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Este artículo le guía a través de la creación de un centro de excelencia de IA (AI CoE) en su organización. Un CoE de IA actúa como un equipo interno de expertos que impulsan resultados de inteligencia artificial exitosos y valiosos. El AI CoE impide la adopción de IA fragmentada o sin control. Establece una base sólida para las iniciativas de inteligencia artificial y ofrece consultas empresariales y técnicas que admiten una integración correcta de la inteligencia artificial.
Cree el equipo del CdE de IA
Un equipo de AI CoE ayuda a garantizar una adopción coherente de la inteligencia artificial en toda la organización. Para ser eficaces, el CoE de IA necesita el liderazgo, la experiencia y la alineación de la organización adecuados. Para crear el equipo, siga estos pasos:
Patrocinio ejecutivo seguro. El patrocinio ejecutivo proporciona el presupuesto, la autoridad y la credibilidad de la organización que el CoE de IA necesita para tener éxito. Sin respaldo ejecutivo, el CoE de IA no puede aplicar estándares ni impulsar el cambio organizativo. Forme un comité directivo con líderes empresariales y de TI, establezca revisiones mensuales de progreso con patrocinadores y asegúrese de que el CoE tiene acceso directo a los responsables de la toma de decisiones de nivel C.
Designe a un líder de AI CoE. Asigne a un líder dedicado que impulse iniciativas de inteligencia artificial y actúe como punto de contacto único para la ejecución de la estrategia de inteligencia artificial. Un líder claro garantiza la responsabilidad, la alineación estratégica y la comunicación eficaz. Seleccione a alguien con experiencia en inteligencia artificial sólida, aptitudes de liderazgo probadas y la capacidad de influir en las partes interesadas en todos los niveles.
Cree el equipo del CdE de IA. Cree un equipo multidisciplinario con aptitudes avanzadas que admita la adopción de la inteligencia artificial empresarial. Un equipo diverso aborda los requisitos técnicos y empresariales al tiempo que mantiene los estándares de seguridad y gobernanza. Los líderes empresariales identifican casos de uso relevantes, determinan los datos disponibles y evalúan la eficacia del modelo. Los expertos técnicos de IA controlan la administración de datos, el diseño del modelo, el entrenamiento, la adaptación y la selección. Incluya científicos de datos sénior, ingenieros de aprendizaje automático, expertos en gobernanza de inteligencia artificial, especialistas en seguridad de ia y profesionales de operaciones de inteligencia artificial.
Determine la ubicación dentro de la organización. La alineación adecuada de la organización garantiza una colaboración eficaz con los equipos existentes y el acceso a los recursos necesarios. La inteligencia artificial surge junto con otras tecnologías existentes o después de otras tecnologías existentes y se basa en la infraestructura en la nube, los datos y la gobernanza. Normalmente se basa en equipos existentes en lugar de ser un equipo independiente. Si ya opera un Centro de excelencia en la nube (CCoE), integre prácticas de inteligencia artificial y experiencia en ese equipo. Cree solo un equipo de inteligencia artificial independiente si los equipos actuales no pueden admitir la adopción de la inteligencia artificial o si existen riesgos críticos. La clave es evitar la complejidad innecesaria y asegurarse de que la adopción de la inteligencia artificial se basa en bases sólidas en lugar de trabajar de forma aislada.
Defina el modelo operativo. Las empresas en una fase temprana de su recorrido de inteligencia artificial se benefician de un CoE centralizado para consolidar la experiencia y las prácticas fundamentales. La centralización en el inicio acelera la adopción de la inteligencia artificial. A medida que madura la adopción de la Inteligencia Artificial, debería avanzar hacia un enfoque de asesoramiento en el que el AI CoE apoya el uso de la Inteligencia Artificial. Un modelo centralizado garantiza el control y la coherencia, mientras que un enfoque de asesoramiento proporciona flexibilidad.
Definición de las responsabilidades del CoE de AI
La responsabilidad clara crea responsabilidad, cierra las brechas de gobernanza y apoya la ejecución coherente de las iniciativas de inteligencia artificial. Su CdE de IA debe cumplir responsabilidades básicas para definir sus operaciones, especialmente al principio de su viaje de adopción de IA. Utiliza la tabla siguiente para asignar responsabilidades del Centro de Excelencia de Inteligencia Artificial (CEIA):
| Área de enfoque | Responsabilidades |
|---|---|
| Definición de la estrategia de inteligencia artificial | Establezca una estrategia clara de inteligencia artificial que se alinee con los objetivos empresariales. La clave para impulsar el valor no solo radica en la identificación de casos de uso, sino también en garantizar el ajuste de la organización. Trabaje con líderes empresariales para identificar oportunidades de inteligencia artificial. Use el árbol de decisión de IA para seleccionar las soluciones de IA adecuadas. Desarrolle una estrategia de inteligencia artificial responsable que guíe la implementación ética. |
| Desarrollo de aptitudes de inteligencia artificial | Cree funcionalidades de inteligencia artificial de la organización a través de evaluaciones de aptitudes y programas de desarrollo. Evalúe las aptitudes actuales de inteligencia artificial mediante la evaluación de aptitudes de inteligencia artificial. Implemente caminos de aprendizaje para mejorar las habilidades de los empleados. Proporcionar oportunidades de experimentación práctica para mantener los equipos al día. |
| Dirigir proyectos piloto | Ejecute proyectos piloto estratégicos para validar los enfoques de inteligencia artificial y demostrar el valor empresarial. Dé prioridad a los proyectos en función del impacto empresarial y la viabilidad técnica mediante la creación de una prueba de concepto de inteligencia artificial. Use los resultados para refinar los procesos operativos y mejorar el rendimiento de CoE. |
| Definición y aplicación de estándares de inteligencia artificial | Desarrolle directivas de gobernanza y estándares de seguridad para la calidad de los datos y la administración del ciclo de vida del modelo. Documente los estándares de inteligencia artificial, intégrelos en flujos de trabajo diarios y supervise el uso ético de la inteligencia artificial. Revise los modelos de sesgo y transparencia. Realice auditorías periódicas de seguridad y cumplimiento de datos. |
| Creación de un flujo de trabajo de admisión y priorización | Implemente procesos para evaluar y priorizar las solicitudes de proyecto de IA. Cree un proceso de admisión estructurado para recopilar y evaluar solicitudes de proyecto. Aplique criterios coherentes para los requisitos de valor empresarial, viabilidad técnica y recursos. Mantener una lista de pendientes de iniciativas de IA prioritarias. |
| Desarrollo de recursos reutilizables | Cree listas de comprobación de cumplimiento y publique recursos en una plataforma interna para reutilizar y compartir conocimientos. |
| Medición e informe de resultados | Implemente marcos para realizar un seguimiento del progreso de la adopción de la inteligencia artificial y el impacto empresarial. Defina indicadores clave de rendimiento, como las tasas de adopción, los niveles de cumplimiento y los tiempos de ciclo del proyecto. Informe periódicamente de los hallazgos a la dirección. Use los datos de rendimiento para impulsar la mejora continua. |
| Administración de servicios de IA (opcional) | Proporcionar administración operativa y gobernanza para los modelos y servicios de inteligencia artificial implementados. Implemente y gestione los servicios de inteligencia artificial mediante gestionar el despliegue de IA. Supervisar el rendimiento y la precisión del modelo de IA. Implemente la administración adecuada del ciclo de vida para las implementaciones de inteligencia artificial. Compile y mantenga una biblioteca de plantillas, repositorios de código y herramientas de cumplimiento. Desarrolle plantillas para casos de uso comunes de inteligencia artificial. Mantener repositorios de código con patrones probados. |
Evolucionar las operaciones del Centro de Excelencia en IA (AI CoE)
A medida que la adopción de la inteligencia artificial madura, el CoE de IA debe evolucionar de un control centralizado a más de un equipo de asesoramiento. Esta transición solo es posible cuando se puede insertar la gobernanza de la inteligencia artificial en las operaciones de la plataforma. Debe reconocer cuándo el CoE de IA debe pasar del control centralizado a un rol de asesoramiento. Para obtener instrucciones, siga estos pasos:
Reconocer puntos de inflexión organizativos. Supervise los indicadores clave que indican cuándo el control centralizado está dificultando en lugar de ayudar a la adopción de la inteligencia artificial. El reconocimiento anticipado evita la fricción de la organización y garantiza un impulso de entrega continua. Esté atento a los retrasos en la aprobación y a los cuellos de botella de conocimiento en los que los expertos en IA del CoE no puedan dar soporte a todos los equipos. Es posible que vea una fricción creciente en la que los equipos de productos y el CoE debaten con frecuencia las prioridades en lugar de centrarse en la entrega de valor.
Integrar la implementación de IA en las operaciones de la plataforma. Transferir la entrega de IA a los equipos de la plataforma. Los equipos de plataforma aplican una gobernanza coherente, administran implementaciones confiables y garantizan una entrega segura en todas las cargas de trabajo. La integración de estas funciones escala los estándares a todos los equipos y mantiene la agilidad.
Transición a un modelo de asesoramiento. Sustituya el modelo de guardián del CoE por un organismo de orientación que establezca barandillas en lugar de bloquear el trabajo. Distribuya la experiencia en inteligencia artificial en equipos de productos, equipos de plataforma y equipos habilitadores. Permitir que los equipos de primera línea se encarguen de la entrega y la implementación mientras los foros proporcionan políticas y supervisión. El CoE se centra en la guía y la directiva en lugar de en el control directo.
El cambio del CoE a un rol de asesoramiento ayuda a los equipos a innovar rápidamente, a la vez que se mantienen los estándares y la seguridad.
Paso siguiente
Utilice las listas de comprobación de adopción de IA para determinar el siguiente paso.