6 puntos clave al adoptar la IA generativa en tu organización.

Según Gartner, de media el 46% de los proyectos de IA no pasan de la fase piloto. A sabiendas de que no es un dato muy alentador, consideramos que si se abordan los proyectos con la estrategia adecuada, entre todos seremos capaces de subir esta media a través de los “superpoderes” que la IA generativa nos ofrece.

A menudo, encontramos cierta confusión creyendo que desarrollar aplicaciones que integren IA generativa es, simplemente, usar aplicaciones como ChatGPT o Copilot en un entorno corporativo, o integrarlas en un producto particular con una conexión al endpoint de un LLM (Large Language Model).

En Paradigma apostamos por un Enfoque de Plataforma donde el LLM, junto al resto de piezas del ecosistema de servicios, es una pieza más dentro de la plataforma de IA generativa.

Además, planteamos todo proyecto desde un punto de vista de Producto Digital, donde el usuario es la piedra angular del que partimos para entender el propósito de la necesidad y, así, medir cómo puede contribuir al desarrollo del negocio.

En este post os vamos a dar las claves para que os preparéis y consigáis el éxito al implantar la IA generativa en vuestra organización.

Puntos clave para la adopción

A continuación, vamos a entrar en el detalle de los 6 puntos clave que os ayudarán a estar preparados como organización y poder crear un ecosistema completo de aplicaciones o productos que integren la IA generativa como motor del cambio para potenciar las capacidades tanto de vuestros clientes, como incluso de vuestros empleados.

1 Identifica las oportunidades de negocio donde aplique la IA generativa

Para empezar a crear un roadmap de adopción de la IA generativa en tu organización, es fundamental identificar los principales objetivos de negocio y entender cómo esta tecnología puede ayudarte a alcanzarlos.

Seguramente, ya estarás buscando automatizar ciertos procesos para aumentar ingresos revolucionando vuestra oferta de productos o reducir costes mejorando la eficiencia en la gestión de documentos internos, legales o de soporte. Una visión clara de las capacidades y limitaciones de la IA generativa es crucial para diseñar un roadmap efectivo.

Nosotros, por ejemplo, realizamos dinámicas de discovery que ayudan a identificar y priorizar los casos de uso donde la IA generativa puede realmente potenciar el negocio.

Estas sesiones donde participan perfiles de todo tipo, incluso los CEOs y CIOs de la empresa, están diseñadas para sacar a la luz las oportunidades más prometedoras o quick wins, creando una estrategia sólida para su implementación.

2 Ten bien preparada la Plataforma de Datos

No olvidemos que toda solución basada en IA se nutre de datos principalmente estructurados, hasta ahora. La ventaja de la IA generativa es que nos permite potenciar la interacción con datos no estructurados.

Es esencial considerar los tipos de datos y documentos de los que se disponen, en qué estado se encuentran, dónde se almacenan y qué volumetrías hay. El éxito de una iniciativa que involucre IA generativa será directamente proporcional a su calidad y cantidad.

El mejor consejo que recibirás hoy es que, si aún no estáis preparados en este sentido, invertid cuanto antes en mejorar vuestra infraestructura de datos para que tengáis el combustible para dotar de superpoderes a vuestras iniciativas con IA generativa.

En nuestro caso, ofrecemos acompañamiento según el estado de madurez en el que se encuentre la plataforma de datos para definir una estrategia y gobernanza de los datos que ayude a dejarla lista para abordar estos casos de uso con éxito.

3 Elige bien los compañeros de viaje

La adopción de la IA generativa, tanto para iniciativas nuevas como para productos existentes, requiere una combinación de visión empresarial, destreza técnica y experiencia comprobada en proyectos de IA.

Elegir correctamente al compañero de viaje con el que asociarse es crucial. Siendo esencial involucrar a un equipo multidisciplinar que incluya personas de negocio, expertos en IA generativa, y profesionales de Cloud e IT.

A nosotros nos enorgullece contar con un equipo especializado en Data Intelligence con amplia experiencia como para acompañar en cada etapa de madurez. Desde la estrategia inicial hasta la implementación completa, estamos preparados para ser un gran compañero de viaje en esta emocionante transformación a través de la IA generativa.

4 Selecciona correctamente las tecnologías

Una vez identificadas las necesidades de negocio, es crucial que toda iniciativa para desarrollar una nueva solución basada en IA generativa esté diseñada en base a vuestra plataforma tecnológica. Esto maximizará los resultados y evitará costes innecesarios de servicios desacoplados.

Cada tecnología tiene sus puntos fuertes y débiles, por lo que es mejor dejarse guiar por Arquitectos de Soluciones con sólida experiencia en construir soluciones de IA generativa basándose, si es posible, en referencias reales a proyectos anteriores.

Contar con una experiencia y un gran repertorio de casos de éxito con clientes, como con la que disponemos nosotros, es un sinónimo de garantía. Nuestra estrecha colaboración con los principales proveedores de servicios o hiperescaladores ofrece, además, las credenciales suficientes como para elegirnos con confianza.

5 Empieza creando un prototipo rápido

Una vez seleccionadas las tecnologías, nuestra recomendación es empezar con un prototipo rápido como inversión inicial. Iniciar de manera incremental con un proyecto piloto que aborde una necesidad de negocio específica y sea validado por un pequeño grupo de usuarios.

Es crucial definir métricas que supervisen el rendimiento desde el inicio y adoptar una metodología de mejora continua que impacte directamente en los resultados. Este paso os permitirá conseguir quick wins sin grandes inversiones.

Para agilizar este proceso, nosotros contamos con algunos aceleradores que podemos adaptar de forma fácil a unas fuentes de datos e infraestructura específica, reduciendo considerablemente tanto los costes de desarrollo como el Time-To-Market.

6 Escala y optimiza la producción de nuevas soluciones

No caigas en el error de quedarte en el prototipo. Una vez validado, hay que pensar en llevarlo a producción. Esto puede significar ampliar el caso de uso a otros departamentos o realizar pruebas a un conjunto más amplio de usuarios, integrarlo con otros sistemas o fuentes de datos, e incluso abordar tareas más complejas que no se consideraron al inicio.

Recuerda, la clave del éxito reside en abordar cada punto clave con un enfoque estratégico. Si os centráis solo en los LLMs será complicado alcanzar los objetivos marcados. Es fundamental mantener una visión holística y estratégica para escalar y optimizar la producción de nuevas soluciones.

Desde el equipo de Estrategia Tecnológica de Paradigma, os podemos ayudar a escalar y optimizar cualquier solución en producción, asegurando que cada implementación no solo sea efectiva, sino también sostenible y alineada con los objetivos de negocio.

Casos de uso con IA generativa

Para terminar, dejamos algunos ejemplos de casos de uso de alto impacto vs. bajo esfuerzo para que los podáis tener en cuenta y os animéis a desarrollar vuestro primer, segundo o tercer caso de uso con IA generativa.

1. Asistencia en el Call Center para atención al cliente, implementando chatbots y asistentes de voz para manejar consultas comunes, reduciendo la carga o dando soporte en tiempo real al personal de soporte para mejorar la experiencia del cliente.
2. Generación automática de contratos de APIs, creando esquemas de APIs de manera automática a partir de una guía de diseño y facilitando la evaluación de los esquemas para reducir el tiempo necesario en el proceso de puesta en producción.
3. Procesamiento y búsqueda de información de documentos. Con este tipo de soluciones, se puede extraer información y datos clave de documentos legales, contratos o informes, acelerando los procesos administrativos y reduciendo errores.
4. Análisis de sentimiento en redes sociales. Mediante una monitorización continua, se pueden analizar automáticamente los comentarios y menciones en redes sociales para entender mejor la percepción del público sobre una marca o producto concreto.
5. Generación automática de contenido. De forma general, se puede contribuir a los creadores de contenido para generar borradores de artículos o manuales, publicaciones en redes sociales o incluso correos electrónicos, manteniendo un formato o guías específicas para la coherencia del mensaje.

Referencias

• Todas las imágenes han sido diseñadas por Freepik con Midjourney 5.2.
• Gartner Survey Reveals 80% of Executives Think Automation Can Be Applied to Any Business Decision. Gartner.
• Create your AI Business Roadmap. nocode.ai. Armand Ruiz.
• How to Succeed with Generative AI: The 90/10 Rule. Linkedin. Eduardo Ordax.