La inteligencia artificial (IA) se está volviendo omnipresente en nuestra vida diaria. Esto es emocionante tanto para las empresas como para los consumidores, pero las marcas también sienten la presión de mantenerse al día. Oracle predice que ocho de cada diez empresas ya han implementado o planean adoptar la IA como solución de servicio al cliente para el año 2020. Como director de estrategia de una plataforma moderna de servicio al cliente conversacional que acaba de lanzar capacidades nativas de IA, puedo atestiguar que la presión es real. Este gran cambio tecnológico hacia plataformas basadas en IA es muy similar a los cambios de plataformas web y móviles que ocurrieron en las últimas tres décadas. Startups de IA como Lemonade están creando nuevos modelos de negocio disruptivos que desafían a los incumbentes en el sector de seguros. De manera similar, las startups centradas en la IA desafiarán a los incumbentes más grandes y tradicionales en todas las principales industrias verticales. Estas empresas más lentas deben evitar los errores que cometieron en el pasado con los cambios a las plataformas web y móviles: ignorar y subestimar el impacto de estas tecnologías emergentes y luego ponerse al día de manera apresurada, externalizando a terceros para acelerar la implementación y no tratar la IA como un imperativo central que las marcas deben abordar de manera muy diferente. Aquí hay algunos consejos sobre cómo construir la IA como una capacidad central de la empresa para evitar ser interrumpido.
Educa a tus interesados tempranamente
Para tener un producto de IA exitoso, necesitas el apoyo del equipo ejecutivo hasta los empleados individuales de los equipos relevantes. Toda la empresa necesita transformarse desde sus cimientos para incorporar y aprovechar adecuadamente la IA como una solución empresarial. Simplemente adoptar un enfoque horizontal de arriba hacia abajo y contratar a un “Director de IA” no es suficiente, esto llevará a utilizar la IA como una táctica fragmentada en diferentes áreas del negocio en lugar de utilizarla para transformar el negocio en su conjunto.
Construye un equipo interno de ingeniería de datos para crear un almacén de datos masivos
Los datos no solo son el combustible que impulsa los algoritmos para hacer predicciones valiosas, sino que también son lo que hace posible alcanzar los altos niveles de precisión que las empresas requieren para obtener resultados exitosos con la IA. Hoy en día, las grandes marcas enfrentan el desafío de tener datos fragmentados en sistemas operativos y silos en diferentes unidades de negocio. Antes de embarcarse en cualquier esfuerzo de IA a gran escala, una marca debe asegurarse de que los datos de todos los sistemas operativos se estén canalizando y almacenando en un almacén de datos masivos para ser utilizados por las soluciones de IA.
Para leer más sobre este tema, puedes visitar el artículo original en Forbes.
