Tour guiada en la transformación de IA: un informe de taller para especialistas y gerentes

Master the AI ​​Revolution: una introducción a los gerentes

Rediseñe El poder transformador de la IA: trabajo de rediseño y creación de valor

La inteligencia artificial (AI) se considera una tecnología que no se abre como ninguna otra posibilidad nueva para repensar fundamentalmente el trabajo y la creación de valor. Para las empresas, la integración de la IA es un paso crucial para seguir siendo exitoso y competitivo a largo plazo porque promueve la innovación, aumenta la eficiencia y aumenta la calidad. Los efectos económicos y sociales de la IA son considerables; Es uno de los temas futuros digitales más importantes, desarrolla rápidamente y alberga un enorme potencial. Las empresas reconocen cada vez más las ventajas de la automatización y el aumento de la eficiencia por IA. Este no es solo un cambio tecnológico, sino un cambio fundamental en los modelos comerciales, las optimizaciones de procesos e interacciones con los clientes que hacen una adaptación a la necesidad de supervivencia en la competencia.

La muy citada "fuerza transformadora" de la IA va más allá de la pura introducción de nuevas herramientas; Implica un cambio de paradigma en el pensamiento estratégico. Los gerentes deben volver a evaluar los procesos centrales, la promesa de valores e incluso estructuras de la industria. Si solo considera la IA como una herramienta de eficiencia, corre el riesgo de pasar por alto su potencial estratégico más profundo. El rápido desarrollo de IA cumple con una escasez existente de trabajadores calificados. Esto crea un desafío doble: por un lado, existe una necesidad urgente de una calificación rápida para poder usar IA. Por otro lado, KI ofrece la oportunidad de automatizar tareas y, por lo tanto, potencialmente aliviar la escasez de trabajadores calificados en algunas áreas, mientras que al mismo tiempo surgen nuevos requisitos de calificación. Esto requiere que el personal matizado planee la parte de los gerentes.

Adecuado para:

• 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

Pesando oportunidades y riesgos en la edad de IA

Aunque los sistemas de IA ofrecen oportunidades altamente efectivas, están inextricablemente vinculados a los riesgos que deben administrarse. El discurso sobre la IA incluye considerar su potencial significativo contra las unidades inherentes, lo que requiere un enfoque equilibrado para usar ventajas y minimizar las desventajas. Las empresas se enfrentan al desafío de promover innovaciones y al mismo tiempo que cumplen con las pautas de protección de datos y ética, lo que hace que el equilibrio entre el progreso y el cumplimiento decisivo.

Este acto de equilibrio no es una decisión única, sino una necesidad estratégica continua. Con el desarrollo adicional de las tecnologías de IA, por ejemplo de IA especializada hacia habilidades más generales, el tipo de oportunidades y riesgos también cambiará. Esto requiere revaluación continua y adaptación de la gobernanza y la estrategia. La percepción de los riesgos y ventajas de la IA puede variar significativamente dentro de una organización. Por ejemplo, los usuarios activos de IA tienden a ser más optimistas que aquellos que aún no han introducido la IA. Esto ilustra un desafío crítico en la gestión del cambio para los gerentes: esta brecha en la percepción debe concluir mediante la educación, la comunicación clara y la demostración de ventajas tangibles con el abordaje simultáneo de las preocupaciones.

Comprender el paisaje de IA: conceptos y tecnologías centrales

KI generativo (Genai) y el camino a la inteligencia general artificial (AGI)

KI generativo (Genai)

Generativo KI (Genai) denota modelos AI diseñados para crear un nuevo contenido en forma de texto, audio, imágenes o videos escritos y ofrece una amplia gama de aplicaciones. Genai admite a los usuarios en la creación de contenido único y significativo y puede actuar como un sistema inteligente de preguntas y asistente personal. Genai ya revoluciona la creación de contenido, marketing y lealtad del cliente al permitir la producción rápida de materiales personalizados y la automatización de respuestas.

La accesibilidad inmediata y la amplia gama de aplicaciones de Genai significan que a menudo representa la "IA de nivel de entrada" para muchas organizaciones. Este primer toque da forma a la percepción y puede conducir o obstaculizar la adaptación de IA más amplia. Los gerentes tienen que controlar cuidadosamente estas primeras experiencias para crear dinámicas positivas.

Inteligencia General Artificial (AGI)

La inteligencia general artificial (AGI) se refiere a la inteligencia hipotética de una máquina que puede comprender o aprender cualquier tarea intelectual que una persona pueda manejar y, por lo tanto, imita las habilidades cognitivas humanas. Se trata de sistemas de IA que pueden llevar a cabo una amplia gama de tareas en lugar de especializarse en especificados.

Real AGI actualmente no existe; Sigue siendo un concepto y un objetivo de investigación. Openai, una empresa líder en esta área, define a AGI como "sistemas altos autónomos que las personas exceden en el trabajo económicamente valioso". Para 2023, solo se logró el primero de los cinco niveles de AGI crecientes, que se conoce como "IA emergente".

La ambigüedad y las diferentes definiciones de AGI sugieren que los gerentes AGI deberían considerar un horizonte potencialmente transformador a largo plazo que como una preocupación operativa inmediata. El enfoque debe estar en usar la actual "poderosa IA" y al mismo tiempo observar estratégicamente el progreso de la AGI. Sobre las inversiones en escenarios AGI especulativos podría distraer los recursos de oportunidades de IA más inmediatas. El desarrollo de IA especializada a través de Genai para investigaciones en curso sobre AGI implica un nivel creciente de autonomía y rendimiento de los sistemas de IA. Esta tendencia se correlaciona directamente con una creciente necesidad de condiciones de marco ético sólidos y gobernanza, ya que la IA más poderosa conlleva un mayor potencial de abuso o consecuencias no intencionales.

Adecuado para:

• Diferencia entre agentes de IA y asistentes de IA: un análisis exhaustivo

Asistente de IA Vs. AI Agente: Definir roles y habilidades

Los asistentes de IA apoyan a las personas en tareas individuales, reaccionan a consultas, responden preguntas y dan sugerencias. Típicamente son reactivos y esperan los comandos humanos. Los primeros asistentes se basaron regularmente, pero los modernos dependen de los modelos de aprendizaje automático (ML) o de base. En contraste, los agentes de IA son más autónomos y capaces de perseguir objetivos y tomar decisiones de forma independiente con una intervención humana mínima. Son proactivos, pueden interactuar con su entorno y adaptarlos aprendiendo.

Las principales diferencias radican en la autonomía, la complejidad de las tareas, la interacción del usuario y las habilidades de decisión. Los asistentes proporcionan información para las decisiones humanas, mientras que los agentes pueden tomar y llevar a cabo decisiones. En el área de aplicación, los asistentes mejoran la experiencia del cliente, respaldan tareas de recursos humanos en consultas bancarias y optimizan. Los agentes, por otro lado, pueden adaptarse al comportamiento del usuario en tiempo real, prevenir de manera proactiva el fraude y automatizar procesos complejos de recursos humanos como el talento pancial.

La transición de asistentes de IA a agentes de IA indica un desarrollo de la IA como una "herramienta" a la IA como un "colaborador" o incluso como un "empleado autónomo". Esto tiene profundos efectos en el diseño del trabajo, las estructuras de equipo y las habilidades necesarias de los empleados humanos que cada vez más tienen que administrar y trabajar con ellos. Dado que los agentes de IA se están volviendo cada vez más comunes y son capaces de tomar decisiones independientes, la "brecha de responsabilidad" se convierte en un problema más apremiante. Si un agente de IA toma una decisión incorrecta, la asignación de responsabilidad se vuelve compleja. Esto subraya la necesidad crítica de un gobierno de IA robusto que aborde los desafíos únicos de los sistemas autónomos.

A continuación se muestra una comparación de las características distintivas más importantes:

Comparación de asistentes de IA y agentes de IA

Esta tabla ofrece a los gerentes una comprensión clara de las diferencias fundamentales para seleccionar la tecnología adecuada para las necesidades específicas y anticipar los diferentes grados de supervisión y complejidad de integración.

La comparación entre asistentes de IA y agentes de IA muestra diferencias significativas en sus características. Si bien los asistentes de IA son bastante reactivos y están esperando comandos humanos, los agentes de IA actúan proactivos y autónomos actuando de forma independiente. La función principal de un asistente de IA radica en la ejecución de tareas a pedido, mientras que un agente de IA está orientado a lograr el objetivo. Los asistentes de IA apoyan a las personas en la toma de decisiones, mientras que los agentes de IA toman e implementan decisiones independientemente. El comportamiento de aprendizaje de los dos también difiere: AI Assistant en su mayoría aprende limitado y basado en versión, mientras que los agentes de IA son adaptativos y aprenden continuamente. Las principales aplicaciones de asistentes de IA incluyen chatbots y la llamada de información, pero las áreas de aplicación de los agentes de IA incluyen automatización de procesos, detección de fraude y la solución de problemas complejos. La interacción con las personas requiere información constante para el asistente de IA, mientras que solo es necesaria una intervención humana mínima para los agentes de IA.

La sala de máquinas: aprendizaje automático, modelos de voz grandes (LLM) y modelos básicos

Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático es un subárea de la IA en la que las computadoras aprenden de los datos y mejoran con la experiencia sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos están entrenados para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos y para tomar decisiones y predicciones basadas en esto. Los modelos ML incluyen el aprendizaje monitoreado (aprendizaje de los datos marcados), el aprendizaje insuperable (encontrar patrones en datos no marcados), aprendizaje parcialmente monitoreado (mezcla de datos marcados y no marcados) y reforzando el aprendizaje (aprendizaje a través de experimentos con recompensas). ML aumenta la eficiencia, minimiza los errores y respalda la toma de decisiones en las empresas.

Comprender los diferentes tipos de aprendizaje automático no solo es importante para los gerentes desde un punto de vista técnico, sino también para comprender los requisitos de datos. El aprendizaje monitoreado, por ejemplo, requiere grandes cantidades de registros de datos marcados de alta calidad, lo que tiene un impacto en la estrategia de datos e inversiones. Aunque la identificación del problema comercial debe ser al principio, la aplicabilidad de un determinado tipo ML dependerá en gran medida de la disponibilidad y el tipo de datos.

Modelos de voz grandes (LLM)

Los modelos de voz grandes son un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo que está capacitado en enormes registros de datos y a menudo se usa en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para responder a las consultas en el lenguaje natural. Ejemplos de esto son la serie GPT de OpenAI. LLMS puede generar textos similares a humanos, impulsar chatbots y admitir el servicio al cliente automatizado. Sin embargo, también puede hacerse cargo de las inexactitudes y distorsiones de los datos de capacitación y generar preocupaciones sobre los derechos de autor y la seguridad.

El problema de "memorización" en LLMS, en el que literalmente obtiene el texto de los datos de capacitación, alberga riesgos considerables de derechos de autor y plagio para las empresas que usan contenido generado por LLM. Esto requiere procesos de revisión cuidadosos y una comprensión del origen de las ediciones LLM.

Modelos base

Los modelos básicos son modelos de IA grandes que han sido entrenados en datos amplios y se pueden adaptar (ajustar) para una variedad de tareas aguas abajo. Se caracterizan por la emergencia (habilidades inesperadas) y la homogeneización (arquitectura conjunta). Se diferencian de los modelos de IA clásicos, ya que inicialmente son específicos domésticos, usan el aprendizaje auto monitoreado, permiten el aprendizaje de transferencia y, a menudo, son multimodales (procesamiento de texto, imagen, audio). Los LLM son un tipo de modelo básico. Las ventajas incluyen acceso más rápido al mercado y escalabilidad, pero los desafíos son la transparencia (problema de "caja negra"), protección de datos y altos costos o requisitos de infraestructura.

El aumento de los modelos básicos indica un cambio hacia una IA más versátil y más adaptable. Sin embargo, su naturaleza de "caja negra" y los recursos considerables que son necesarios para su capacitación o ajuste fino significan que el acceso y el control podrían concentrarse, lo que crea potencialmente dependencias de algunos grandes proveedores. Esto tiene efectos estratégicos en las decisiones de "preparación o compra" y el riesgo de bloqueo de proveedores. La capacidad multimodal de muchos modelos básicos abre categorías completamente nuevas de aplicaciones que pueden sintetizar hallazgos de diferentes tipos de datos (por ejemplo, análisis de informes de texto junto con las grabaciones de monitoreo de la cámara). Esto va más allá de lo que los LLM centrados en el texto pueden hacer y requiere un pensamiento más amplio sobre sus bases de datos disponibles.

La brújula regulatoria: navegación a través de condiciones de marco legal y ético

La Ley de la UE KI: disposiciones y efectos centrales para las empresas

La Ley de la UE KI, que entró en vigor el 1 de agosto de 2024, es la primera ley de IA integral del mundo y establece un sistema de clasificación basado en el riesgo para la IA.

Categorías de riesgo:

• Riesgo inaceptable: están prohibidos los sistemas de IA que representan una clara amenaza para la seguridad, los medios de vida y los derechos. Ejemplos de esto son la puntuación social de las autoridades públicas, la manipulación cognitiva del comportamiento y la lectura no solicitada de las imágenes de la cara. La mayoría de estas prohibiciones entran en vigor hasta el 2 de febrero de 2025.
• Alto riesgo: sistemas de IA que afectan negativamente la seguridad o los derechos fundamentales. Estos están sujetos a requisitos estrictos, incluidos sistemas de gestión de riesgos, gobernanza de datos, documentación técnica, supervisión humana y evaluaciones de conformidad antes del mercado. Los ejemplos son la IA en infraestructuras críticas, dispositivos médicos, empleo y aplicación de la ley. La mayoría de las reglas para IA de alto riesgo se aplican a partir del 2 de agosto de 2026.
• Riesgo limitado: los sistemas de IA como los chatbots o aquellos que generan documentos profundos deben cumplir con las obligaciones de transparencia e informar a los usuarios que interactúan con la IA o que se genera el contenido.
• Riesgo mínimo: sistemas de IA como filtros de spam o videojuegos basados ​​en IA. El acto permite el uso gratuito, aunque se alientan las habilidades de comportamiento voluntarias.

Adecuado para:

• Sistemas de inteligencia artificial, sistemas de alto riesgo y la Ley de IA para práctica en empresas y autoridades

La Ley determina las obligaciones para proveedores, importadores, comerciantes y usuarios (operadores) de sistemas de IA, por lo que los proveedores de sistemas de alto riesgo están sujetos a los requisitos más estrictos. Debido a la aplicación extraterritorial, también afecta a empresas fuera de la UE si sus sistemas de IA se utilizan en el mercado de la UE. Las reglas específicas se aplican a los modelos de IA con un propósito general (modelos GPAI), con obligaciones adicionales para aquellos que se clasifican como "riesgo sistémico". Estas reglas generalmente se aplican del 2 de agosto de 2025. Si no es un complemento, existen multas considerables, hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación anual global para las solicitudes prohibidas. A partir de febrero de 2025, el artículo 4 también prescribe un nivel adecuado de competencia de IA para el personal de proveedores y operadores de ciertos sistemas de IA.

El enfoque basado en el riesgo de la Ley de AI de la UE requiere un cambio fundamental en el enfoque de las empresas para el desarrollo y el uso de la IA. Ya no se trata solo de viabilidad técnica o valor comercial; El cumplimiento regulatorio y la reducción de riesgos deben integrarse desde el comienzo del ciclo de vida de la IA ("cumplimiento por diseño"). La "obligación de competencia de IA" es una determinación temprana importante. Esto implica una necesidad inmediata de que las empresas evalúen e implementen programas de capacitación, no solo para equipos técnicos, sino para cualquier persona que desarrolle, use o monitoree los sistemas de IA. Esto va más allá de la conciencia fundamental e incluye la comprensión de las funcionalidades, los límites, así como el marco ético y legal. El enfoque de la ley en los modelos GPAI, en particular los de riesgo sistémico, indica una preocupación regulatoria sobre los efectos amplios y potencialmente imprevistos de estos modelos poderosos y variados. Las empresas que usan o desarrollan dichos modelos están sujetas a un examen y obligaciones intensificadas, lo que influye en sus planes de desarrollo y estrategias introductorias del mercado.

Descripción general de las categorías de riesgo de la Ley de KI de la UE y obligaciones esenciales

Esta tabla resume la estructura central de la Ley de la UE KI y ayuda a los gerentes a reconocer rápidamente en qué categoría podrían caer sus sistemas de IA y comprender la carga y los horarios de cumplimiento correspondientes.

An overview of the risk categories of the EU Ki Act shows that systems with an unacceptable risk, such as social scoring, cognitive manipulation and unachocated scraping of facial images, are fully banned and may no longer be applied from February 2025. Hoch-Risiko-KI, which is used, for example, in critical infrastructure, medical devices, employment, law enforcement, education or administration of migration, is subject a amplias obligaciones. Entre otras cosas, los proveedores y operadores deben tener un sistema de gestión de riesgos, la gestión de la calidad de los datos y la documentación técnica, también garantizar la transparencia, garantizar la supervisión humana y cumplir con los criterios como la solidez, la precisión, la seguridad cibernética y la evaluación de la conformidad. Las medidas correspondientes entran en vigor a partir de agosto de 2026, en parte desde agosto de 2027. El riesgo limitado se refiere a aplicaciones de IA como chatbots, sistemas de detección de emociones, sistemas de categorización biométrica y más profundos. Las obligaciones de transparencia, como el etiquetado como sistema de IA o contenido generado por IA, también se consideran efectivas desde agosto de 2026. No existen obligaciones específicas para las aplicaciones de IA con un riesgo mínimo, como filtros de spam o videojuegos apoyados por la IA, con cámaras de comportamiento voluntarias que se recomiendan. Dichos sistemas se pueden usar de inmediato.

El campo de voltaje de la obligación del cálculo de la innovación: encuentre el saldo correcto

Las empresas deben dominar el área de tensión entre la promoción de la innovación de IA y la garantía de responsabilidad, protección de datos (GDPR) y uso ético. Los principios de GDPR (legalidad, justicia, transparencia, vinculación del propósito, minimización de datos, corrección, responsabilidad) son fundamentales para la IA responsable e influyen en la forma en que se desarrollan y usan los sistemas de IA. Las estrategias de equilibrio incluyen la integración temprana de los equipos de cumplimiento y protección de datos, auditorías regulares, el uso de experiencia externa y el uso de herramientas de cumplimiento especializadas. Algunos no consideran las pautas regulatorias como frenos de innovación, sino como un acelerador que aumenta la confianza y aumenta la aceptación de nuevas tecnologías.

El "campo de tensión de la obligación obligatoria de innovación" no es un compromiso estático, sino un equilibrio dinámico. Las empresas que integran proactivamente la responsabilidad y las consideraciones éticas en su ciclo de innovación de IA tienen más probabilidades de construir soluciones de IA sostenibles y confiables. En última instancia, esto promueve grandes innovaciones al evitar la modernización costosa, el daño de la reputación o los castigos regulatorios. El desafío de mantener una responsabilidad se ve reforzado por la creciente complejidad y la naturaleza potencial de "caja negra" de los modelos AI avanzados (como se discutió en los modelos básicos). Esto requiere un enfoque más fuerte en las técnicas de explicación (XAI) y los mecanismos de auditoría robustos para garantizar que las decisiones tomadas por la IA puedan entenderse, justificarse y disputarse si es necesario.

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox y muchos otros sistemas de gestión de datos
• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Más sobre esto aquí:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

AI en acción: aplicaciones, aplicaciones e interacción efectiva

Reconocer oportunidades: aplicaciones y aplicaciones de IA en todas las industrias

KI ofrece una amplia gama de aplicaciones, incluida la creación de contenido, enfoque personalizado del cliente, optimización de procesos en producción y logística, mantenimiento a futuro y soporte en finanzas, recursos humanos y TI.

Los ejemplos específicos de la industria incluyen:

• Automóvil/Producción: IA y Simulación en Investigación (Arena2036), interacción automatizada de robot (Festo), optimización de procesos y mantenimiento predictivo en producción (BOSCH).
• Servicios financieros: aumento de la seguridad mediante el análisis de grandes cantidades de datos sobre transacciones sospechosas, factura automatizada, análisis de inversiones.
• Atención médica: diagnósticos más rápidos, acceso extendido a la atención (por ejemplo, interpretación de imágenes médicas), optimización de la investigación farmacéutica.
• Telecomunicaciones: optimización del rendimiento de la red, mejoras audiovisuales, prevención de la migración de clientes.
• Minorista/comercio electrónico: recomendaciones personalizadas, chatbots para servicio al cliente, procesos automatizados de cajeros.
• Marketing y ventas: Creación de contenido (CHATGPT, Canva), campañas optimizadas, segmentación de clientes, pronósticos de ventas.

Si bien muchas aplicaciones apuntan a la automatización y la eficiencia, una tendencia emergente importante es el papel de la IA al mejorar la decisión humana y permitir nuevas formas de innovación (por ejemplo, desarrollo de medicamentos; desarrollo de productos). Los gerentes deben mirar más allá de las reducciones de costos para identificar opciones de crecimiento e innovación impulsadas por la IA. Las implementaciones de IA más exitosas a menudo incluyen la integración de la IA en los procesos y sistemas centrales existentes (por ejemplo, SAP utiliza KI en el software corporativo, Microsoft 365 Copilot) en lugar de tratar la IA como una tecnología aislada independiente. Esto requiere una visión holística de la arquitectura de la empresa.

Adecuado para:

• Inteligencia artificial: Cinco estrategias clave para la transformación de IA Integración exitosa para la gestión corporativa sostenible

Master el diálogo: solicitante efectivo para la IA generativa

La ingeniería de inmediato es un proceso iterativo y controlado por la prueba para mejorar la salida del modelo que requiere objetivos claros y pruebas sistemáticas. Las indicaciones efectivas dependen tanto del contenido (instrucciones, ejemplos, contexto) como de la estructura (orden, etiquetado, separador).

Los componentes importantes de un aviso son: objetivo/misión, instrucciones, restricciones (qué hacer/hacer), sonido/estilo, datos de contexto/fondo, ejemplos de pocos disparos, solicitud de justificación (cadena de aunque) y formato de respuesta deseado.

Las mejores prácticas incluyen:

• Establezca objetivos claros y use verbos de acción.
• Proporcionar información de contexto e antecedentes.
• Defina el grupo objetivo exactamente.
• La IA dice lo que no debería hacer.
• Formule indicador, conciso, conciso y con precisa elección de palabras.
• Agregue bordes de salida, especialmente para escribir tareas.
• Asigne un rol (por ejemplo, "usted es un tutor de matemáticas").
• El encadenamiento rápido (uso de indicadores interconectados) puede generar ideas continuas.

La solicitud efectiva es menos la búsqueda de un solo "mensaje perfecto" que el desarrollo de un enfoque estratégico para la interacción con LLM. Esto incluye la comprensión de las habilidades del modelo, el refinamiento iterativo de las indicaciones basadas en el resultado y el uso de técnicas como la asignación de roles y la cadena de aunque para llevar la IA a los resultados deseados. Es una habilidad que requiere ejercicio y pensamiento crítico. La capacidad de proporcionar un contexto relevante y definir restricciones es de suma importancia para obtener resultados valiosos de Genai. Esto significa que la calidad del contenido generado por IA a menudo es directamente proporcional a la calidad y especificidad de la entrada humana, lo que subraya la importancia persistente de la experiencia humana en el proceso.

La mejor práctica para crear indicaciones de IA efectivas

Esta tabla ofrece consejos prácticos e implementables que los gerentes y especialistas pueden aplicar de inmediato para mejorar sus interacciones con herramientas de IA generativas.

Para lograr resultados valiosos en el uso de IA generativa, es crucial abordar específica y claramente, definir con precisión el objetivo y usar verbos de acción, como "crear una lista de puntos clave que resume los resultados más importantes del documento". Es igual de importante proporcionar el contexto, por ejemplo, a través de la entrega de información de antecedentes y datos relevantes, como "basado en el informe financiero, analizar la rentabilidad de los últimos cinco años". El grupo objetivo y el sonido deseado deben articularse claramente, como "escribir una descripción del producto para adultos jóvenes que valoren la sostenibilidad". A la IA también se le puede asignar un rol o personalidad específico, por ejemplo, "usted es un experto en marketing. Desort una campaña para ...". Con la ayuda de ejemplos de pocos disparos, como "Entrada: Apple. Salida: Fruta. Entrada: Carrow. Salida:", el formato de salida deseado puede ilustrarse mejor. El formato exacto de las respuestas también es sensible para definir cómo "formatear su respuesta en Markdown". Las restricciones como "Evitar la jerga técnica. La respuesta ya no debería ser más de 200 palabras" ayudan a optimizar la salida. El enfoque iterativo, en el que el aviso se adapta y se refina en función de los resultados anteriores, aumenta aún más la calidad. Finalmente, la cadena puede ser utilizada por pensamientos (cadena de aunque) pidiendo a la IA que explique su proceso de pensamiento paso a paso, como "explique su argumento paso a paso".

Trazar la IA invisible: Comprender y administrar aplicaciones Shadow (Shadow AI)

Schadten-Ki denota el uso no autorizado o no regulado de herramientas de IA por parte de los empleados, a menudo para aumentar la productividad o evitar procesos oficiales lentos. Es una subcategoría de la sombra.

Riesgos de la sombra ki:

• Seguridad de datos y protección de datos: las herramientas no autorizadas pueden conducir a violaciones de protección de datos, la divulgación de datos sensibles al público/propiedad de la empresa y la falta de comisión con GDPR/HIPAA.
• Cumplimiento y ley: violaciones de las leyes de protección de datos, problemas de derechos de autor, conflictos con la libertad de información. La solicitud de la "competencia AI" de la Ley de la UE KI de febrero de 2025 hace que el argumento sea con urgencia.
• Económicamente/operativo: estructuras paralelas ineficientes, costos ocultos a través de suscripciones individuales, falta de control sobre licencias, incompatibilidad con los sistemas existentes, interrupción de los procesos de trabajo, eficiencia reducida.
• Calidad y control: falta de transparencia en el procesamiento de datos, potencial para resultados sesgados o engañosos, erosión de la confianza pública/interna.
• Medido de gobernanza: derivación del gobierno de TI, lo que dificulta hacer cumplir las pautas de seguridad.

Estrategias para la gestión de Schadten-Ki:

• Desarrollo de una estrategia clara de IA y establecimiento de una guía de IA responsable.
• Provisión de herramientas de IA oficiales y aprobadas como alternativas.
• Definición de pautas claras para el uso de IA, el procesamiento de datos y las herramientas aprobadas.
• Capacitación y sensibilización de los empleados para el uso responsable de la IA, los riesgos y las mejores prácticas.
• Implementación de auditorías regulares para descubrir la IA no autorizada y garantizar el cumplimiento.
• Aceptación de un enfoque gubernamental de IA incremental, comenzando con pequeños pasos y refinamiento de las pautas.
• Promoción de la cooperación transversal y la participación de los empleados.

Schadten-Ki es a menudo un síntoma para las necesidades de los usuarios incumplidas o los procesos burocráticos excesivos en la introducción de la tecnología. Un enfoque puramente restrictivo ("prohíbe la IA") puede ser contraproducente. La gestión efectiva requiere comprender las causas y proporcionar alternativas prácticas y seguras además de una clara gobernanza. El aumento de las herramientas de Genai fácilmente accesibles (como ChatGPT) probablemente ha acelerado la propagación de Schatten-Ki. Los empleados pueden usar rápidamente estas herramientas sin participar. Esto hace que la capacitación proactiva de competencia de IA (según lo requiera la Ley de KI de la UE) y la comunicación clara a través de herramientas aprobadas sea aún más importante.

Riesgos de la IA de la sombra y las reacciones estratégicas

Esta tabla ofrece una visión general estructurada de las diversas amenazas del uso de IA no regulado y las estrategias concretas e implementables para los gerentes.

La IA de la sombra conlleva numerosos riesgos a los que las empresas tienen que encontrarse estratégicamente. Las filtraciones de datos, el acceso no autorizado a la información confidencial o las infecciones por malware pueden ocurrir en el área de seguridad de datos. Las medidas estratégicas incluyen la introducción de una guía de uso de AI, la creación de una lista de herramientas aprobadas, el uso de cifrado, implementación de controles de acceso estrictos y la capacitación de los empleados. Con respecto a los riesgos de cumplimiento, como las violaciones del GDPR, las violaciones de las regulaciones de la industria o la infracción de los derechos de autor, las auditorías regulares, las secuencias de protección de datos basadas en datos (DSFA) para nuevas herramientas, pautas claramente definidas para el procesamiento de datos y, si es necesario, son esenciales el asesoramiento legal. Los riesgos financieros surgen de gastos no controlados para suscripciones, licencias redundantes o ineficiencias. Por lo tanto, las empresas deben confiar en adquisiciones centralizadas, control de presupuesto estricto y la revisión regular del uso de herramientas. Los desafíos operativos, como los resultados inconsistentes, la incompatibilidad con los sistemas de la empresa existentes o los trastornos del proceso, se pueden dominar al proporcionar herramientas estandarizadas, su integración en los flujos de trabajo existentes y mediante controles de calidad continuos. Finalmente, los riesgos de reputación son un peligro, por ejemplo, la pérdida de confianza del cliente como resultado de la descomposición de datos o la comunicación incorrecta generada por IA. La comunicación transparente, el cumplimiento de las pautas de ética y un plan de respuesta a incidentes bien pensado son medidas cruciales para mantener la confianza en la empresa y minimizar los posibles daños.

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El elemento humano: efectos de la IA en el liderazgo, la colaboración y la creatividad

Cambio de liderazgo en la era de la IA: nuevos requisitos y competencias

La IA requiere un cambio en el liderazgo a habilidades humanas únicas: conciencia, compasión, sabiduría, empatía, comprensión social, comunicación transparente, pensamiento crítico y adaptabilidad. Los gerentes tienen que desarrollar competencia tecnológica para tomar decisiones bien fundadas sobre las herramientas de inteligencia artificial y los equipos de liderar a través del cambio. Esto incluye la comprensión de los datos y la evaluación crítica de la información generada por IA.

Las tareas de gestión más importantes incluyen promover una cultura de toma de decisiones controladas por datos, gestión efectiva del cambio, lidiar con consideraciones éticas a través del gobierno de IA y promover la innovación y la creatividad. La IA puede aliviar a los gerentes de tareas de rutina para que puedan concentrarse en aspectos estratégicos y humanos como la motivación y el desarrollo de los empleados. Puede surgir el nuevo papel de un "director de innovación y transformación" (CITO), que combina experiencia técnica, conocimiento del comportamiento y visión estratégica. Los gerentes tienen que navegar en paisajes éticos complejos, promover transformaciones culturales, gestionar la cooperación entre las personas y la IA, impulsar la integración cruzada y garantizar la innovación responsable.

El desafío central para los gerentes en la era de la IA no es solo comprender la IA, sino también llevar la reacción humana a la IA. Esto incluye el cultivo de una cultura de aprendizaje, lidiar con los temores antes de la pérdida de trabajo y la aparición del uso ético de la IA, lo que hace que las habilidades blandas sean más importantes que nunca. Existe una posible discrepancia en la percepción de las relaciones interpersonales en la edad de IA: el 82 % de los empleados los consideran necesarios, en comparación con solo el 65 % de los gerentes. Esta brecha podría conducir a estrategias de liderazgo que invierten muy poco en las conexiones humanas y potencialmente afectan la moralidad y la cooperación. La guía efectiva de la IA incluye un conjunto de habilidades paradójicas: la aceptación de la objetividad controlada por datos por IA mientras fortalece el juicio humano subjetivo, la intuición y el argumento ético. Se trata de expandir la inteligencia humana, no hacer inteligencia artificial.

Adecuado para:

• La aceptación de la introducción de nuevas tecnologías como la IA, la realidad extendida y aumentada y cómo se puede promover

Transformación del trabajo en equipo: la influencia de la IA en la colaboración y la dinámica del equipo

La IA puede mejorar el trabajo en equipo al automatizar las tareas de rutina y permite a los empleados concentrarse en el trabajo estratégico y creativo. Los sistemas de inteligencia artificial pueden admitir una mejor toma de decisiones analizando datos y entregando equipos. Las herramientas de IA pueden promover una mejor comunicación y coordinación, permitir la colaboración en tiempo real y el intercambio de información y recursos. La gestión del conocimiento basada en IA puede facilitar el acceso a un conocimiento centralizado, permitir búsquedas inteligentes y promover el intercambio de conocimiento. La combinación de habilidades creativas humanas, juicio e inteligencia emocional con el análisis de datos y las habilidades de automatización de la IA puede conducir a un trabajo más eficiente y bien fundado.

Los desafíos incluyen la garantía de protección de datos y manejo de datos éticos en herramientas de IA colaborativas, el potencial de "pérdida de competencia" entre los empleados si la IA asume demasiadas tareas sin una estrategia para una mayor calificación, y el temor de que los contactos personales puedan volverse menos comunes.

Si bien la IA puede mejorar la eficiencia de la colaboración (por ejemplo, adquisición de información más rápida, automatización de tareas), los gerentes deben trabajar activamente para mantener la calidad de la interacción humana y la cohesión del equipo. Esto significa diseñar procesos de trabajo de tal manera que los miembros del equipo de IA complementaron en lugar de aislados y crean oportunidades para conexiones humanas reales. La integración exitosa de la IA en el trabajo en equipo depende en gran medida de la confianza en la confianza en la confiabilidad y la equidad de la tecnología, así como la confianza entre los miembros del equipo de cómo se utilizan el conocimiento basado en la IA. La falta de confianza puede conducir a la resistencia y sufrir esfuerzos de colaboración.

AI como socio creativo: expansión y redefinición de la creatividad en las organizaciones

La IA generativa puede, si se introduce estratégica y cuidadosamente, crear un entorno en el que la creatividad humana y la IA coexistan y trabajen juntos. La IA puede promover la creatividad actuando como socio, ofreciendo nuevas perspectivas y cambiando los límites de lo posible en áreas como medios, arte y música. La IA puede automatizar acciones de rutina de procesos creativos y, por lo tanto, liberar a las personas para un trabajo más conceptual e innovador. También puede ayudar a reconocer nuevas tendencias o acelerar el desarrollo de productos a través de experimentos basados ​​en IA.

Los dilemales éticos y los desafíos surgen del hecho de que el contenido generado por IA cuestiona ideas tradicionales de autoría, originalidad, autonomía e intención. El uso de datos protegidos por derechos de autor para la capacitación de modelos de IA y la generación de contenido potencialmente legal es una preocupación considerable. Además, existe un riesgo de dependencia excesiva de la IA, que podría suprimir el desarrollo independiente de exploración creativa humana y competencia a largo plazo.

La integración de la IA en procesos creativos no es solo una cuestión de nuevas herramientas, sino también una redefinición fundamental de la creatividad en sí mismo, un modelo de creación humana-ki-ko. Esto requiere un cambio en la mentalidad para los profesionales creativos y sus gerentes que enfatizaron trabajar con IA como una nueva modalidad. Las consideraciones éticas relacionadas con el contenido generado por IA (autoría, sesgo, defecto) significan que las organizaciones no pueden simplemente hacerse cargo de las herramientas creativas de IA sin directrices éticas y supervisión sólidas. Los gerentes deben asegurarse de que la IA se use de manera responsable para expandir la creatividad, no por engaño o violación.

Crear orden: implementación del gobierno de IA para una transformación responsable

La necesidad del gobierno de IA: por qué es importante para su empresa

El gobierno de IA asegura que los sistemas de IA se desarrollen y se usen éticamente, de manera transparente y de acuerdo con los valores humanos y los requisitos legales.

Las razones importantes para el gobierno de IA son:

• Consideraciones éticas: aborda el potencial de decisiones sesgadas y resultados injustos, garantiza la equidad y el respeto por los derechos humanos.
• Cumplimiento legal y regulatorio: garantiza el cumplimiento del desarrollo de leyes específicas de AI (como la Ley de KI de la UE) y las Regulaciones de Protección de Datos existentes (GDPR).
• Gestión de riesgos: ofrece un marco para identificar, evaluar y controlar los riesgos relacionados con la IA, como la pérdida de confianza del cliente, la pérdida de competencia o los procesos sesgados de toma de decisiones.
• Vigilancia: promueve la transparencia y la explicación en caso de decisiones de IA y crea confianza entre los empleados, clientes y partes interesadas.
• Maximización del valor: asegúrese de que el uso de IA esté orientado a los objetivos comerciales y sus ventajas se implementen de manera efectiva.

Sin una gobernanza razonable, la IA puede provocar daños involuntarios, violaciones éticas, castigos legales y daños en la reputación.

El gobierno de IA no es solo una función de cumplimiento o reducción de riesgos, sino un pionero estratégico. Al determinar reglas claras, responsabilidades y pautas éticas, las organizaciones pueden promover un entorno en el que las innovaciones de IA pueden prosperar de manera responsable, lo que conduce a soluciones de IA más sostenibles y más confiables. La necesidad del gobierno de IA es directamente proporcional a la creciente autonomía y complejidad de los sistemas de IA. Si las organizaciones de asistentes de IA simples pasan a agentes de IA y modelos básicos más sofisticados, el alcance y la rigor de la gobernanza también deben desarrollarse aún más para hacer frente a los nuevos desafíos en términos de obligación contable, transparencia y control.

Trabajos de marco y mejores prácticas para el gobierno de IA efectivo

Los enfoques de gobierno van desde informales (basados ​​en valores corporativos) hasta soluciones ad hoc (reacción a problemas específicos) hasta formales (trabajos de marco integrales).

Trabajos del marco líder (ejemplos):

• Marco de gestión de riesgos de AI NIST (AI RMF): se centra en apoyar a las organizaciones en el control de los riesgos relacionados con la IA a través de funciones como impuestos, mapeo, medición y gestión.
• ISO 42001: establece un sistema integral de gestión de IA que requiere pautas, gestión de riesgos y mejora continua.
• PRINCIPIOS DE LA OCDE AI: Promover un manejo responsable de la IA y enfatizar los derechos humanos, la equidad, la transparencia y la responsabilidad.

Las mejores prácticas para la implementación:

• Construyendo estructuras de gobierno interno (por ejemplo, ética de IA, grupos de trabajo interfuncionales) con roles y responsabilidades claras.
• Implementación de un sistema de clasificación basado en el riesgo para aplicaciones de IA.
• Asegurar el gobierno y la gestión de datos sólidos, incluida la calidad de los datos, la protección de datos y la revisión para las distorsiones.
• Implementación de revisiones de cumplimiento y conformidad basadas en estándares y regulaciones relevantes.
• Prescribir de supervisión humana, especialmente para sistemas de alto riesgo y decisiones críticas.
• Integración de las partes interesadas (empleados, usuarios, inversores) a través de la comunicación transparente.
• Desarrollo de pautas éticas claras y su integración en el ciclo de desarrollo de la IA.
• Inversión en cursos de capacitación y gestión del cambio para garantizar la comprensión y la aceptación de las pautas de gobernanza.
• Comience con aplicaciones claramente definidas y proyectos piloto, luego escalando gradualmente.
• Gestión de un directorio de los sistemas de IA utilizados en la empresa.

El gobierno de IA efectivo no es una solución unitaria. Las organizaciones deben adaptar los trabajos marco como el NIST AI RMF o ISO 42001 a su industria específica, tamaño, riesgo para el riesgo y los tipos de IA que usan. Una adquisición puramente teórica de un marco sin adaptación práctica probablemente no sea efectivo. El "factor de humano" en el gobierno de IA es tan crucial como los aspectos de "proceso" y "tecnología". Esto incluye la clara asignación de responsabilidad, capacitación integral y la promoción de una cultura que aprecia el uso ético y responsable de la IA. Sin aceptación y comprensión por parte de los empleados, incluso el marco de gobernanza mejor diseñado fracasará.

Componentes clave de un marco gubernamental de IA

Esta tabla ofrece una lista de verificación completa e instrucciones para los gerentes que desean establecer o mejorar su gobierno de IA.

Los componentes clave de un marco gubernamental de IA son cruciales para garantizar el uso responsable y efectivo de la IA. Los principios centrales y las pautas éticas deben reflexionar sobre los valores corporativos y orientarse hacia los derechos humanos, la equidad y la transparencia. Los roles y las responsabilidades deben definirse claramente; Esto incluye un Consejo de Ética de AI, gerentes de datos y examinadores de modelos, mediante el cual las tareas, los poderes de toma de decisiones y la obligación de tener en cuenta deben determinarse claramente. La gestión efectiva del riesgo requiere la identificación, evaluación y reducción de riesgos, como los definidos sobre la base de las categorías de leyes de KI de la UE. Las evaluaciones de riesgos regulares, así como el desarrollo y el monitoreo de estrategias de reducción, juegan un papel central aquí. La gobernanza de datos asegura que se tengan en cuenta aspectos como la calidad, la protección de datos, la seguridad y el reconocimiento de sesgo, incluido el cumplimiento del GDPR y las medidas contra la discriminación. La gestión del ciclo de vida del modelo incluye procesos estandarizados para el desarrollo, validación, uso, monitoreo y puesta en marcha, y pone especial énfasis en la documentación, el versículo y el monitoreo continuo del rendimiento. La transparencia y la explicación son esenciales para garantizar la trazabilidad de las decisiones de IA y revelar el uso de IA. El cumplimiento de los requisitos legales, como la Ley de la UE KI y el GDPR, también debe garantizarse mediante revisiones en curso y ajustes de procesos, así como la cooperación con el departamento legal. La capacitación y el afilamiento de la conciencia para los desarrolladores, usuarios y gerentes promueven la comprensión de las bases de IA, los aspectos éticos y las pautas de gobernanza. Finalmente, la reacción y la remediación del incidente deben garantizarse para abordar efectivamente el mal funcionamiento, las violaciones éticas o los incidentes de seguridad. Esto incluye rutas de informes establecidas, procesos de escalada y medidas correctivas que permiten una intervención rápida y específica.

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Tome la iniciativa: imperativo estratégico para la transformación de AI

Cultivar la preparación de la IA: el papel del aprendizaje continuo y la calificación adicional

Además del conocimiento especializado, los gerentes necesitan una comprensión estratégica de la IA para avanzar efectivamente a sus empresas. La capacitación de IA para los gerentes debe cubrir bases de IA, estudios de casos exitosos, gestión de datos, consideraciones éticas y la identificación del potencial de IA en su propia empresa. A partir del 2 de febrero de 2025, la Ley de la UE KI (Art. 4) prescribe una "competencia de IA" para el personal que participa en el desarrollo o el uso de sistemas de IA. Esto incluye la comprensión de las tecnologías de IA, el conocimiento de la aplicación, el pensamiento crítico y las condiciones del marco legal.

Las ventajas de la capacitación de IA para los gerentes incluyen la capacidad de administrar proyectos de IA, desarrollar estrategias de IA sostenibles, optimizar los procesos, asegurar ventajas competitivas y garantizar el uso ético y responsable de la IA. La falta de competencia y habilidades de IA es un obstáculo considerable para la adaptación de IA. Hay varios formatos de capacitación disponibles: cursos de certificados, seminarios, cursos en línea, capacitación de presencia.

La preparación de la IA no solo significa la adquisición de habilidades técnicas, sino también la promoción de una forma de pensar en el aprendizaje continuo y la adaptabilidad en toda la organización. En vista del rápido desarrollo de IA, la capacitación específica basada en la herramienta puede estar desactualizado. Por lo tanto, el conocimiento y las habilidades básicas de IA para el pensamiento crítico son inversiones más permanentes. La "obligación de competencia de IA" de la Ley de la UE KI es un impulsor regulatorio para una mayor calificación, pero las organizaciones deberían ver esto como una oportunidad y no solo como una carga de cumplimiento. Una fuerza laboral más competente de IA está mejor equipada para identificar aplicaciones de IA innovadores, usar herramientas de manera efectiva y comprender las implicaciones éticas, lo que conduce a mejores resultados de IA en general. Existe una conexión clara entre la falta de habilidades/comprensión de IA y la propagación de la IA Shadow. Las inversiones en formación integral de IA pueden reducir directamente los riesgos asociados con el uso de IA no autorizado al permitir que los empleados tomen decisiones informadas y responsables.

Oportunidades y riesgos Sintetizar: una hoja de ruta para el liderazgo soberano de IA

La gestión de la transformación de IA requiere una comprensión holística del potencial de la tecnología (innovación, eficiencia, calidad) y sus riesgos inherentes (ético, legal, socialmente).

El diseño proactivo de los viajes de IA de la organización incluye el liderazgo soberano de IA:

• Establecimiento de un gobierno de IA robusto basado en principios éticos y marco legal como la Ley de la UE KI.
• Promoción de una cultura de aprendizaje continuo y competencia de IA en todos los niveles.
• Identificación estratégica y priorización de aplicaciones de IA que proporcionan un valor tangible.
• Fortalecer los talentos humanos a través del enfoque en las habilidades complementadas en lugar de reemplazar y gestionar los efectos humanos de la IA.
• Desafíos de gestión proactiva como Schatten-Ki.

El objetivo final es utilizar la IA como pionero estratégico para el crecimiento sostenible y las ventajas competitivas y, al mismo tiempo, reducir sus desventajas potenciales. El verdadero "liderazgo de IA soberano" va más allá de la gestión organizacional interna e incluye una comprensión más amplia de los efectos sociales de la IA y el papel de la empresa en este ecosistema. Esto significa participar en discusiones políticas, contribuir a la determinación de los estándares éticos y garantizar que la IA se use para el pozo social y no solo para las ganancias. El viaje de la transformación de la IA no es lineal y contendrá la navegación a través de ambigüedades y desafíos inesperados. Por lo tanto, los gerentes deben cultivar agilidad y resiliencia organizacional para que sus equipos puedan adaptarse al progreso tecnológico imprevisto, los cambios regulatorios o los trastornos relacionados con el mercado por IA.

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Comprensión y uso de tecnologías: bases de IA para tomadores de decisiones

La transformación a través de la inteligencia artificial ya no es una visión distante del futuro, sino una realidad actual que desafía a las empresas de todos los tamaños e industrias y, al mismo tiempo, ofrece inmensas oportunidades. Para especialistas y gerentes, esto significa desempeñar un papel activo en el diseño de este cambio para levantar el potencial de IA de manera responsable y administrar los riesgos asociados con confianza.

Los conceptos básicos de la IA, desde modelos generativos hasta la distinción entre asistentes y agentes y impulsores tecnológicos como el aprendizaje automático y los modelos básicos, forman la base para una comprensión más profunda. Este conocimiento es esencial para poder tomar decisiones bien fundadas sobre el uso e integración de los sistemas de IA.

El marco legal, en particular la Ley de la UE KI, establece pautas claras para el desarrollo y la aplicación de la IA. El enfoque basado en el riesgo y las obligaciones resultantes, especialmente para los sistemas de alto riesgo y con respecto a la competencia AI requerida de los empleados, requieren una discusión proactiva y la implementación de estructuras de gobierno sólidas. El área de tensión entre la búsqueda de la innovación y la necesidad de responsabilidad debe disolverse mediante una estrategia integrada que considera el cumplimiento y la ética como parte integral del proceso de innovación.

Los posibles usos de la IA son diversos y en todas las industrias. La identificación de casos de uso adecuados, el control de técnicas de interacción efectivas, como la solicitud y el uso consciente de las aplicaciones en la sombra, son competencias clave para implementar el valor agregado de IA en su propia área de responsabilidad.

Por último, pero no menos importante, la IA cambia de manera sostenible la forma en que se guía, trabaja juntos y se vive la creatividad. Se requiere que los gerentes adapten sus habilidades para centrarse más en las habilidades humanas como la empatía, el pensamiento crítico y la gestión del cambio y crear una cultura en la que las personas y las máquinas trabajan sinérgicamente. La promoción de la colaboración y la integración de la IA como socio creativo requieren nuevas formas de pensamiento y gestión.

Establecer un gobierno integral de IA no es un accesorio opcional, sino una necesidad estratégica. Crea el marco para el uso ético, transparente y seguro de la IA, minimiza los riesgos y genera confianza en todos los interesados.

La transformación de IA es un viaje que requiere aprendizaje continuo, adaptabilidad y una visión clara. Los especialistas y gerentes que enfrentan estos desafíos e internalizan los principios y prácticas descritas aquí están bien equipados para diseñar el futuro de sus organizaciones, áreas y equipos y con confianza en la era de la inteligencia artificial.