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Asesoramiento de experto de Karlheinz Zuerl y la clave del éxito: un centro de competencia en IA para equipos híbridos en lugar de un único gurú en IA


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Publicado el: 28 de julio de 2024 / Actualizado el: 28 de julio de 2024 – Autor: Konrad Wolfenstein

La clave del éxito: un centro de competencia en IA para equipos híbridos en lugar de un solo gurú de la IA

Clave del éxito: Centro de competencia en IA para equipos híbridos en lugar de un único experto en IA – Imagen: Xpert.Digital

🚀 Clave del éxito: un centro de competencia en IA para equipos híbridos en lugar de un solo gurú de IA

👨🏻 Karlheinz Zuerl, director ejecutivo de la Corporación Alemana de Tecnología e Ingeniería (GTEC), enfatiza la necesidad de introducir la inteligencia artificial (IA) en los equipos híbridos. Zuerl explica que a menudo existe una discrepancia significativa entre el entusiasmo de la alta dirección por la IA y su aceptación real en las operaciones diarias. Señala que la mejor manera de superar esta brecha es mediante la colaboración entre los centros de competencia en IA y los departamentos especializados.

Ante el revuelo en torno a la inteligencia artificial, muchas empresas están nombrando a un gerente de IA de alto nivel para incorporar a la organización lo que se supone es el tema más importante de nuestro tiempo. Sin embargo, Zuerl considera esto un error. Enfatiza que las empresas solo pueden beneficiarse de la IA si se implementa en toda la plantilla. Obtuvo estos conocimientos en su rol como gerente interino, puesto para el que fue nominado en 2024 por la Escuela de Negocios Steinbeis Augsburg y la comunidad de gerentes interinos United Interim.

Karlheinz Zuerl describe el problema con gran precisión: el proceso suele comenzar cuando la gerencia se entera de los nuevos desarrollos tecnológicos. A esto le sigue una fase en la que los equipos presentan casos de uso optimistas, aunque a menudo contradictorios, a la alta dirección. Impulsados ​​por este entusiasmo, pero sin una dirección clara, la responsabilidad finalmente se transfiere a una sola persona, a menudo desbordada.

🌟 Centro de Competencia en IA como Solución

Karlheinz Zuerl enfatiza que no basta con tener un autoproclamado experto en IA al mando. Se necesita, más bien, un profundo conocimiento de los procesos operativos para evaluar de forma realista dónde la IA es realmente beneficiosa. En su opinión, la gestión de la IA suele estar demasiado alejada de las operaciones diarias. Esto aplica no solo a los proyectos de IA, sino también a la introducción general de nuevas tecnologías. Sin embargo, la discrepancia entre las expectativas y los resultados reales es especialmente pronunciada en el caso de la IA.

Como solución, Zuerl propone establecer un centro de competencia en IA que aúne la experiencia gerencial y operativa. Este centro corporativo de IA proporcionaría las plataformas, los datos y el marco de gobernanza necesarios, es decir, las normas para gestionar la IA. La implementación en los distintos departamentos estaría a cargo de equipos de las respectivas áreas especializadas, quienes también serían responsables de este proceso, aclara.

⚖️ Ventajas de un enfoque híbrido o grandiosa y enterrado en el caos

Un enfoque híbrido para la implementación de la IA ofrece ventajas significativas. Permite la amplia integración de las innovaciones en toda la organización, convirtiéndolas en parte integral de las operaciones diarias. Por el contrario, el enfoque tradicional descendente conlleva el riesgo de que se lancen proyectos ambiciosos para luego abandonarse silenciosamente meses o años después, sin dejar un impacto duradero en la organización. A menudo, el "gurú de la IA" frustrado, impulsado por la falta de progreso del proyecto, abandona la empresa al cabo de un tiempo, decepcionando a los empleados restantes y fomentando un escepticismo persistente hacia futuras innovaciones.

A lo largo de sus décadas de experiencia en consultoría y gestión, Zuerl ha observado que cuanto más frecuentemente la dirección y los empleados presencian el fracaso de proyectos de innovación, mayor es su desconfianza hacia cualquier nuevo enfoque. Estas experiencias negativas tienen consecuencias desastrosas para la cultura corporativa: amplios segmentos de la plantilla rechazan categóricamente los cambios dentro de la empresa porque han visto con demasiada frecuencia cómo el Papa de hoy se convierte en la persona non grata del mañana. Con una implementación de IA desde arriba hacia abajo, el riesgo de que se repita esta situación es muy alto.

📣 Temas similares

  • 🤖 La importancia de los centros de competencia de IA en equipos híbridos
  • 🌐 Adopción generalizada de IA: Alejándose del pensamiento compartimentado
  • 💡 Fortaleciendo la cultura de innovación a través de la implementación de IA híbrida
  • ⚙️ La IA en la vida diaria de las empresas: un modelo exitoso del centro de competencia
  • 📊 Centros de competencia en IA: clave para el éxito sostenible
  • Estrategia de IA híbrida: ventajas y desafíos
  • 🔍 Por qué un líder central de IA a menudo fracasa
  • 🏢 Integrar la IA en el trabajo diario: consejos prácticos
  • Impulsando la IA: el papel de los centros de competencia
  • De arriba hacia abajo o local: estrategias de IA comparadas

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🤖 Desarrollo de habilidades de IA: implementación práctica y mejores prácticas

🏥🕶️ Se recomiendan los siguientes pasos para la implementación práctica del enfoque híbrido:

1. 💡 Establecimiento de un centro de competencia en IA

Este centro debe estar formado por expertos con conocimientos técnicos y un profundo conocimiento de los procesos de negocio. Su principal tarea es proporcionar plataformas de datos y conjuntos de reglas para el uso de la IA.

2. 📚 Formación y perfeccionamiento

Toda la plantilla debe recibir formación en los fundamentos y aplicaciones de la IA. El centro de competencia puede servir como punto de contacto central para talleres y programas de formación.

3. 🔍 Proyectos piloto en departamentos especializados

En lugar de lanzar proyectos a gran escala y arriesgados, se deberían implementar primero proyectos piloto más pequeños en los respectivos departamentos. Estos proyectos deberían tener objetivos claramente definidos y resultados mensurables para demostrar concretamente los beneficios de la IA.

4. 🤝 Colaboración y comunicación

La estrecha colaboración entre el centro de competencia de IA y los departamentos especializados es esencial. Las reuniones periódicas y el intercambio continuo fomentan la comprensión y la aceptación de nuevas implementaciones tecnológicas.

5. 📈 Seguimiento y adaptación

El seguimiento continuo de las soluciones de IA implementadas y la adaptación de estrategias y procesos en función de los datos y resultados recopilados son cruciales para el éxito a largo plazo.

🚀 Historias de éxito y desafíos

Diversos sectores han mostrado un enfoque exitoso para la introducción de la IA en equipos híbridos. Un ejemplo es la industria automotriz, donde el uso de la IA en la planificación y el control de la producción ha generado importantes mejoras de eficiencia. En este sector, expertos en tecnología colaboraron estrechamente con los gerentes de producción para desarrollar aplicaciones personalizadas que se integraran a la perfección en los procesos existentes.

Adecuado para:

  • IA y tecnologías digitales: cómo las empresas industriales tradicionales siguen siendo competitivas gracias a la inteligencia artificial

El enfoque híbrido también ha demostrado ser exitoso en el ámbito sanitario. En los hospitales, especialistas en IA colaboran con profesionales médicos para desarrollar sistemas de IA para el diagnóstico y la monitorización de pacientes. Estos sistemas apoyan a médicos y enfermeros en su trabajo y mejoran la atención al paciente al proporcionar datos en tiempo real y permitir predicciones precisas.

Adecuado para:

  • IA y atención sanitaria inteligente: uso de la inteligencia artificial para mejorar los servicios de salud y el diagnóstico de salud 4.0

Sin embargo, también existen desafíos que no deben subestimarse:

📊 Calidad de los datos

La calidad de los datos utilizados en las aplicaciones de IA es crucial para el éxito. Las empresas deben garantizar que los datos sean limpios, completos y actualizados.

🔒 Preocupaciones sobre seguridad y privacidad

El uso de la IA siempre plantea interrogantes sobre la protección y la seguridad de los datos. Las empresas deben garantizar que los datos sensibles estén protegidos y cumplan con los requisitos legales.

🔄 Gestión del cambio

La transición a una organización impulsada por IA requiere una gestión cuidadosa. La fuerza laboral debe participar en el proceso de cambio y se necesita una comunicación transparente para reducir los temores y la resistencia.

🤖✨ Liberando el potencial innovador: Equipos híbridos e inteligencia artificial

La introducción de la inteligencia artificial en equipos híbridos aumenta significativamente la tasa de éxito de los proyectos de IA. Al combinar la experiencia técnica con un profundo conocimiento de los procesos de negocio, se pueden desarrollar soluciones a medida que generan un valor añadido real. Este enfoque híbrido no solo promueve la aceptación de nuevas tecnologías, sino que también previene el fracaso de los proyectos de innovación, contribuyendo así a una cultura empresarial positiva.

📣 Temas similares

  • 🤖 Establecer centros de competencia de IA modernos
  • 📚 Entrenamiento dirigido: el camino hacia un equipo en forma con IA
  • 🚀 Proyectos piloto como garantía de éxito en la implementación de la IA
  • 🤝 Colaboración entre departamentos especializados y expertos en IA
  • 🔍Monitoreo continuo para optimizar las soluciones de IA
  • 🚗 Casos de éxito: IA en la industria automotriz
  • 🏥 IA en la atención médica: colaboración para una mejor atención
  • 📊 La calidad de los datos como clave del éxito de las aplicaciones de IA
  • 🛡️ Requisitos de seguridad y protección de datos para la IA
  • 🔄 Gestión del cambio: las personas en el centro de la implementación de la IA

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