Herramientas vs. soluciones: por qué los CIO necesitan un enfoque de dos niveles para la IA generativa

Los CIO que no logran ganar tracción organizacional con la inteligencia artificial (IA) generativa podrían querer repensar cómo están introduciendo la tecnología y cómo están perfeccionando sus estrategias de IA para adaptarse.

Según una nueva investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), cuando los responsables de TI se plantean la IA generativa, deberían crear estrategias distintas para el despliegue de herramientas de IA que mejoren la productividad y para el despliegue de soluciones de IA orientadas a casos de negocio.

Las denominadas herramientas de IA y las soluciones de IA ofrecen dos oportunidades distintas para las organizaciones interesadas en la IA generativa y pueden requerir enfoques separados de despliegue para tener éxito, según el informe del Centro de Investigación de Sistemas de Información (CISR) del MIT, Gestión de las dos caras de la IA generativa.

La clave para obtener valor tanto de las herramientas de IA como de las soluciones de IA es desplegarlas de la forma adecuada con las expectativas correctas, afirman los autores del informe. El informe de investigación fue impulsado en parte por las preguntas de los responsables de TI sobre por qué no están obteniendo el mismo valor de la IA generativa que el que han obtenido de las tecnologías de datos y análisis en las últimas décadas, afirma Barbara Wixom, investigadora científica principal del MIT CISR.

Una de las razones puede ser que hayan adoptado un enfoque único de la IA. Otra puede ser no reconocer que el despliegue de ciertas herramientas de IA puede generar familiaridad, sentando las bases para mayores avances con iniciativas más ambiciosas por venir.

Las herramientas de IA requieren formación

Al desglosar el uso actual de la IA en la empresa, el informe CISR del MIT diferencia herramientas de IA como ChatGPT, Adobe Acrobat AI Assistant y Microsoft Copilot, que permiten mejorar la productividad, de soluciones de IA más complejas y estratégicas destinadas a generar beneficios económicos cambiando procesos y sistemas a escala.

Más que simples juegos de productividad, las herramientas de IA ayudan a los empleados a sentirse cómodos con el uso de la IA, afirma Wixom. Por ello, los responsables de TI deben ver herramientas como los asistentes y copilotos de IA “como mecanismos realmente importantes para construir su democracia de datos”, añade.

“Cuantos más empleados y trabajadores utilicen estas herramientas genéricas y se sientan más cómodos y creativos en el uso de la IA, más se elevarán las competencias de los empleados y más se innovará en el ámbito de las soluciones”, afirma.

Sin embargo, las directrices son importantes, especialmente con este nivel de ofertas de IA, porque algunas pueden reutilizar los datos de la empresa que se introducen. Además, la formación también es esencial para garantizar que los asistentes y copilotos de IA puedan ser tecnologías de entrada eficaces a soluciones de IA más sofisticadas en el futuro.

“Hay valor en ese tipo de jugueteo y experimentación a nivel de empleado, pero hay que hacerlo de forma segura”, dice Nick van der Meulen, científico investigador del MIT CISR. “Muchas de estas herramientas de IA generativa están disponibles en el dominio público, por lo que debes asegurarte de que tienes algunas buenas directrices, tal vez incluso que tienes algunas herramientas selectas de proveedores elegidos en los que confías”.

Muchos CIO en los primeros días de los copilotos de la IA no estaban del todo convencidos de la promesa de las herramientas. Esto se debía en parte a que sus efectos completos pueden ser difíciles de calcular, dado que los empleados no suelen hacer un seguimiento del ahorro de tiempo. Un ejecutivo entrevistado por los investigadores para el informe sugirió que las herramientas de IA son “afeitadoras” de productividad, porque ahorran a los usuarios unos minutos en cada tarea al resumir documentos o ayudar a redactar un correo electrónico, por ejemplo.

Las soluciones de IA necesitan planes estratégicos

A diferencia de las herramientas de IA, las soluciones de IA abordan necesidades empresariales estratégicas, señalan los investigadores. Un gran modelo lingüístico (LLM) utilizado por un contact center para procesar el contenido y el tono de las conversaciones y proporcionar asesoramiento en tiempo real a los agentes es un buen ejemplo. Las organizaciones que despliegan soluciones de IA deben crear procesos de innovación de IA formales y transparentes y elaborar directrices para el desarrollo de IA que den prioridad a la diferenciación competitiva a través de la personalización, recomienda la nota de investigación.

“Para evitar caer en lo que un ejecutivo denominó ‘mentalidad de lista de lavandería de IA genérica’, las organizaciones necesitan estructuras de gobierno claras, una participación temprana y coherente de las partes interesadas, y centrarse en soluciones escalables“, dice el informe de investigación. “La organización del ejecutivo creó un grupo de trabajo de alto nivel para guiar sus iniciativas de IA generativa, aprovechando diversas fuentes como hackatones y consultores externos para sacar a la superficie las ideas de las partes interesadas para las soluciones de IA generativa”.

En algunos casos, el valor de las soluciones de IA puede hacerse evidente antes que el valor de las herramientas de IA, dice Wixom. “Si estás trabajando en una industria pesada en contenido, pesada en experiencia, pesada en documentos, con todos esos datos no estructurados, entonces existen oportunidades increíbles”, dice. “Van a tener sus casos de uso de oro que abordan mejor”.

Respuestas personalizadas

Dhaval Gajjar, CTO de la plataforma de marketing de texto SaaS Textdrip, está de acuerdo en que estos dos tipos de implementación de IA generativa requieren diferentes estrategias.

Por ejemplo, el uso exitoso de las herramientas de IA, que tienden a ser más fáciles de implementar, depende de la capacitación del usuario, dice Gajjar, también CEO de Pranshtech, una firma de desarrollo de sitios web y aplicaciones móviles. “La estandarización por proveedor debe ir acompañada de directrices y mejores prácticas para su uso eficaz”, afirma, haciéndose eco de las recomendaciones del MIT CISR.

Soluciones como los sistemas de detección de fraude o de análisis predictivo basados en IA son más complejas, añade. “Por mi parte, cualquier solución de IA requeriría un enfoque estructurado y formal para su lanzamiento”, añade Gajjar. “Por lo tanto, se necesitará una colaboración interfuncional para ofrecer este valor a escala, con pruebas rigurosas y una gobernanza clara”.

La división entre herramientas y soluciones de IA es más un marco práctico para el despliegue que una división técnica, añade Moe Asgharnia, CIO de la empresa de contabilidad y consultoría BPM.

“Es importante recordar que la tecnología subyacente es la misma”, afirma. “Donde difiere es en cómo se aplican y utilizan. Donde las herramientas de IA como los chatbots o los asistentes de escritura mejoran la productividad con tareas específicas, las soluciones de IA como una plataforma de atención al cliente impulsada por IA están diseñadas para transformar todo un flujo de trabajo utilizando múltiples capacidades de IA”.

Asgharnia está de acuerdo en que las herramientas de IA como los copilotos pueden conducir a la aceptación por parte de los empleados de soluciones más complejas. “Las herramientas de IA pueden ofrecer ganancias rápidas en términos de productividad y eficiencia, y pueden actuar como un trampolín para implementaciones de IA más complejas en el futuro”, dice. “Al crear familiaridad y comodidad con estas herramientas, las empresas pueden crear una base más sólida para implementar soluciones de IA más grandes más adelante”.

Ambos tipos de tecnología de IA generativa pueden ser útiles si se despliegan correctamente, añade. “La diferencia en el alcance y la complejidad de cada uno, impacta directamente en cómo deben desplegarse o implementarse”, dice Asgharnia. “En ambos casos, las organizaciones deben medir el éxito tanto por el impacto inmediato como por lo bien que estas herramientas y soluciones se alinean con los objetivos de negocio a largo plazo”.