El potencial transformador de las tecnologías de IA es una prioridad para todos los ejecutivos de negocios, pero el CIO invariablemente tiene la tarea de convertir el concepto de la inteligencia artificial (IA) en valor comercial.
Por lo tanto, una hoja de ruta de inteligencia artificial bien estructurada se ha vuelto indispensable para los CIO y otros líderes de IA que deben gestionar y priorizar la gran cantidad de actividades necesarias para implementar la IA con éxito.
De acuerdo con Gartner, la herramienta Gartner AI Roadmap ayuda a planificar y avanzar en las tareas prioritarias necesarias para implementar la IA a gran escala en su organización. Asigna actividades clave a siete flujos de trabajo de los cuales puede seleccionar y secuenciar aquellos que tengan más sentido para sus objetivos de IA y su nivel de madurez de IA.
La hoja de ruta de inteligencia artificial de Gartner se centra en siete flujos de trabajo clave
Para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial se necesita algo más que implementar tecnologías: se requiere una alineación estratégica y una preparación cultural y operativa. Priorice sus acciones en siete flujos de trabajo de IA.
No existe una hoja de ruta de IA que se adapte a todos los casos; es necesario crear una hoja de ruta de IA que funcione para su organización. El menú de actividades potenciales es extenso y no debería intentarlas todas; en lugar de eso, seleccione aquellas que sean fundamentales para su estrategia de IA y sus casos de uso, y luego ordene las acciones de manera adecuada, desde las iniciales hasta las avanzadas.
Línea de trabajo n.° 1 de la hoja de ruta de IA: estrategia de IA
Aborde el establecimiento de objetivos con una declaración sucinta de las opciones que su organización tomará para ganar. Esto comienza definiendo sus ambiciones en materia de IA, es decir, el impacto estratégico que espera crear con la IA, en consonancia con la estrategia empresarial. La estrategia inicial de IA informa sobre los objetivos de adopción para la hoja de ruta y las prioridades para la cartera de casos de uso. Entre las actividades más avanzadas se encuentra el establecimiento de un proceso para refinar la estrategia, incluida la medición de su éxito.
Línea de trabajo n.º 2 de la hoja de ruta de la IA: valor de la IA
El valor de la IA se materializa directamente a través de una cartera de iniciativas de IA. Normalmente, se empieza por priorizar un conjunto de casos de uso iniciales, ejecutar pruebas piloto y hacer un seguimiento y demostrar su valor comercial. Las actividades más avanzadas incluyen la creación de una cartera de productos de IA, donde el foco no está en la entrega de proyectos puntuales, sino en la creación de valor continuo que evoluciona continuamente con las necesidades de los clientes y la tecnología cambiante.
Línea de trabajo n.º 3 de la hoja de ruta de la IA: organización de la IA
A medida que la IA se expande, su organización también deberá evolucionar. Al principio, necesita un plan de recursos que responda a las necesidades de sus casos de uso y estrategia iniciales de IA, incluido si buscará cubrir las brechas de capacidad clave interna o externamente. En el ámbito interno, las organizaciones suelen comenzar por establecer una comunidad de práctica que reúne a las partes interesadas en la IA y/o equipos dedicados a la IA para centrarse en un conjunto limitado de actividades de alta prioridad. Esto luego puede evolucionar hacia un modelo operativo objetivo diseñado para ampliar aún más la IA en la organización. En el ámbito externo, las organizaciones a menudo forman inicialmente un número limitado de asociaciones externas y luego formalizan un proceso para gestionar estas relaciones.
Línea de trabajo nº 4 de la hoja de ruta de la IA: personas y cultura de la IA
La IA representa un gran cambio para la fuerza laboral: los empleados deberán mejorar sus habilidades, algunos puestos de trabajo deberán rediseñarse y la cultura deberá adaptarse. El primer paso típico es crear un plan de fuerza laboral que identifique las implicaciones de la IA para el talento, las brechas de talento actuales y cómo se abordarán. Esto generalmente evoluciona hacia un proceso para revisar continuamente los roles, un plan de gestión de cambios y un protocolo para evaluar el impacto de la IA en la fuerza laboral.
Línea de trabajo n.º 5 de la hoja de ruta de la IA: gobernanza de la IA
La IA conlleva muchos riesgos que deben controlarse desde el principio. El proceso típico comienza con la identificación de los riesgos clave de la IA y el establecimiento de los principios, políticas y procesos de aplicación iniciales para gestionar y mitigar esos riesgos, incluidas las cuestiones éticas de la IA. Los líderes de la IA pueden entonces tratar de formalizar una estructura de gobernanza de la IA que defina los derechos de decisión y establecer un modelo operativo de gobernanza de la IA más amplio. Las actividades más avanzadas incluyen la puesta a prueba de herramientas de gobernanza y la creación de programas de alfabetización en IA para educar a los empleados de manera más amplia sobre la gobernanza de la IA.
Necesita una base técnica sólida para garantizar que la IA de su organización sea confiable y escalable. Inicialmente, las organizaciones deben definir criterios de construcción versus compra para sus casos de uso, configurar un entorno de pruebas para experimentar y comenzar a identificar patrones de diseño y arquitectura de referencia para promover la reutilización. También deben seleccionar cuidadosamente a los proveedores que respalden los casos de uso iniciales y luego evolucionar hacia una estrategia de proveedores de IA más cohesiva. Las actividades más avanzadas se centran en establecer una práctica de ModelOps, que incluya observabilidad de IA, mejores prácticas de UI/UX y FinOps, así como en establecer la ingeniería de la plataforma de IA .
Línea de trabajo n.º 7 de la hoja de ruta de la IA: datos de IA
Los datos son un componente vital de la gran mayoría de los casos de uso de IA. Sin embargo, los datos preparados para IA requieren un conjunto de capacidades diferente al de la gestión de datos tradicional. Los líderes de IA suelen empezar por comprender la preparación de sus datos para el conjunto inicial de casos de uso de IA, identificando los requisitos clave e implementando un plan para preparar sus datos. Luego, buscan una aceptación más amplia para las inversiones a largo plazo necesarias para desarrollar sus capacidades de datos para IA y adaptar su gobernanza de datos, incluidas las prácticas de metadatos y calidad de datos. La IA también requiere capacidades para visualizar y analizar datos, así como observabilidad de datos para monitorear los datos en producción.
