La inteligencia artificial como impulsor del negocio en la empresa: más consejos prácticos de once interim managers para la introducción de la IA en las empresas

💡 Además de nuestro artículo " Centro de competencia de IA para equipos híbridos en lugar de un kipope solo ", consejos más prácticos para la introducción de KI en las empresas.

🚀 El artículo ofrece consejos prácticos para implementar proyectos de IA basados ​​en las experiencias de los interim managers. Se tratan varios temas, incluido el uso rentable de la IA, la IA en la sombra, la estructuración de datos, la inteligencia empresarial, los informes de sostenibilidad, la planificación estratégica, el aprendizaje práctico, la formación, la colaboración con expertos externos, la responsabilidad ética y las perspectivas de futuro.

💰 Uso rentable de la IA

El director interino, Eckhart Hilgenstock, destaca que un proyecto de IA debería amortizarse en un plazo de 18 meses. De lo contrario, existe el riesgo de que quede obsoleto en dos o tres años debido a los rápidos avances tecnológicos. Esta evaluación se basa en experiencias prácticas y es el hilo conductor de todo el libro, en el que los autores, todos expertos de la región DACH (Alemania, Austria, Suiza), dan recomendaciones fundamentadas basadas en proyectos exitosos.

Eckhart Hilgenstock es uno de los once autores del libro "La inteligencia artificial como impulsor del negocio en las empresas" (ISBN 978-3-98674-110-5), que contiene muchos consejos prácticos. Todos los autores son interim managers, es decir, gerentes temporales que ya han completado con éxito proyectos de IA en Alemania, Austria y Suiza (DACH). Ese fue el requisito previo para coescribir el trabajo, que fue diseñado conjuntamente por United Interim, la comunidad líder para gerentes interinos en la región DACH, y el grupo de expertos del Consejo Diplomático con estatus consultivo en las Naciones Unidas.

🛡️ Combate la IA de las sombras

Un problema especialmente acuciante en muchas empresas es la llamada IA ​​en la sombra. Dr. Harald Schönfeld, director general de la consultora de personal Butterflymanager, advierte que los empleados suelen utilizar herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o Gemini de forma independiente, sin que la dirección tenga control sobre ello. Este enfoque conlleva importantes riesgos en las áreas de cumplimiento, protección de datos y seguridad. Por tanto, un manejo controlado y transparente de la IA es fundamental para evitar consecuencias negativas para la empresa.

📊 Estructurar montañas de datos

Las empresas suelen disponer de enormes cantidades de datos no estructurados. Los interim managers recomiendan organizar, analizar y hacer utilizables estos datos. Incluso las herramientas de análisis simples pueden proporcionar información valiosa: ¿Quiénes son los clientes más importantes? ¿Qué productos se venden mejor? ¿Qué áreas traen pérdidas? Estas preguntas a menudo pueden responderse sin una IA compleja, pero la estructuración de los datos crea una base para futuras aplicaciones de IA.

🔄 Actualización de Business Intelligence a Inteligencia Artificial

Muchas empresas ya trabajan con inteligencia de negocios (BI). El siguiente paso lógico es el aumento con IA. Elegir las herramientas adecuadas es crucial aquí. Estos deberían respaldar el análisis de datos, la planificación financiera y la automatización de tareas repetitivas. Los ejemplos incluyen la verificación automática de facturas y la conciliación de cuentas. Según los gerentes interinos, esta mejora normalmente puede dar sus frutos en un plazo de doce meses.

🌍 Informes de sostenibilidad con IA

La nueva Directiva sobre informes de sostenibilidad corporativa (CSRD) trae consigo obligaciones adicionales de presentación de informes para las empresas. La IA puede ser un apoyo valioso en este sentido al facilitar la recopilación y el procesamiento de información no financiera. Esto significa que el retorno de la inversión (RoI) también se puede obtener en este ámbito a corto plazo. Aquí es crucial implementar la IA en pasos pequeños y bien pensados. Proyectos pequeños y manejables permiten ganar experiencia, optimizar procesos y minimizar riesgos.

🔍Identificación de potencial y planificación estratégica.

Según Eckhart Hilgenstock, las empresas deberían analizar cuidadosamente en qué áreas la IA puede aportar mayores beneficios. Sobre la base de este análisis, se deben crear cronogramas claros para la implementación de proyectos de IA. La atención inicial debería centrarse en proyectos que ofrezcan períodos de recuperación cortos y beneficios directos.

📚 Complementado con un enfoque de aprender haciendo

Un conocimiento teórico completo de la IA es útil, pero en última instancia lo que cuenta es la implementación práctica. Las empresas deberían adoptar un enfoque de aprender haciendo para aprovechar al máximo sus proyectos de IA. Mediante pruebas y ajustes continuos, podrá reaccionar con flexibilidad a los cambios y adaptar la tecnología de forma óptima a sus necesidades.

👩‍🏫 Formación y educación superior

La integración exitosa de la IA requiere empleados calificados. Por lo tanto, la formación y la educación superior son esenciales. Las empresas deberían ofrecer programas de desarrollo de habilidades para garantizar que sus equipos puedan utilizar eficazmente las nuevas tecnologías. Esto no sólo afecta a los especialistas en TI, sino también a los empleados de otras áreas como marketing, ventas y producción.

🤝 Colaboración con expertos externos

Los proyectos de IA a menudo requieren conocimientos especiales que no siempre están disponibles dentro de la propia empresa. Por tanto, puede resultar útil colaborar con especialistas externos. Los gerentes interinos y otros expertos externos pueden brindar valiosos aportes y conocimientos para acelerar y optimizar la implementación.

⚖️ Ética y responsabilidad en el uso de la IA

Además de los aspectos técnicos y económicos, la dimensión ética también juega un papel importante. Las empresas deben garantizar que sus aplicaciones de IA se utilicen de forma transparente, justa y responsable. Esto incluye el uso de datos de manera ética y una consideración cuidadosa del impacto de la IA en los empleados y clientes.

🚀 Perspectivas de futuro e innovación

El uso de la IA abre numerosas posibilidades nuevas. Desde un enfoque personalizado hacia el cliente hasta procesos de producción eficientes y modelos de negocio innovadores: el potencial es enorme. Las empresas deben explorar continuamente nuevas áreas de aplicación y estar abiertas a la innovación. La voluntad de evolucionar e integrar constantemente nuevas tecnologías marcará en última instancia la diferencia en la competencia.

🎯 Con la estrategia adecuada

Introducir la inteligencia artificial en las empresas es una tarea compleja pero que merece la pena. Con la estrategia adecuada, enfoques pragmáticos y formación continua, la IA puede convertirse en un impulso empresarial decisivo. Las empresas que utilizan sus datos de manera eficaz, evitan la IA en la sombra e invierten específicamente en proyectos pequeños y manejables están bien preparadas para los desafíos y oportunidades del futuro. La estrecha colaboración con expertos y un uso éticamente responsable de la tecnología completan el uso exitoso de la IA.

📣 Temas similares

• 📣 Consejos prácticos para la introducción exitosa de la IA en la empresa
• 🚀 La inteligencia artificial como impulsor del negocio: estrategias y enfoques
• 🛡️ Shadow AI: Evite riesgos de cumplimiento y protección de datos
• 🔍 Estructuración de datos: el primer paso para un uso eficaz de la IA
• 💡 De Business Intelligence a Inteligencia Artificial: el siguiente paso lógico
• 🌍 Informes de sostenibilidad: cómo la IA apoya a las empresas
• 📊 Identificando potencial: Planificación estratégica para el uso de IA
• 🎓 Formación y perfeccionamiento: los empleados cualificados son la clave
• 🤝 Colaboración con expertos: apoyo externo para proyectos de IA exitosos
• ⚖️ Ética y responsabilidad: Uso transparente y justo de la IA en la empresa

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🔍 El desarrollo continuo de la inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo empresarial de forma rápida y sostenible. Las empresas que quieran utilizar estas tecnologías revolucionarias de forma rentable primero deberían identificar sistemáticamente el potencial en sus diferentes áreas operativas y crear un cronograma completo de IA basado en esto. Este enfoque permite tomar medidas específicas para asegurar ventajas competitivas y posicionarse de manera eficiente en el mercado.

🔍 Análisis de potencial operativo

El primer paso es un análisis detallado de las áreas operativas existentes para determinar qué funciones y procesos podrían beneficiarse más de la implementación de la IA. Esto requiere una comprensión profunda de sus propios procesos y estructuras comerciales, así como un conocimiento profundo de las diversas tecnologías de IA disponibles. Áreas como el servicio al cliente, la logística, la producción, el marketing y las finanzas tienen diferentes necesidades y potencial para el uso de la IA.

Por ejemplo, en atención al cliente, la IA se puede utilizar en forma de chatbots para aumentar la satisfacción del cliente y reducir los costos del servicio. En logística, la IA puede optimizar las cadenas de suministro mediante el uso de modelos predictivos para gestionar eficientemente el inventario y reducir los tiempos de entrega. Los sistemas automatizados y las tecnologías de la Industria 4.0 se pueden utilizar en la producción para aumentar la eficiencia y minimizar las tasas de error. En marketing y finanzas, se pueden utilizar amplios análisis de datos y herramientas predictivas para desarrollar e implementar estrategias efectivas.

📅 Creación de una línea de tiempo de IA

Después de identificar el potencial, es importante traducir estos hallazgos en un cronograma estructurado de IA. Este cronograma no solo debe incluir proyectos a corto plazo, sino también considerar visiones y objetivos a largo plazo para implementar la IA en toda la organización. Un cronograma enfocado ayuda a priorizar la implementación de tecnologías de IA y asignar recursos de manera eficiente.

Para empezar, considere proyectos de IA que brinden una recuperación rápida y costos inmediatos o ventajas competitivas. Estos podrían ser proyectos que mejoren las soluciones de automatización existentes o aumenten la eficiencia en áreas donde se puede esperar un éxito rápido y mensurable. Otro aspecto importante es la formación y perfeccionamiento de los empleados para garantizar una integración perfecta de las nuevas tecnologías.

🌟 Ejemplos de éxito en la práctica.

Muchas empresas ya han desarrollado e implementado enfoques exitosos para implementar la IA. Un ejemplo destacado es el uso del aprendizaje automático en Amazon. La empresa utiliza algoritmos para analizar el comportamiento de los clientes y generar recomendaciones de productos personalizadas, lo que se ha traducido en aumentos significativos en las ventas. Otro ejemplo es la industria automotriz, donde fabricantes como Tesla están utilizando IA para desarrollar vehículos autónomos que aumentan la seguridad y mejoran la experiencia de conducción.

🛠 Retos y soluciones

A pesar de los numerosos beneficios, la implementación de la IA también conlleva desafíos. Uno de los mayores obstáculos es la gestión y el mantenimiento de grandes cantidades de datos necesarios para entrenar modelos de IA. Es importante desarrollar una estrategia de datos sólida y garantizar que la calidad de los datos sea alta y que se cumplan las pautas de protección de datos.

Otro problema es la integración de nuevas tecnologías en las infraestructuras de TI existentes. Esto a menudo significa que los sistemas antiguos deben actualizarse o incluso reemplazarse por completo, lo que requiere una inversión y planificación significativas. Crear una arquitectura de TI flexible y escalable puede ayudar aquí y tener en cuenta los desarrollos futuros.

Los aspectos éticos y la aceptación de los empleados también juegan un papel importante. Las tecnologías de inteligencia artificial pueden generar temores sobre la sustitución de empleos y el cambio de las habilidades requeridas. Por lo tanto, la comunicación transparente y los programas integrales de capacitación son cruciales para generar confianza e involucrar a la fuerza laboral en el cambio.

🌐 Visiones de futuro y estrategias a largo plazo

A largo plazo, el uso de tecnologías de IA abre una variedad de posibilidades que van mucho más allá de las ganancias a corto plazo. Ejemplos de proyectos de IA orientados al futuro incluyen sistemas autónomos que podrían usarse en diversas áreas como la agricultura, el transporte y la planificación urbana. Estos sistemas tienen el potencial de aumentar drásticamente la eficiencia y la sostenibilidad.

Otra área pionera es el desarrollo de sistemas cognitivos que sean capaces de resolver problemas complejos de forma independiente y desarrollar soluciones creativas. Estas aplicaciones podrían utilizarse en la investigación científica o el desarrollo de productos para impulsar la innovación.

Crear un departamento de investigación y desarrollo dedicado específicamente a explorar nuevas tecnologías de IA y sus aplicaciones puede resultar de gran beneficio para las empresas. Este departamento puede analizar tendencias futuras, identificar nuevas oportunidades y asegurar que la empresa esté siempre a la vanguardia del desarrollo tecnológico.

🎯 Enfoque estratégico

La implementación de tecnologías de IA en las empresas requiere un enfoque estratégico basado en un análisis exhaustivo del potencial operativo y un cronograma de IA claramente estructurado. Es importante comenzar con proyectos que prometan éxito a corto plazo y al mismo tiempo tener una visión de desarrollo a largo plazo. Al superar desafíos como la gestión de datos y su integración en los sistemas existentes, además de tener en cuenta los aspectos éticos e involucrar a los empleados, las empresas pueden aprovechar los diversos beneficios de las tecnologías de IA. A largo plazo, las innovaciones en IA ofrecen un enorme potencial para una mayor eficiencia, nuevas áreas de negocio y beneficios sociales.

📣 Temas similares

• 🔍 Identificar el potencial en la empresa: primeros pasos hacia el éxito de la IA
• 🗓️ Creación de un cronograma integral de IA: planificar, implementar, beneficiarse
• 🛠️ Análisis del potencial operativo: dónde la IA marca la mayor diferencia
• 🤖 Ejemplos de éxito en la práctica: implementaciones de IA que dan resultados
•  📈 Desafíos en la integración de la IA y cómo superarlos
• 💡 Soluciones para los desafíos de la IA: gestión de datos, TI y más
• 📊 Visiones de futuro con IA: estrategias y potencial a largo plazo
• 🚀 Estrategias a largo plazo: innovaciones en IA para el éxito corporativo sostenible
• 🧠 Los sistemas cognitivos y sus usos revolucionarios
• 📚 Enfoque estratégico: implementación exitosa de la IA mediante planificación y capacitación

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