El poder de la IA generativa es innegable, sin embargo, muchas organizaciones siguen siendo cautelosas a la hora de adoptar completamente esta tecnología. Si bien existen preocupaciones legítimas sobre los riesgos, como exponer la propiedad intelectual o los datos personales, Andrew McAfee, científico principal de investigación en MIT Sloan School of Management, sostiene que estos riesgos se pueden gestionar. De hecho, McAfee cree que no entrar en la carrera de la IA es un gran error, ya que los beneficios de la IA generativa son significativos y las recompensas en caso de éxito valen la pena perseguir.
Para identificar oportunidades y determinar el potencial retorno de inversión de las aplicaciones de IA generativa, McAfee recomienda cuatro pasos básicos que los líderes empresariales deberían considerar.
En primer lugar, es importante inventariar los trabajos de conocimiento existentes y determinar qué tareas se pueden mejorar utilizando IA generativa. Por ejemplo, si estás creando algo basado en una plantilla establecida, deja que la IA lo intente primero y luego haz que un trabajador humano lo revise y edite.
En segundo lugar, considera soluciones de IA predefinidas. McAfee sugiere utilizar un asistente de IA generativa competente pero ingenuo para determinados roles. Este tipo de asistente se puede obtener a través de soluciones de IA preconstruidas y puede ayudar a los nuevos empleados a ser productivos rápidamente al encargarse de tareas como probar software o depurar errores.
En tercer lugar, para los trabajos de conocimiento que requieren más experiencia, considera combinar un sistema de IA generativa predefinido con otro sistema entrenado con datos internos. Esto permitirá a las organizaciones obtener el resultado de un asistente más experimentado aprovechando el conocimiento institucional, la información de los clientes, el análisis de sentimientos y el conocimiento específico de la industria.
Por último, prioriza los proyectos potenciales identificando los roles que son más adecuados para asistentes digitales ingenuos o experimentados y enfocándote en los casos de uso más prometedores de IA generativa. Según la investigación de McKinsey, áreas como las operaciones de atención al cliente, el marketing y las ventas, la ingeniería y la I+D tienen el mayor potencial para aplicaciones de IA generativa.
En conclusión, aunque existen riesgos asociados con la IA generativa, es crucial que las organizaciones superen estos desafíos y entren en la carrera de la IA. Siguiendo los pasos de McAfee, las empresas pueden identificar oportunidades, mitigar riesgos y aprovechar los beneficios potenciales de la IA generativa para impulsar la productividad y el éxito.
Preguntas frecuentes: IA Generativa en los Negocios
P: ¿Cuáles son los riesgos asociados con la IA generativa en las organizaciones?
R: Los riesgos, como exponer la propiedad intelectual o los datos personales, son preocupaciones con la IA generativa.
P: ¿Por qué es importante que las organizaciones adopten la IA generativa?
R: Los beneficios de la IA generativa son significativos y pueden conducir a recompensas en caso de éxito.
P: ¿Cuáles son los cuatro pasos recomendados por Andrew McAfee para determinar el potencial retorno de inversión de las aplicaciones de IA generativa?
R: 1. Inventariar los trabajos de conocimiento existentes e identificar las tareas que se pueden mejorar utilizando IA generativa.
2. Considerar soluciones de IA predefinidas para determinados roles.
3. Combinar un sistema de IA generativa predefinido con otro sistema entrenado con datos internos para los trabajos de conocimiento que requieren experiencia.
4. Priorizar los proyectos potenciales en función de los roles más adecuados para asistentes digitales ingenuos o experimentados.
P: ¿En qué áreas hay mayor potencial para aplicaciones de IA generativa según la investigación de McKinsey?
R: Según McKinsey, áreas como las operaciones de atención al cliente, el marketing y las ventas, la ingeniería y la I+D tienen el mayor potencial para aplicaciones de IA generativa.
Definiciones:
– IA generativa: Una tecnología capaz de generar contenido o realizar predicciones en base a grandes cantidades de datos.
– Propiedad intelectual: Activos intangibles, como inventos o trabajos creativos, que están protegidos por leyes de derechos de autor, patentes o marcas comerciales.
– Datos personales: Información que puede identificar a un individuo, como su nombre, dirección o número de seguridad social.
Enlaces relacionados sugeridos:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
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