosas donde AI brinde beneficios claros.

• En la fase "Run", se sistematiza el uso de herramientas AI y se entrena al personal para maximizar su potencial.

• Es importante medir cómo AI impacta procesos y productividad en las organizaciones.

Ejemplo práctico durante la fase "Run"

• Se espera que los departamentos técnicos aprendan a programar tras meses usando herramientas AI.

• La transición hacia un uso más amplio de AI requiere salir de la zona de confort y buscar nuevas oportunidades.

¿Cómo automatizar procesos y mejorar la eficiencia?

Automatización de tareas

• Se puede automatizar el backlog para mejorar la eficiencia en la gestión de tickets.

• Un KPI importante es MTX, que mide el tiempo medio hasta resolución y diagnóstico.

• La implementación de IA, como chat GPT, busca reducir el MTX y acelerar la resolución de tickets.

Uso de herramientas de IA en marketing

• Acceso a generadores de imágenes y herramientas para escribir textos permite automatizar pruebas A/B.

• Desarrollar experiencia interna es clave para construir madurez organizacional en IA.

Establecimiento del centro de excelencia

• Identificar líderes en IA tras meses o años de trabajo es crucial para formar un equipo experto.