La inversi\u00f3n empresarial en inteligencia artificial est\u00e1 alcanzando niveles sin precedentes; sin embargo, solo una minor\u00eda de organizaciones est\u00e1 logrando traducir con \u00e9xito esa inversi\u00f3n en valor a gran escala. La diferencia no radica principalmente en la tecnolog\u00eda, sino en si una organizaci\u00f3n cuenta con las capacidades necesarias para aprovechar la inteligencia artificial, redise\u00f1ar su modelo de negocio y crear valor de forma continua.<\/p>\n
La transformaci\u00f3n hacia la IA es, en esencia, una transformaci\u00f3n de las capacidades organizativas: permite a los empleados utilizar la IA de forma eficaz, dota a los equipos de los medios necesarios para dise\u00f1ar y gestionar sistemas de IA, y establece los mecanismos que permiten a la organizaci\u00f3n asimilar y evolucionar continuamente con las capacidades de la IA.<\/p>\n
Un error habitual de gesti\u00f3n a la hora de abordar la transformaci\u00f3n hacia la inteligencia artificial consiste en plantear el reto principalmente como un iniciativa de renovaci\u00f3n de personal, consistente en contratar a empleados con experiencia en inteligencia artificial para sustituir a los equipos actuales<\/strong>. Este enfoque pasa por alto la naturaleza singular de la tecnolog\u00eda de la inteligencia artificial.<\/p>\n Estudio realizado conjuntamente por la Universidad de Harvard, el MIT y Boston Consulting Group<\/a> introdujo el concepto de \u201cFrontera escarpada<\/a>.\u201d. Esto demuestra que, dentro de los l\u00edmites de las capacidades de la IA, la colaboraci\u00f3n entre personas y la IA puede mejorar significativamente la productividad y la calidad. Sin embargo, m\u00e1s all\u00e1 de ese l\u00edmite, la dependencia excesiva de la IA puede, de hecho, reducir el rendimiento<\/strong>. Y lo que es m\u00e1s importante, esta frontera no es ni fija ni f\u00e1cil de identificar de forma intuitiva.<\/p>\n Por lo tanto, la relaci\u00f3n futura entre las personas y la IA no consistir\u00e1 simplemente en una sustituci\u00f3n, sino en una colaboraci\u00f3n. Los empleados necesitar\u00e1n algo m\u00e1s que la capacidad de manejar herramientas de IA. Tambi\u00e9n deber\u00e1n ser capaces de:<\/p>\n Este cambio de enfoque debe producirse en los distintos niveles de la organizaci\u00f3n:<\/p>\n Muchas organizaciones inician su transformaci\u00f3n hacia la inteligencia artificial realizando importantes inversiones en la formaci\u00f3n de sus empleados. Sin embargo, el hecho de mejorar las competencias individuales en materia de inteligencia artificial no implica, por s\u00ed solo, que la organizaci\u00f3n haya desarrollado capacidades en este \u00e1mbito.<\/p>\n Lo que necesitan las organizaciones es un proceso que permita que las capacidades evolucionen desde las habilidades individuales hasta convertirse en capacidades organizativas.<\/p>\n La IA debe integrarse en contextos empresariales reales. La puesta en marcha de proyectos de IA constituye, en s\u00ed misma, un proceso de desarrollo de capacidades.<\/p>\n Solo resolviendo problemas empresariales reales pueden los empleados llegar a comprender mejor qu\u00e9 tareas son adecuadas para la IA<\/strong>, qu\u00e9 procesos deben redise\u00f1arse y c\u00f3mo pueden colaborar de forma m\u00e1s eficaz las personas y la inteligencia artificial.<\/p>\n Las organizaciones deben convertir los conocimientos y la experiencia individuales en inteligencia organizativa:<\/p>\n El objetivo final de la transformaci\u00f3n basada en la inteligencia artificial es desarrollar la capacidad propia de una organizaci\u00f3n para adaptarse continuamente a los cambios en este \u00e1mbito.<\/p>\n Por lo tanto, el valor fundamental de las empresas de consultor\u00eda externas o de los proveedores de tecnolog\u00eda deber\u00eda ir m\u00e1s all\u00e1 de la ejecuci\u00f3n de proyectos puntuales. Deber\u00eda incluir ayudar a las organizaciones a crear sus propias reservas de talento, marcos de evaluaci\u00f3n y mecanismos de mejora continua<\/strong>, de modo que, una vez que el apoyo externo deje de estar presente, la propia organizaci\u00f3n pueda seguir evolucionando y potenciando sus capacidades con el paso del tiempo.<\/p>\n A medida que se ampl\u00eden las capacidades de la inteligencia artificial, las empresas tendr\u00e1n que gestionar cada vez m\u00e1s dos formas de organizaci\u00f3n interconectadas: la organizaci\u00f3n humana y la organizaci\u00f3n digital. Aunque tienen responsabilidades diferentes, juntas conformar\u00e1n un nuevo modelo de empresa.<\/p>\n La organizaci\u00f3n se centrar\u00e1 cada vez m\u00e1s en el criterio estrat\u00e9gico, la toma de decisiones complejas y la definici\u00f3n del valor. El valor de los empleados ya no se medir\u00e1 principalmente por su capacidad para realizar tareas repetitivas, sino por su capacidad para plantear problemas, dise\u00f1ar procesos, evaluar resultados y garantizar que la IA se utilice de acuerdo con los objetivos empresariales<\/strong>.<\/p>\n Al mismo tiempo, est\u00e1 surgiendo una organizaci\u00f3n digital compuesta por sistemas inteligentes, como los agentes de inteligencia artificial, que se perfila como una nueva unidad de productividad<\/strong>. Estos sistemas permiten gestionar el procesamiento de la informaci\u00f3n, la ejecuci\u00f3n de flujos de trabajo y la coordinaci\u00f3n de tareas, y se est\u00e1n integrando progresivamente en las operaciones cotidianas de las empresas.<\/p>\n Para que este modelo organizativo dual funcione de manera eficaz, las empresas deben establecer al menos cuatro mecanismos.<\/p>\n A medida que las organizaciones avanzan hacia la implementaci\u00f3n de la IA a gran escala, lo que realmente necesitan no es una implementaci\u00f3n tecnol\u00f3gica puntual, sino una un sistema de capacidades que pueda funcionar y evolucionar a largo plazo<\/strong>.<\/p>\n Bas\u00e1ndose en su propia experiencia y en los proyectos realizados con clientes de todo el mundo, Artefact ha identificado tres principios para apoyar a las organizaciones en su transformaci\u00f3n hacia la inteligencia artificial.<\/p>\n La tecnolog\u00eda de inteligencia artificial est\u00e1 evolucionando a una velocidad sin precedentes. La clave para lograr una ventaja competitiva duradera no radica \u00fanicamente en tener acceso a la tecnolog\u00eda m\u00e1s avanzada, sino en la capacidad de una organizaci\u00f3n para convertir sus capacidades de inteligencia artificial en un activo duradero y evolucionar continuamente desde dentro<\/strong>.<\/p>\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inversi\u00f3n empresarial en inteligencia artificial est\u00e1 alcanzando niveles sin precedentes; sin embargo, solo una minor\u00eda de organizaciones est\u00e1 logrando traducir con \u00e9xito esa inversi\u00f3n en valor a gran escala. La diferencia no radica principalmente en la tecnolog\u00eda, sino en si una organizaci\u00f3n cuenta con las capacidades necesarias para aprovechar la inteligencia artificial, redise\u00f1ar su modelo de negocio y crear valor de forma continua.\n
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De la capacidad individual a la capacidad organizativa<\/h2>\n
1. Adquisici\u00f3n de competencias: Desarrollo de competencias a trav\u00e9s de la pr\u00e1ctica<\/h3>\n
2. Replicaci\u00f3n de capacidades: ampliaci\u00f3n de las capacidades mediante mecanismos internos<\/h3>\n
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3. Internalizaci\u00f3n de capacidades: Desarrollar la capacidad de evolucionar continuamente<\/h3>\n
Transformaci\u00f3n organizativa: de una \u00fanica organizaci\u00f3n a una \u201corganizaci\u00f3n dual\u201d<\/h2>\n
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El enfoque de Artefact: desde la ejecuci\u00f3n de proyectos hasta el desarrollo de capacidades organizativas<\/h2>\n
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\nLa transformaci\u00f3n hacia la IA es, en esencia, una transformaci\u00f3n de las capacidades organizativas: permite a los empleados utilizar la IA de forma eficaz, dota a los equipos de los medios necesarios para dise\u00f1ar y gestionar sistemas de IA, y establece los mecanismos que permiten a la organizaci\u00f3n asimilar y evolucionar continuamente con las capacidades de la IA.<\/p>","protected":false},"featured_media":1404596,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1404595","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1404595","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1404596"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404595"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1404595"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1404595"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}