La preparación para la IA va más allá de la incorporación de herramientas. Empieza por alinear a equipos, procesos y tecnologías para generar un valor real y ampliable. Descubra estrategias probadas y prácticas recomendadas sobre la IA para que su organización avance con confianza hacia la próxima ola de innovación en IA.
Para sentar las bases de la transformación con la IA, es necesario emprender acciones deliberadas y coordinadas en todos los ámbitos: datos, tecnología y equipos. A continuación, se describen cuatro pasos esenciales para prepararse para adoptar y ampliar con éxito sus iniciativas de IA.
Para tener éxito con la IA, se necesitan datos limpios y conectados. Audite su situación actual para detectar deficiencias en materia de calidad, acceso y coherencia. A continuación, implemente canalizaciones de datos automatizadas y en tiempo real para garantizar que sus equipos dispongan de los datos de confianza necesarios, cuando y donde los necesiten.
Disponer de una gestión de datos sólida es clave para ampliar la IA de manera responsable, al tiempo que se protege la privacidad, se garantiza el cumplimiento y se respalda el uso ético. Incorporar este tipo de gestión desde el principio no solo fomenta el uso responsable de la IA, sino que genera confianza en toda la organización y entre sus clientes.
Para sacar el máximo partido a la IA, necesita una base sólida. Empiece por evaluar si sus sistemas actuales pueden satisfacer las necesidades de la IA. La adopción de plataformas de nube flexibles y la optimización de las operaciones le ayudarán a gestionar el desarrollo de la IA de forma más eficiente, para que pueda avanzar más rápido y obtener resultados más inteligentes.
Tener éxito con la IA empieza en sus equipos. Entienda cómo evolucionarán los puestos de trabajo e invierta en mejorar las habilidades de sus empleados para lograr la alfabetización en IA en toda la organización. Dé a los equipos interdisciplinarios las herramientas necesarias para trabajar sin problemas con datos e ingeniería, y transforme el potencial de la IA en un impacto empresarial medible.
La preparación para la implementación de la IA trasciende la tecnología. Es necesario realizar una evaluación exhaustiva del valor comercial potencial de la IA, la calidad de los datos de la organización, la fiabilidad y la seguridad.
Mark WakelinVicepresidente ejecutivo ingeniero de Agentforce, Salesforce
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La preparación para la IA es el proceso de alinear el personal, los procesos y la tecnología de una organización para adoptar con éxito la inteligencia artificial e innovar con ella. No se trata solo de adquirir herramientas de IA, sino de crear un entorno de base para lograr la transformación con la IA.
La preparación para la IA es fundamental para las organizaciones que desean avanzar con confianza hacia la próxima ola de innovación en IA. Al preparar sus datos, infraestructura y equipos, podrá garantizar una adopción satisfactoria de la IA, una ampliación responsable de las iniciativas en esta tecnología y, en última instancia, un impacto empresarial cuantificable.
Los datos son fundamentales para la preparación para la IA. El éxito de la IA empieza con datos limpios, conectados y de confianza. Para ello, es necesario auditar el entorno de datos actual de la empresa, resolver las posibles deficiencias en cuanto a la calidad y el acceso, e implementar canalizaciones de datos automatizadas y en tiempo real para garantizar que los equipos disponen de los datos que necesitan.
Implementar una gestión de datos sólida es esencial para ampliar la IA de manera responsable. Ayuda a proteger la privacidad, garantiza el cumplimiento normativo y respalda el uso ético de la IA. Incorporar una gestión sólida desde el principio genera confianza en toda la organización y entre los clientes, lo que impulsa la implementación responsable de la IA.
La preparación para la IA requiere una infraestructura capaz de soportar las demandas de computación, almacenamiento e implementación de la IA. Por lo general, esto suele implicar evaluar los sistemas actuales, adoptar plataformas de nube ampliables e integrar capacidades de MLOps para gestionar todo el ciclo de vida de la IA con rapidez y precisión.
Capacitar a los equipos para que estén preparados para la IA implica comprender cómo evolucionarán las funciones laborales con la IA e invertir en iniciativas de mejora de las competencias para desarrollar la alfabetización en IA en toda la organización. El objetivo es dotar a los equipos interdisciplinarios de las herramientas necesarias para colaborar a la perfección con los departamentos de datos e ingeniería, traduciendo el potencial de la IA en resultados empresariales tangibles.
