El consejo de Karlheinz Zuerl y la clave del éxito: un centro de competencia en IA para equipos híbridos en lugar de un Papa en IA solo

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

En vista del revuelo que rodea a la inteligencia artificial, muchas empresas están nombrando a un responsable de IA de alto nivel para llevar a la empresa el tema supuestamente más importante de nuestro tiempo. Pero Zuerl considera que esto es un error. Destaca que las empresas sólo pueden beneficiarse de la IA si se introduce en toda la fuerza laboral. Estos conocimientos los adquirió en su papel de interim manager, puesto para el que fue nominado en 2024 por la Steinbeis Augsburg Business School y la comunidad de interim manager United Interim.

Karlheinz Zuerl describe el problema claramente: El proceso generalmente comienza cuando la gerencia aprende sobre nuevos desarrollos tecnológicos. A esto le sigue una fase en la que los equipos presentan a la dirección casos de uso optimistas, pero a menudo contradictorios. Impulsada por este entusiasmo pero sin una dirección clara, la responsabilidad finalmente recae en una persona que a menudo se siente abrumada.

🌟 Centro de competencia de IA como solución

Karlheinz Zuerl subraya que no basta con tener un supuesto Papa AI en la cima. Más bien, se requiere un conocimiento profundo de los procesos operativos para poder estimar en la práctica dónde la IA es realmente útil. En su opinión, la gestión de la IA suele estar demasiado alejada de las operaciones cotidianas. Esto no sólo se aplica a los proyectos de IA, sino que en general se aplica a la introducción de nuevas tecnologías. Sin embargo, la discrepancia entre las expectativas y los resultados reales es particularmente grande en el caso de la IA.

Como solución, Zuerl sugiere crear un centro de competencias en IA donde se reúnan la experiencia operativa y de gestión. La sede operativa de la IA proporciona las plataformas, los datos y la gobernanza necesarios, es decir, conjuntos de reglas para tratar con la IA. La implementación en los distintos departamentos la llevan a cabo equipos de cada especialidad, que también son responsables de este proceso, explica.

⚖️ Ventajas de un enfoque híbrido o de un entierro grandioso y mezquino

Un enfoque híbrido para la introducción de la IA aporta ventajas decisivas. De esta manera, las innovaciones se integran en la organización en un frente amplio y se convierten en una parte integral de las operaciones diarias. Por el contrario, con el enfoque tradicional de arriba hacia abajo, existe el riesgo de que los proyectos se lancen grandiosamente y se entierren dócilmente unos meses o años después, sin dejar rastro significativo en la organización. A menudo, el "Papa de la IA", frustrado por la falta de progreso del proyecto, abandona la empresa al cabo de un tiempo, lo que decepciona a los empleados restantes y genera un escepticismo duradero sobre futuras innovaciones.

A lo largo de sus décadas de trabajo de consultoría y gestión, Zuerl ha observado que cuanto más a menudo la dirección y los empleados tienen que ver fracasos en los proyectos de innovación, mayor es la desconfianza hacia todos los nuevos enfoques. Estas experiencias negativas tendrían consecuencias fatales para la cultura empresarial: una gran parte de los empleados rechaza categóricamente los cambios en la empresa porque han visto con demasiada frecuencia cómo el Papa de hoy se convierte en la persona non grata del mañana. Con una introducción de la IA de arriba hacia abajo, el riesgo de que este escenario se repita es muy alto.

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🏥🕶️ 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 que tengan tanto conocimientos técnicos como un profundo conocimiento de los procesos de la empresa. La tarea principal es proporcionar plataformas de datos y reglas para el uso de la IA.

2. 📚 Formación y educación continua

Toda la fuerza laboral debe recibir capacitación sobre 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 iniciar proyectos arriesgados y de gran envergadura, primero deberían llevarse a cabo proyectos piloto más pequeños en los respectivos departamentos especializados. Estos proyectos deben tener objetivos claramente definidos y resultados mensurables para poder demostrar concretamente los beneficios de la IA.

4. 🤝 Colaboración y comunicación

Es fundamental una estrecha colaboración entre el centro de competencia en IA y los departamentos especializados. Las reuniones periódicas y el intercambio continuo promueven la comprensión y la aceptación de futuras implementaciones tecnológicas.

5. 📈 Seguimiento y ajuste

El seguimiento continuo de las soluciones de IA introducidas y el ajuste 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

En diversas industrias se puede observar un enfoque exitoso para introducir la IA en equipos híbridos. Un ejemplo es la industria automotriz, donde se han logrado aumentos significativos en la eficiencia mediante el uso de IA en la planificación y el control de la producción. Los expertos en tecnología trabajaron estrechamente con los directores de producción para desarrollar aplicaciones personalizadas que pudieran integrarse perfectamente en los procesos existentes.

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El enfoque híbrido también ha demostrado ser exitoso en el sector de la salud. En los hospitales, los especialistas en IA trabajan con profesionales médicos para desarrollar sistemas de IA para diagnóstico y seguimiento de pacientes. Estos sistemas ayudan a los médicos y enfermeras a trabajar y mejorar la atención al paciente al proporcionar datos en tiempo real y permitir predicciones precisas.

Adecuado para:

• IA y atención médica inteligente: uso de inteligencia artificial para mejores servicios de atención médica y diagnóstico de salud 4.0

Sin embargo, también existen desafíos que no deben subestimarse:

📊 Calidad de los datos

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

🔒 Preocupaciones de seguridad y privacidad

El uso de la IA siempre trae consigo cuestiones de protección y seguridad de datos. Las empresas deben garantizar que los datos confidenciales estén protegidos y cumplan con los requisitos legales.

🔄 Gestión del cambio

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

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

La introducción de la inteligencia artificial en equipos híbridos aumenta significativamente las posibilidades de éxito de los proyectos de IA. Combinando conocimientos técnicos y un profundo conocimiento de los procesos de la empresa, se pueden desarrollar soluciones a medida que creen un valor añadido real. El enfoque híbrido no sólo promueve la aceptación de nuevas tecnologías, sino que también evita el fracaso de proyectos de innovación y contribuye así a una cultura empresarial positiva.

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