Organización del éxito de la inteligencia artificial
A medida que los titulares de inteligencia artificial muestran tanto avances como retrocesos, la diferencia a menudo se reduce a la forma en que las organizaciones estructuran sus programas de inteligencia artificial, las capas fundamentales que convierten la visión en innovación sostenida.
En la imagen siguiente se muestran las capas organizativas necesarias para la adopción correcta de la inteligencia artificial, empezando por el liderazgo en la parte superior y en cascada a través de la estrategia, las prioridades y la ejecución.
En la parte superior, el liderazgo de la inteligencia artificial establece una estrategia clara y de un extremo a otro y toma decisiones de inversión fundamentadas. Los líderes sénior traducen esa estrategia en prioridades empresariales accionables y asociaciones, lo que garantiza que se administren los riesgos y se entreguen valores medibles.
Pero el éxito no es solo sobre el control de arriba abajo. La gobernanza semanal es esencial para desglosar los silos tecnológicos, alinear los estándares y garantizar prácticas de inteligencia artificial responsables. Y en la base, capacitar a los desarrolladores ciudadanos y a los equipos de TI para crear, compartir y escalar soluciones de inteligencia artificial impulsan la adopción y el impacto empresarial real.
Las preguntas clave para cada líder deben ser:
- ¿Tenemos una estrategia unificada de inteligencia artificial, no solo proyectos aislados?
- ¿Estamos realizando un seguimiento de la rentabilidad de la inversión y los resultados, no solo los gastos?
- ¿Nuestros Centros de Excelencia son verdaderamente colaborativos o están atrapados en silos?
- ¿Estamos habilitando la innovación en todos los niveles o perdiendo impulso de base?
Las organizaciones que obtienen este derecho evitan los problemas que hacen titulares y, en su lugar, escalan la inteligencia artificial de forma segura, responsable y con resultados medibles.
Importante
Cualquier estrategia para la adopción de la inteligencia artificial debe abordar sus funcionalidades empresariales existentes. Obtenga más información en el módulo Creación de valor empresarial a partir de ia. El objetivo es preparar a su empresa para iniciativas de inteligencia artificial.
La pregunta ahora es: dentro de su organización, ¿quién es responsable de qué tareas se trata de la inteligencia artificial?
Establecimiento de roles y responsabilidades relacionados con la inteligencia artificial
La transformación de IA es un esfuerzo de equipo, no solo una iniciativa de TI. Cada función de la organización debe tener una voz para dar forma a cómo se aplica la inteligencia artificial. Anime a los empleados a compartir ideas para casos de uso de inteligencia artificial y fomentar la colaboración entre los equipos empresariales y técnicos durante el diseño y la implementación. Después de la implementación, el éxito depende de la participación continua en los equipos técnicos y operativos para mantener y mejorar las soluciones a lo largo del tiempo. Entre las responsabilidades clave se incluyen las siguientes:
- Medición del rendimiento empresarial y el ROI de la solución de inteligencia artificial.
- Supervisar el rendimiento y la precisión del modelo.
- Actuar sobre la información obtenida de una solución de inteligencia artificial.
- Abordar los problemas que surgen y decidir cómo mejorar la solución a lo largo del tiempo.
- Recopilación y evaluación de comentarios de usuarios de inteligencia artificial (ya sean clientes o empleados).
La inteligencia artificial requiere aptitudes multidisciplinarias: experiencia en el dominio, funcionalidades de TI y conocimientos de inteligencia artificial. En última instancia, la dirección ejecutiva senior posee la estrategia de inteligencia artificial y las decisiones de inversión. Establecen el tono de una cultura lista para la inteligencia artificial, impulsan la administración de cambios y establecen directivas de inteligencia artificial responsables. En la tabla siguiente se muestra un ejemplo de una estructura de gobernanza de IA:
| Función Clave | Rol típico | Responsabilidades clave |
|---|---|---|
| Estrategia y coordinación | Responsable de gobernanza de IA /Administrador de programas | Definir marcos de gobernanza de inteligencia artificial, coordinar el trabajo entre funciones, informar al liderazgo ejecutivo |
| Legal y normativo | Representante legal y de cumplimiento | Garantizar el cumplimiento de las regulaciones relacionadas con la inteligencia artificial, redactar contratos y revisar términos, abordar los riesgos legales |
| Administración y privacidad de datos | Responsable de Gobernanza y Privacidad de Datos | Supervise la gobernanza de datos, implemente prácticas éticas de datos, garantice la privacidad, la minimización y la anonimización. |
| Ciberseguridad | Arquitecto de seguridad/Especialista en seguridad de IA | Realizar el modelado de amenazas para sistemas de inteligencia artificial, proteger el acceso a los datos del modelo, mitigar las amenazas específicas de la inteligencia artificial |
| Ciclo de vida del modelo e infraestructura | Operaciones de TI/Ingeniero de MLOps | Mantener flujos de trabajo de CI/CD para IA/ML, supervisar el rendimiento y la deriva del modelo, garantizar el reentrenamiento automatizado. |
| Riesgo e inteligencia artificial responsable | Responsable de riesgos y ética | Realizar evaluaciones de impacto y riesgo de inteligencia artificial, definir umbrales de riesgo, aplicar equidad, responsabilidad, principios de transparencia (FAT) |
| Alineación empresarial | Representantes de la unidad de negocio | Validar el valor empresarial de la inteligencia artificial, evaluar el impacto de las partes interesadas, garantizar que los resultados admitan objetivos estratégicos |
| Desarrollo y pruebas de modelos | Científico de datos/Profesional de aprendizaje automático | Realizar pruebas de imparcialidad y sesgo, garantizar la explicación del modelo, los modelos de documentos |
| Entrenamiento y concienciación | Responsable de administración de cambios y comunicaciones | Dirigir formación interna sobre la gobernanza de la inteligencia artificial, controlar las comunicaciones de las partes interesadas, promover el uso transparente de la inteligencia artificial |
Otros líderes también desempeñan roles críticos. No hay ningún modelo único para el éxito: su organización debe definir una estructura que se ajuste a su estrategia, objetivos, composición del equipo y madurez de la inteligencia artificial.
Líder de línea de negocio
Los líderes empresariales impulsan la adopción de la inteligencia artificial dentro de su función mediante la alineación de iniciativas con resultados estratégicos. Su papel es defender la innovación y garantizar que las ideas fluyan en toda la organización.
- Anime a los empleados en todos los niveles a compartir ideas y preguntas sobre inteligencia artificial.
- Identifique las oportunidades de nuevos modelos empresariales y flujos de ingresos habilitados por la inteligencia artificial.
- Cree foros (virtuales o en persona) para que los equipos de TI y de negocio intercambie ideas.
- Entrene a expertos empresariales como propietarios de productos ágiles para puentear las prioridades empresariales con el desarrollo de inteligencia artificial.
Director Digital
El director digital dirige la transformación digital y coloca la inteligencia artificial como un catalizador para el crecimiento. Establecen la visión y crean impulso para la adopción.
- Promover una cultura de uso compartido de datos para desglosar los silos.
- Defina un manifiesto de IA que inspire y alinee la organización.
- Inicie proyectos de ganancia rápida para demostrar el valor y generar confianza.
- Eduque a los equipos sobre los procedimientos recomendados de administración de datos para garantizar la calidad y la equidad.
Líder de recursos humanos
Los líderes de rr. HH. dan forma a la cultura y a los empleados necesarios para el éxito de la inteligencia artificial. Se centran en la preparación, las aptitudes y la administración de cambios.
- Fomentar una cultura de aprendizaje que adopte la experimentación y la mejora continua.
- Desarrolle una estrategia de liderazgo digital para crear la alfabetización de la inteligencia artificial entre los ejecutivos.
- Cree planes de contratación para roles especializados, como científicos de datos e ingenieros de inteligencia artificial.
- Diseñe programas de desarrollo para equipos técnicos y empresariales para adaptarse a los flujos de trabajo controlados por inteligencia artificial.
Líder de TI
Los líderes de TI operacionalizan la inteligencia artificial mediante la administración de la infraestructura tecnológica y la entrega. Garantizan la escalabilidad y la gobernanza.
- Implemente prácticas ágiles para alinear los equipos empresariales y de TI.
- Direccione los "datos oscuros" limpiando y consolidando información no estructurada.
- Formar equipos de entrega entre funciones para mantener los proyectos de inteligencia artificial conectados a los objetivos empresariales.
- Escale los procedimientos de MLOps para administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático de forma eficaz.
La función de los usuarios empresariales no es solo proporcionar información a los científicos de datos. La inteligencia artificial debe ayudarles a trabajar mejor y más rápido. En la unidad siguiente, veamos cómo se puede lograr este objetivo con herramientas sin código que no requieren experiencia en ciencia de datos ni mediación.
A continuación, vamos a explorar el potencial de poner a los usuarios empresariales en el centro de los esfuerzos de inteligencia artificial.