El Plan de Transformación de IA: Cómo destacar en Inteligencia Artificial

Contenido:

1. Introducción al proceso de transformación de AI
2. Los cinco pasos del Plan de Transformación de AI
3. Paso 1: Ejecución de proyectos piloto para ganar impulso
4. Paso 2: Creación de un equipo de AI interno
5. Paso 3: Proporcionar capacitación amplia en AI
6. Paso 4: Desarrollar una estrategia de AI
7. Paso 5: Desarrollar comunicaciones internas y externas sobre AI
8. Importancia de la secuencia y solapamiento de los pasos
9. Conclusiones y siguientes pasos

🤖 El plan de transformación de AI: Cómo ayudar a su empresa a destacar en IA

¡Hola a todos! En este artículo, quiero compartir con ustedes mi experiencia en el liderazgo del equipo de Google Brain y el Grupo DCI, quienes fueron fuerzas clave para ayudar a Google y Baidu a destacar en la IA basada en el aprendizaje profundo. Después de pasar mucho tiempo pensando en lo que se necesita para convertir una gran empresa en una gran empresa de IA, he decidido escribir un Manual de Transmisión de IA para ayudar a otras empresas en este viaje. En este video, me gustaría compartir con ustedes los detalles de este manual para que puedan comprender mejor lo que podría requerir para que su empresa destaque en la IA.

Paso 1: Ejecución de proyectos piloto para ganar impulso ✈️

El primer paso para que su empresa adquiera impulso en el ámbito de la IA es ejecutar proyectos piloto. Lo más importante para el proyecto o proyectos iniciales es que sean exitosos, en lugar de ser los más valiosos. Por ejemplo, cuando lideré el equipo de Google Brain, en ese momento no había mucha confianza en el aprendizaje profundo. Por lo tanto, mi primer cliente interno fue el equipo de reconocimiento de voz de Google. Si bien el reconocimiento de voz es útil, no es el proyecto más importante o valioso para los resultados finales de una empresa. Sin embargo, al hacer que mi equipo ayudara a que el equipo de reconocimiento de voz de Google tuviera más éxito, logramos generar impulso. Esto se debió a que los demás equipos, como el equipo de mapas de Google, vieron cómo mi equipo ayudó a mejorar el reconocimiento de voz, y comenzaron a interesarse más en la IA y deseaban trabajar con nosotros. Por lo tanto, al seleccionar su proyecto inicial, trate de elegir Algo que tenga probabilidades de éxito y pueda generar impulso, incluso si no es el proyecto más valioso a largo plazo. Además, es beneficioso seleccionar un proyecto que pueda mostrar resultados en un plazo de seis a doce meses para comenzar a generar ese impulso rápidamente. En cuanto a si el proyecto piloto debe ser interno o externalizado, si su empresa no tiene aún un gran equipo de IA interno, podría ser recomendable externalizar uno o ambos primeros proyectos de IA para obtener más experiencia interna y acelerar el proceso de generación de impulso.

Paso 2: Creación de un equipo de IA interno 🤝

Además de ejecutar proyectos piloto, es crucial construir un equipo de IA interno para asegurar una secuencia a largo plazo de múltiples proyectos de IA. La mayoría de las empresas tienen una estructura organizativa que incluye un CEO y varias unidades de negocio que se reportan al CEO. En este caso, recomiendo construir un equipo de IA centralizado y luego asignar talento a las diferentes unidades de negocio de acuerdo a sus necesidades. ¿Por qué es necesario un equipo de IA centralizado? Imaginemos que una de las unidades de negocio es el área de tarjetas de regalo y su líder es excelente en lo que hace, pero puede ser difícil para él o ella contratar, retener y manejar adecuadamente su propio talento en AI si no tienen el conocimiento y la experiencia necesarios. Por lo tanto, es recomendable encontrar un líder de equipo de IA que sea responsable de mantener estándares consistentes en la contratación y retención de talento de IA en toda la empresa. Además, un equipo de IA centralizado brinda la oportunidad de tener comunidades de práctica donde los expertos puedan discutir cómo aplicar la IA en su sector empresarial. También puede ser más eficiente aprovechar el talento de IA centralizado y asignarlo a las diferentes unidades de negocio, como el área de tarjetas de regalo, para desarrollar proyectos interesantes en conjunto. Además, el equipo de IA también puede contribuir construyendo plataformas y herramientas que sean útiles para toda la empresa y que las unidades de negocio individuales no podrían desarrollar por sí solas debido a limitaciones de recursos o incentivos. El equipo de IA puede reportar a diferentes ejecutivos, como el CTO, el CIO, el CDO (Chief Data Officer) o incluso a un nuevo Chief AI Officer (CAIO) si tienen las habilidades adecuadas. Por último, es recomendable que la empresa o el CEO proporcionen financiación inicial para establecer el equipo de IA, en lugar de esperar a que el equipo obtenga fondos de las unidades de negocio. Esto ayudará a generar impulso más rápidamente.

Paso 3: Proporcionar capacitación amplia en IA 🎓

Para que su empresa sea competente en IA, no solo es necesario que los ingenieros conozcan esta área, sino también que las personas de diferentes niveles de la empresa comprendan cómo la IA se relaciona con sus roles. Los ejecutivos y líderes empresariales de alto nivel deben aprender qué puede hacer la IA por su empresa, al menos los conceptos básicos de la estrategia de IA y lo suficiente sobre IA como para tomar decisiones sobre asignación de recursos. En cuanto a la cantidad de formación que deben recibir, considero que la duración no es una medida precisa. Sin embargo, creo que se pueden impartir este tipo de habilidades en unas cuatro horas de formación. Los líderes de las divisiones que trabajan en proyectos de IA también necesitan saber cómo interactuar en su rol con la IA. Deben entender cómo establecer la dirección de los proyectos, realizar la diligencia técnica y empresarial, tomar decisiones sobre asignación de recursos a nivel de división y realizar un seguimiento del progreso de los proyectos de IA. Este tipo de formación requeriría al menos 12 horas de duración. Además, muchas empresas están contratando talento de IA externo, pero no subestimen la importancia y el impacto de capacitar a su fuerza laboral existente en habilidades de IA. Capacitar a un ingeniero de software para que se convierta en un profesional de IA lleva tiempo, por lo que se debe planificar al menos unas 100 horas de formación. En muchas empresas, se están ofreciendo cursos de capacitación para ayudar a los ingenieros a aprender cómo desarrollar y lanzar software de IA, cómo recopilar y gestionar datos, así como a ser efectivos en la ejecución de proyectos de IA específicos. Hoy en día, no hay suficientes ingenieros de IA en el mundo, por lo que la formación interna es parte fundamental para desarrollar las capacidades internas de IA.

Paso 4: Desarrollar una estrategia de IA 🔮

Una vez que su empresa haya ejecutado proyectos piloto, construido un equipo de IA interno y proporcionado capacitación amplia en IA, es hora de desarrollar una estrategia de IA. La estrategia de IA involucra el alineamiento de diferentes stakeholders, incluyendo inversores, empleados y clientes, con la transformación de la empresa. Esta etapa es fundamental para garantizar que se aprovechen al máximo los beneficios de la IA y se alineen con los objetivos comerciales de la empresa. En el próximo video, profundizaremos en el desarrollo de la estrategia de IA.

Paso 5: Desarrollar comunicaciones internas y externas sobre IA 📣

Finalmente, una vez que su empresa haya ejecutado proyectos piloto, construido un equipo de IA interno, proporcionado capacitación en IA y desarrollado una estrategia de IA, es esencial comunicar estas iniciativas tanto interna como externamente. La comunicación efectiva sobre su empresa y su enfoque en la IA ayudará a construir una imagen positiva y fomentar la confianza en sus acciones. Esto implica desarrollar mensajes Claros y convincentes sobre cómo su empresa está utilizando la IA para mejorar y diferenciarse en el mercado. Es importante educar a los empleados y garantizar que comprendan los beneficios y las implicaciones de la IA en su trabajo y en el éxito general de la empresa. Externamente, puede ser útil compartir historias de éxito y casos de uso de IA para atraer a los clientes y mostrar cómo su empresa está liderando en este campo en particular.

En resumen, el proceso de transformación de IA requiere la ejecución de proyectos piloto para ganar impulso, la construcción de un equipo de IA interno y la provisión de capacitación amplia en IA. Además, es importante desarrollar una estrategia de IA y comunicar eficazmente las iniciativas interna y externamente. Estos pasos pueden no seguirse necesariamente en orden, ya que pueden solaparse, pero dan una idea general de las etapas que puede seguir su empresa en su viaje hacia la excelencia en IA.

¡Espero que este artículo haya sido útil para comprender los pasos clave involucrados en el plan de transformación de IA! En el próximo video, profundizaremos en los pasos cuatro y cinco, y discutiremos más sobre la estrategia de IA y la comunicación.

¡Continúa aprendiendo y aprovechando al máximo el poder de la IA para tu empresa!

Aspectos Destacados:

• Paso 1: Ejecución de proyectos piloto exitosos para generar impulso.
• Paso 2: Creación de un equipo de IA centralizado para garantizar la secuencia y el apoyo en toda la empresa.
• Paso 3: Proporcionar capacitación amplia en IA a ejecutivos, líderes empresariales y personal de ingeniería.
• Paso 4: Desarrollar una estrategia de IA para alinear los objetivos comerciales y aprovechar al máximo los beneficios de la IA.
• Paso 5: Comunicar eficazmente las iniciativas de IA interna y externamente para construir una imagen positiva y ganar confianza.

Preguntas Frecuentes

P1: ¿Cuál es la importancia de ejecutar proyectos piloto para ganar impulso en la IA?

R: Ejecutar proyectos piloto exitosos es crucial para generar impulso en la implementación de la IA en una empresa. Estos proyectos iniciales demuestran el valor y el potencial de la IA, creando un efecto dominó que motiva a otras áreas y equipos a adoptar la IA en sus operaciones.

P2: ¿Por qué es beneficioso tener un equipo de IA centralizado en una empresa?

R: Un equipo de IA centralizado permite mantener estándares consistentes en la contratación y retención de talento de IA en toda la empresa. Además, facilita la colaboración y el intercambio de conocimientos entre diferentes unidades de negocio, fomentando la creación de proyectos de IA más interesantes y efectivos.

P3: ¿Cuánta capacitación en IA deben recibir los ejecutivos y líderes empresariales?

R: Recomendamos que los ejecutivos y líderes empresariales reciban al menos 4 horas de capacitación en IA para comprender los conceptos básicos y tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos. Para los líderes de división que trabajan en proyectos de IA, se recomienda al menos 12 horas de formación para adquirir habilidades más específicas relacionadas con la dirección y seguimiento de los proyectos de IA.

P4: ¿Cuánta formación interna se recomienda para el personal de ingeniería existente?

R: Se recomienda al menos unas 100 horas de formación para capacitar al personal de ingeniería existente en habilidades de IA. Esto les permitirá desarrollar y lanzar software de IA, gestionar datos y ejecutar proyectos de IA de manera efectiva.

P5: ¿Cuál es la importancia de desarrollar una estrategia de IA en una empresa?

R: Desarrollar una estrategia de IA es fundamental para alinear los objetivos comerciales con la implementación de la IA. Permite establecer una dirección clara y aprovechar al máximo los beneficios de la IA, asegurando que la empresa se mantenga competitiva en el mercado en constante evolución.

P6: ¿Cómo se deben comunicar las iniciativas de IA interna y externamente?

R: Es importante comunicar eficazmente las iniciativas de IA tanto interna como externamente. Esto implica desarrollar mensajes claros que destaquen cómo la IA mejora y diferencia a la empresa. Compartir historias de éxito y casos de uso de IA puede ayudar a atraer a los clientes y demostrar el liderazgo de la empresa en el campo de la IA.

Recursos recomendados:

• Google Brain
• Baidu AI
• Ejemplos de casos de uso de IA