¿Qué le impide a la empresa donde trabaja implementar Inteligencia Artificial? Larry Lefkowitz, científico jefe de práctica de IA en la consultora de tecnología Sapient, señala que el 20% de las empresas usan inteligencia artificial a escala.

“La adopción de IA apenas comienza”, explica, “claramente, la IA está en apogeo… también está claro que no se está adaptando y adoptando tan rápido como nos gustaría”. Sin embargo, los problemas que retrasan la implementación a menudo no son técnicos, son humanos: expectativas poco realistas. desde el C-suite, dificultades en la gestión del cambio, empleados que no cooperan. Entonces, ¿cómo puede TI hacer que la inteligencia artificial de abordo sea más fácil para las personas?

Lefkowitz dice que algunas personas “están confundidas por lo que la IA significa. No entienden qué IA deberían usar o cómo pueden usarlo mejor “. Michael Jabbara, director senior de productos globales para Visa, está de acuerdo. La IA está tan caliente en este momento que el mayor desafío de Jabbara es convencer a la gerencia de que no puede resolver todo.

Enfoque láser

Desafortunadamente, Windex no puede arreglar todo y tampoco AI. Es por eso que Jabbara dice “comenzar con un objetivo comercial que estás tratando de lograr, y luego establecer una estrategia holística sobre cómo vas a llegar: cómo vas a alinear tus sistemas, tus procesos, tu gente”.

En Visa, por ejemplo, esto podría significar un programa para analizar compras grandes que no se ajustan a los patrones de compra individual. En lugar de marcarlos como fraude, la IA con conciencia contextual se daría cuenta de que el titular de la tarjeta solo compra en Cyber ​​Monday. Este tipo de proyecto beneficiaría directamente a un área enfocada en las operaciones comerciales (detección de fraudes) al tiempo que ofrece valor a los clientes y a la empresa en general.

Comenzar con una única tarea enfocada también mantiene bajo el costo total de propiedad. “Comience poco y pruebe algo de valor en un área pequeña para que no haya una gran inversión del negocio”, dice Steve Meester, vicepresidente senior de AIG. La asociación con los proveedores también puede minimizar el impacto de la etiqueta de la gestión, continúa: “En lugar de invertir en [tecnología interna] por adelantado, sin saber si se va a probar o no, podemos ir con un proveedor externo. Básicamente, estás creando un caso de negocios para llevar esa capacidad internamente y desarrollar la capacidad internamente “.

El efecto de red

Otra forma de obtener apoyo es a través del trabajo en red: el ser humano. Después de identificar el mejor problema para resolver, Jabbara dice: “Desarrolla un par de [pruebas de conceptos]. … Entonces comience a socializar eso dentro de la organización para aumentar el nivel de conciencia y conocimiento sobre lo que es AI y lo que puede hacer. … Crea una red para ti, así que cuando te acercas estás rodeado “.

La socialización es importante, Meester está de acuerdo. Él recomienda identificar a un adoptante temprano: consejos que a menudo se dan pero que rara vez son fáciles. Sin embargo, bajo el enfoque de Jabbara, ese campeón interno podría ser usted. Solo asegúrese de comunicarse de una manera que el personal menos experto en tecnología pueda entender. El lenguaje, después de todo, es la razón por la que algunos no tecnológicos se preocupan cuando escuchan “IA”: las palabras que usamos para describir la inteligencia artificial, “innovadoras” o “revolucionarias”, por ejemplo, pueden ser positivas por definición, pero pueden tener un impacto negativo de percepción de los empleados. Después de todo, las revoluciones son guerras. Y para aquellos que no tienen confianza en su trabajo, la “innovación” puede sonar como una forma elegante de decirles que no son lo suficientemente buenos.

En este momento, dice Lefkowitz, “las soluciones, especialmente las de automatización, se venden bajo la premisa de ‘voy a reducir su plantilla y ahorrarle dinero’. Al mismo tiempo, cuando salimos, solemos ir a ver a la gente y decirles: ‘No se preocupen’. No vas a ser reemplazado. Simplemente el viejo trabajo pesado se va a ir y podrás hacer cosas divertidas “. Se trata de un mensaje, otro mensaje, dejando a los empleados escépticos incapaces de confiar en la tecnología. La solución, dice Ward Eldred, arquitecto de soluciones en la empresa de informática AI NVIDIA, es mantener al personal actualizado cuando los proyectos que está desarrollando “no eliminen el personal, [pero] cambien lo que está haciendo ese personal”.

Esto se debe a la necesidad de que los colegas comprendan mejor qué es AI y lo que no es Eldred enfatiza que si bien el aprendizaje automático ha logrado ganancias fantásticas, ML aún no puede “reemplazar por completo al humano en todos los casos”. Reconocer lo difícil que es el trabajo de un empleado puede ayudarlo a comprender por qué no será reemplazado por una computadora en cualquier momento. Eldred dice: “De hecho, encontramos que las personas, una vez que entienden cuáles serán sus implicaciones, son realmente muy receptivos”. En este sentido, la gestión del cambio para la implementación de AI no es tan diferente de otras iniciativas. “Es obligatorio involucrar a [los usuarios] temprano”, dice Dave Parsin, vicepresidente de proveedor de interacción de lenguaje natural Artificial Solutions quien añade “involúcralos como parte de la solución”.

Además, recuerde que incluso si un proyecto optimiza los procesos para un solo departamento, otras unidades de negocio aún necesitan ser incorporadas. Asegúrese de que nadie involucrado en el proyecto o sus datos quede fuera. Esto, dice Jabbara, vuelve a su sugerencia inicial marco de alineación de sistemas, procesos y personas. Cuando los tres se reúnan, explica, finalmente se puede “echar un vistazo de dónde la IA puede ayudar a avanzar más adelante”. Y así es como podrás lograr resultados exitosos de manera exitosa, porque, en última instancia, la IA es realmente más un medio para un fin que un fin en sí mismo. “La clave para resolver los problemas humanos de AI está en asegurar que su adopción sea “parte de la estrategia general de una empresa, no solo una estrategia de inteligencia artificial por sí misma”.

Terena Bell