Diez preguntas para afianzar la estrategia de IA que todo CIO debe hacerse

El mundo se lanzó de cabeza a la revolución de la inteligencia artificial (IA). Ahora muchos admiten que no estaban del todo preparados.

La encuesta de juntas directivas de 2024 de Gartner, por ejemplo, encontró que el 80% de los directores no ejecutivos creen que sus prácticas y estructuras de directorio actuales son inadecuadas para supervisar eficazmente la IA.

El informe Enterprise AI Readiness Radar 2024 de Infosys, una empresa de consultoría y servicios digitales, descubrió que solo el  2% de las empresas estaban completamente preparadas para implementar IA a escala y que, a pesar de la publicidad, la IA está a tres o cinco años de convertirse en una realidad para la mayoría de las empresas.

Y el informe Global AI Assessment (AIA) 2024 de Kearney descubrió que solo el 4% de los más de 1.000 ejecutivos encuestados calificarían como líderes en IA y análisis. 

Para contrarrestar estas estadísticas, los CIO afirman que ellos y sus colegas de la alta dirección están ideando estrategias más meditadas y, como parte de ello, están planteando preguntas difíciles sobre sus planes.

A continuación, se presentan diez preguntas que, según los CIO, investigadores y asesores, vale la pena hacer y responder sobre las estrategias de IA de su organización.

1. ¿Qué estamos intentando lograr? ¿Es la IA realmente adecuada para ello?

ChatGPT desató un gran entusiasmo cuando apareció en escena en el otoño de 2022, y con ese entusiasmo surgió una prisa por implementar no solo IA generativa, sino todo tipo de inteligencia.

Ese torrente de actividad se retroalimentó a sí mismo y el miedo a perderse algo se apoderó de él, afirma el ejecutivo de TI Ron Guerrier. Los líderes empresariales y de TI pensaron que se quedarían atrás si no adoptaban la IA tan rápido como los primeros usuarios.

Pero los CIO necesitan lograr que todos primero articulen lo que realmente quieren lograr y luego hablen sobre si la IA (u otra tecnología) es lo que los llevará a ese objetivo.

“La gente recurre muy rápidamente a la IA como solución en lugar de preguntarse si es realmente lo que quiere o si necesita automatización u otra herramienta”, afirma Guerrier, que actualmente se desempeña como director de Tecnología de la organización benéfica Save the Children.

2. ¿Cómo nuestra estrategia de IA respalda nuestros objetivos comerciales y cómo medimos su valor?

Mike Mason, director de Inteligencia Artificial de la consultora tecnológica global Thoughtworks, dice que esta es una pregunta clave para él, ya que garantiza que la estrategia de inteligencia artificial de la empresa impulsará los resultados que los ejecutivos han determinado que traerán éxito organizacional.

De lo contrario, las organizaciones pueden perseguir iniciativas de IA que podrían funcionar técnicamente, pero que no generarán valor para la empresa. “Ha habido mucho de eso durante el último año y medio”, observa Mason.

Mientras tanto, dice que establecer cómo la organización medirá el valor de su estrategia de IA garantiza que esté preparada para ofrecer resultados impactantes porque, para crear dichas medidas, los equipos deben nombrar los resultados deseados y el valor que esperan obtener.

“El momento de experimentar y ver qué se puede hacer fue en 2023 y principios de 2024. No creo que nadie tenga excusas de cara a 2025 para no saber en términos generales qué pueden hacer estas herramientas por ellos”, añade Mason. “Por lo tanto, la organización en su conjunto debe tener una forma clara de medir el ROI, crear indicadores clave de rendimiento y objetivos y resultados clave o cualquier marco que utilicen. Y el sector tecnológico debe esforzarse para asegurarse de que haya claridad al respecto”.

Muchos CIO tienen trabajo que hacer en este aspecto: según una encuesta de IDC de septiembre de 2024, el 30% de los CIO reconocieron que no saben qué porcentaje de sus pruebas de concepto de IA cumplieron con las métricas de KPI objetivo o se consideraron exitosas, algo que probablemente condene a muchos proyectos de IA o los considere “solo para exhibir”.

3. ¿Qué retorno de la inversión proporcionará la IA?

A medida que las organizaciones aprovechan el potencial de la IA, y de la IA generativa en particular, Jennifer Manry, directora de Sistemas y Tecnología Corporativa de Vanguard, cree que es importante calcular el ROI previsto.

“La IA generativa es una inversión importante y requiere un compromiso sustancial en infraestructura y talento”, afirma Manry. “Como socio estratégico clave para la empresa, los CIO deben considerar el retorno que generará esa inversión en términos de valor comercial”.

Manry es consciente de que algunas implementaciones de IA ofrecerán retornos de la inversión modestos y otras ofrecerán ganancias significativas. Ambos tipos de proyectos merecen atención, incluso cuando muchos CIO aún luchan por encontrar el retorno de la inversión.

“Los CIO deben posibilitar y agruparse en torno a grandes apuestas estratégicas, al tiempo que democratizan la IA generativa en sus equipos. Los empleados encontrarán formas de impulsar el valor incremental, la eficiencia y la automatización. Ningún grupo pequeño puede imaginar todas las formas en que la IA generativa puede transformar el trabajo diario de cada equipo o función individual, pero sí pueden aportar ideas sobre las grandes apuestas estratégicas a las que se desea dedicar tiempo y recursos. Por eso se necesita el poder colectivo de todos”, añade.

4. ¿Nuestra estrategia de IA abarca toda la empresa?

“Es fundamental que la estrategia de IA se implemente en toda la organización y no solo en uno o dos flujos de trabajo”, afirma Anant Adya, vicepresidente ejecutivo y director de Entregas para las Américas de Infosys. “Cuando las organizaciones intentan implementar estrategias de IA de manera fragmentada, algunos flujos de trabajo pueden quedar rezagados, y esto podría generar un desequilibrio en el progreso y la comprensión de la IA en su organización”.

Adya aconseja a los CIO que descubren que la estrategia de IA de su organización no se está implementando de manera uniforme que “reconsideren su plan de implementación de IA”.

“Si solo se ha reunido con líderes de un área de su empresa para hablar sobre la implementación de la IA, es hora de crear un plan para un programa de IA para toda la empresa”, afirma. “Si bien puede tener éxito a corto plazo con la implementación de la IA en un área de su empresa, si no quiere que su empresa se quede atrás en la carrera de la IA, debe elaborar un plan de implementación integral y llevarlo a cabo”.

Para ello, evalúe la estrategia actual de IA y tome nota de los aspectos en los que la IA no se está integrando en las prácticas de la organización. Formule un plan para poner al día esos flujos de trabajo y asegúrese de que haya reuniones periódicas con cada uno de los líderes de la empresa que hayan sido designados para ayudarlos a implementar la estrategia de IA.

“Tener visibilidad completa de la implementación de la IA que se lleva a cabo en toda la organización es fundamental para el éxito de cada flujo de trabajo”, agrega Adya.

En una nota relacionada, Adya dice que los líderes de TI también deberían preguntarse si sus estrategias de IA “tienen en cuenta el hecho de que no todos los empleados tienen una comprensión sólida de la IA y sus capacidades”.

“Si bien los CIO y otros líderes pueden tener un conocimiento sólido de cómo utilizar la IA y el lenguaje que la acompaña, sería perjudicial para el éxito de su organización asumir que los empleados de todos los niveles tienen el mismo conocimiento de la IA”, afirma. “Si su estrategia de IA y sus planes de implementación no tienen en cuenta el hecho de que no todos los empleados tienen un conocimiento sólido de la IA y sus capacidades, debe repensar su programa de capacitación en IA”.

5. ¿Contamos con los datos, el talento y la gobernanza necesarios para tener éxito más allá del entorno de pruebas?

Es habitual que las organizaciones prueben un caso de uso de IA, lanzando una prueba de concepto y una prueba piloto para determinar si están haciendo una buena apuesta. Por supuesto, esto suele ocurrir en un entorno de pruebas con datos seleccionados y un equipo de expertos.

Pero a medida que los CIO diseñan sus estrategias de IA, deben preguntarse si están preparados para trasladar una prueba de IA exitosa a producción, dice Mason.

“Necesitan contar con los datos, el talento y la gobernanza necesarios para ampliar la IA en toda la organización”, afirma. “Son elementos fundamentales que una organización debe tener en cuenta”.

Las investigaciones confirman la necesidad de que los CIO y sus colegas ejecutivos reflexionen más sobre esto, ya que solo una fracción de las pruebas de concepto de IA entra en producción y solo una parte de las que entran en producción se consideran exitosas.

6. ¿Qué tan seguros estamos de nuestros datos?

Mientras Guerrier, sus colegas y su equipo avanzan en el uso de IA en su organización, Guerrier plantea una pregunta crítica al equipo: “¿Qué tan seguros estamos de nuestros datos?”

“¿Conocemos los datos que poseemos y los que ingerimos? ¿Realmente entendemos ese ecosistema de datos y cómo calificamos esa [comprensión] en una escala de 0 a 10? Esa es siempre mi pregunta inicial sobre cualquier cosa relacionada con la IA”, afirma.

Guerrier reconoce que los datos no tienen por qué ser perfectos para todos los casos de uso, pero las organizaciones aún necesitan evaluar el entorno de datos para saber si es lo suficientemente sólido para los proyectos de IA específicos que están llevando a cabo.

“Usar IA para modificar un párrafo en una solicitud de subvención es un método de baja fidelidad. Pero si se utiliza IA para determinar cómo responder a una crisis humanitaria en una zona afectada por un huracán, cuando se habla de la vida y el sustento de las personas, eso es diferente”, afirma.

7. ¿Puede defenderse con seguridad nuestro uso de IA si la organización es auditada o destituida?

Esta es otra pregunta que Guerrier quiere que las personas consideren a medida que avanzan en sus planes de IA, y agrega que esa redacción impulsa a las personas a considerar realmente qué tan seguros están en los proyectos de IA que desean llevar adelante.

“Para mí se trata de poder defender todos los componentes”, explica.

Dice que incluso si nadie puede estar 100% cómodo con la calidad y cantidad de los datos que alimentan los sistemas de IA, debería sentirse seguro de que la calidad y la cantidad son lo suficientemente altas para el caso de uso, que los datos están adecuadamente protegidos y que su uso se ajusta a los requisitos reglamentarios y las mejores prácticas, como las relacionadas con la privacidad.

De manera similar, Guerrier dice que los líderes empresariales necesitan tener suficiente confianza en sus algoritmos (que sean éticos y tengan salvaguardas contra sesgos no deseados, que los resultados sean verificables y explicables, que se usen éticamente) para poder defenderlos en una auditoría o una declaración.

“Las corporaciones tienen la responsabilidad de hacer más de eso”, afirma.

8. ¿Estamos preparados para afrontar las implicaciones éticas, legales y de cumplimiento de la implementación de la IA?

En una nota similar, Andy Sack, cofundador y codirector ejecutivo de Forum3, que ofrece soluciones de inteligencia artificial y transformación digital a las empresas, dice que los CIO deben plantearse esta pregunta a sí mismos y a otros ejecutivos de alto nivel.

Es una pregunta particularmente relevante ahora, cuando los gobiernos consideran más regulaciones sobre IA, los tribunales tratan casos relacionados con la IA y la sociedad lidia con las consecuencias, a veces trágicas, de la tecnología en el mundo real.

Sack dice que las empresas necesitan considerar qué implicaciones éticas, legales y de cumplimiento podrían surgir de sus estrategias y casos de uso de IA y abordarlas más temprano que tarde.

“La preparación ética, legal y de cumplimiento ayuda a las empresas a anticipar posibles problemas legales y dilemas éticos, lo que protege a la empresa contra riesgos y daños a la reputación”, afirma. “Si no se abordan los problemas éticos, legales y de cumplimiento, los CIO deben desarrollar políticas y directrices integrales. Además, deben consultar con expertos legales para abordar las regulaciones y establecer comités de supervisión”.

9. ¿Cuál es nuestra tolerancia al riesgo y qué medidas de protección son necesarias para garantizar un uso seguro y ético de la IA?

Manry dice que estas preguntas son una constante en su empresa.

“En Vanguard, nos centramos en la adopción ética y responsable de la IA a través de la experimentación, la formación y la generación de ideas”, afirma. “Desde las perspectivas de los líderes sénior y de los empleados, nuestra experimentación generativa de IA principal hasta ahora se ha centrado en la creación de código, la creación de contenido y la búsqueda y resumen de información”.

Ella aconseja a otros adoptar un enfoque similar.

“Los CIO deben evaluar la tolerancia al riesgo e implementar salvaguardas para la IA generativa a fin de abordar cuestiones de seguridad, protección y ética. Al establecer salvaguardas saludables como protocolos de protección de datos y barandillas éticas, los CIO garantizan un uso responsable de la IA y minimizan los riesgos”, afirma. “Establecer un marco de gobernanza de la IA que defina la tolerancia al riesgo de las organizaciones y los patrones de uso aceptable basados ​​en la sensibilidad de los datos, lo que permite acelerar los casos de uso de IA generativa de bajo riesgo mientras se aplica una evaluación más rigurosa en aplicaciones de mayor riesgo.

“Este enfoque permite a los equipos innovar de forma segura y eficiente, al tiempo que garantiza medidas de seguridad más rigurosas para los casos de uso que involucran datos confidenciales. Al implementar medidas de seguridad sólidas, técnicas de mitigación de sesgos y un proceso de revisión ética, los CIO pueden minimizar los riesgos y garantizar un uso responsable de la IA”.

Sin embargo, no todas las organizaciones han llegado a ese punto todavía: la investigación sobre gobernanza de datos de Lumenalta, que ofrece soluciones digitales personalizadas, descubrió que solo el 33% de las organizaciones han implementado estrategias proactivas de gestión de riesgos para la gobernanza de la IA.

10. ¿Estoy interactuando con la empresa para responder preguntas?

Los CIO no deberían actuar solos, afirma Sesh Iyer, director general, socio principal y copresidente para América del Norte de BCG X, la división de diseño y construcción tecnológica de Boston Consulting Group.

“Los CIO deben preguntarse si están interactuando con la empresa para ofrecer valor con IA generativa, si existe un enfoque claro en la IA generativa con un camino definido para lograr un retorno significativo de las inversiones en 12 meses, si están aprovechando el poder del ecosistema digital para respaldar sus agendas de IA generativa, [y] si tienen un plan claro para extraer y usar datos a escala para lograr estos objetivos”, dice Iyer.

“Estas preguntas son cruciales para que los CIO se aseguren de que están generando valor, orientando el gasto de manera eficaz para lograr retornos y considerando la velocidad de generación de valor, aprovechando la propiedad intelectual y los productos de un ecosistema más amplio para alcanzar el valor más rápido. Además, deben determinar si tienen el ‘combustible digital’ (es decir, datos e infraestructura) necesario para lograr estos resultados impulsados ​​por la IA”.

Aconseja a los CIO “sentarse con la empresa para diseñar o refinar una agenda de ambición integrada” y “desarrollar casos de negocios claros que demuestren retornos en 12 meses, establecer una estrategia de ecosistema sólida y comprometerse activamente con los socios para maximizar el valor”.