Casi todos los líderes empresariales del planeta, el 94 %, cree que la IA será fundamental para el éxito en los próximos cinco años. Aún así, según la última investigación de Deloitte sobre el estado de la IA, muchas empresas aún no están logrando el valor que esperaban: ha habido un aumento del 29 % en la proporción de encuestados que se identifican como “bajo rendimiento” de la IA este año en comparación con el año pasado.

Los problemas que disminuyen el impacto de la IA incluyen desafíos para mejorar su valor comercial y la falta de compromiso ejecutivo total, según muestra la encuesta de Deloitte. Los líderes de la industria y los observadores en las trincheras están de acuerdo en que son estos problemas organizacionales, en lugar de los problemas técnicos, los que están frenando el progreso.

Un punto importante es que la IA debe servir al cliente y ayudar a la empresa a poner al cliente al frente y al centro.

La clave es hacer que los tomadores de decisiones se sientan más cómodos y informados sobre la IA, crear un apoyo organizacional para la IA y mantener el enfoque directo en cómo puede ayudar al cliente. “Es más probable que las organizaciones compren enfoques basados ​​en IA cuando se relacionan directamente con el valor demostrable para el cliente”, dice Rajesh Raheja , director de ingeniería de Boomi . “Por ejemplo, un motor de recomendaciones que pueda mostrarle cuál es el próximo paso a implementar en un proceso comercial basado en las mejores prácticas comprobadas que ha aprendido será mucho más útil para una empresa que el mismo motor que solo muestra más productos que la empresa puede comprar. Ambos requieren modelos sofisticados de IA, pero el primero claramente crea valor para los clientes”.

Se pueden desarrollar muchos casos de negocios innovadores que pueden ayudar a impulsar la adopción de la IA. Los ejemplos citados por Raheja incluyen el uso de IA “para analizar los datos de los clientes que se ingresan en el sistema para el formateo y las verificaciones semánticas. El procesamiento del lenguaje natural y los chatbots automatizados para la gestión de las relaciones con los clientes son otros casos de uso”.

Hay que tener en cuenta que “la adopción de IA está restringida por la disponibilidad de científicos de datos, y no podemos capacitarnos para salir de ese problema”, dice Arijit Sengupta , director ejecutivo. y fundador de Aible. Estamos tratando de enseñar a los usuarios empresariales a hablar IA en lugar de enseñar a la IA a hablar de negocios. Antes de enviar a los usuarios comerciales a aprender Python, quizá debamos preguntarnos: “¿Por qué la IA no puede comprender mis necesidades comerciales y generar el código Python automáticamente?” La revolución de Internet no sucedió porque todos aprendieron a codificar para interactuar con la World Wide Web; sucedió porque el navegador Netscape podía ser utilizado por casi cualquier persona”.

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Artificial Intelligence Needs To Speak The Language Of Business, Not The Other Way Around