Pasos clave para la transformación de la IA en tu empresa

𝐓𝐚𝐛𝐥𝐞 𝐨𝐟 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐧𝐭𝐬

1. Introducción
2. Paso 1: Ejecutar proyectos piloto
   1. Subpaso 1.1: Seleccionar proyectos con altas probabilidades de éxito
   2. Subpaso 1.2: Proyectos internos vs. externalizados
3. Paso 2: Construir un equipo interno de IA
   1. Subpaso 2.1: Beneficios de un equipo centralizado de IA
   2. Subpaso 2.2: Asignar talento de IA a distintas unidades de negocio
   3. Subpaso 2.3: Posibles líderes del equipo de IA
   4. Subpaso 2.4: Financiamiento inicial por parte de la compañía
4. Paso 3: Proporcionar capacitación amplia en IA
   1. Subpaso 3.1: Capacitación para ejecutivos y líderes empresariales
   2. Subpaso 3.2: Capacitación para líderes de divisiones de trabajo en IA
   3. Subpaso 3.3: Capacitación de ingenieros en IA
   4. Subpaso 3.4: Utilizar contenido en línea para facilitar el aprendizaje
5. Conclusiones y siguientes pasos
6. Preguntas frecuentes (FAQ)

🤖 Introducción

¡Bienvenidos! En este artículo, exploraremos cómo puedes ayudar a tu empresa a destacarse en la inteligencia artificial (IA) basado en mi experiencia como líder del equipo de IA de Google Brain. A lo largo de mi carrera, he reflexionado sobre lo que implica convertir una gran empresa en una gran empresa de IA. Con el objetivo de ayudar a otras empresas en este proceso, he creado este "AI Transmission Playbook". En este artículo, compartiremos los detalles de este playbook y te guiaré a través de los cinco pasos esenciales para lograr la transformación de tu empresa en una empresa destacada en AI. Así que sin más preámbulos, ¡comencemos!

📜 Paso 1: Ejecutar proyectos piloto

El primer paso crucial para que tu empresa adquiera impulso en la IA es ejecutar proyectos piloto. La consideración más importante al seleccionar el proyecto o proyectos iniciales es que sean exitosos en lugar de ser los más valiosos. Por ejemplo, cuando lideraba el equipo de Google Brain, decidí trabajar con el equipo de reconocimiento de voz de Google, a pesar de que el reconocimiento de voz no era el proyecto más valioso para los ingresos de la empresa. Sin embargo, al hacer que este proyecto tenga éxito, logramos generar impulso y despertar el interés de otros equipos en la IA. Es esencial seleccionar un proyecto que tenga buenas perspectivas de éxito y que muestre resultados tangibles en los primeros seis a doce meses.

Pros:

• Genera impulso y apoyo interno.
• Permite a otros equipos ver el valor de la IA a través del éxito de los proyectos piloto.
• Puede ser un proyecto de menor valor, lo que facilita el aprendizaje y la adaptación.

Contras:

• Puede no ser el proyecto más valioso para la compañía a largo plazo.

🔍 Subpaso 1.1: Seleccionar proyectos con altas probabilidades de éxito

Al seleccionar tu proyecto inicial, es recomendable elegir uno que tenga altas probabilidades de éxito. Esto ayudará a impulsar el apoyo interno y a crear un ambiente de confianza en la IA dentro de la empresa. Considera proyectos que se alineen con las fortalezas actuales de tu empresa y que puedan mostrar resultados rápidos para generar impulso. Recuerda que el objetivo principal de los primeros proyectos piloto es adquirir impulso, por lo que no es necesario seleccionar el proyecto más valioso para la compañía en este momento.

Pros:

• Mayor probabilidad de éxito.
• Genera confianza y apoyo interno.
• Resultados rápidos para generar impulso.

Contras:

• Puede no ser el proyecto más valioso a largo plazo.

👥 Subpaso 1.2: Proyectos internos vs. externalizados

Para llevar a cabo proyectos piloto, tienes la opción de realizarlos internamente o externalizarlos a terceros especializados en IA. Si tu empresa aún no cuenta con un equipo de IA interno sólido, puede ser beneficioso externalizar los primeros proyectos para obtener experiencia y conocimientos prácticos más rápidamente. Sin embargo, a medida que adquieras más experiencia y crees tu equipo interno de IA, será crucial ejecutar proyectos internamente para mantener el control y desarrollar la capacidad a largo plazo.

Pros (Proyectos internos):

• Mayor control y capacidad de desarrollo a largo plazo.
• Oportunidad de construir experiencia interna en IA.
• Mayor capacidad para desarrollar proyectos más complejos.

Pros (Proyectos externalizados):

• Acceso a experiencia y conocimientos especializados.
• Capacidad de obtener resultados más rápidamente.
• No requiere la infraestructura interna de IA.

Contras (Proyectos internos):

• Requiere construir y desarrollar un equipo interno de IA.
• Puede llevar más tiempo obtener resultados tangibles.

Contras (Proyectos externalizados):

• Menor control y capacidad de desarrollo a largo plazo.
• Posible dependencia de terceros en el futuro.

(Continuará...)