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Conclusiones secreto de ZDNET

• Tres abriles posteriormente de la revolución de la IA, la muchedumbre empieza a ponerse nerviosa.
• Los líderes empresariales deben centrarse en suscitar resultados, no en implementar herramientas.
• Una IA exitosa es un proceso de enseñanza que requiere una importante popularidad cultural.

Han pasado tres abriles desde el tirada de ChatGPT. Si aceptablemente el ritmo del cambio a veces puede parecer increíble, ahora existe una creciente preocupación de que la IA generativa pueda no ser el cambio revolucionario que algunas personas creían.

Los expertos advierten que la burbuja de inversión en IA podría estar a punto de explotar, y muchos directores ejecutivos se están frustrando con la concepción de IA, posteriormente de favor pasado a sus empresas modificar en proyectos sin retornos visibles.

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Para los líderes digitales y empresariales encargados de crear valía a partir de la IA genérica y otras tecnologías emergentes, como la IA agente y la investigación profunda, aquí hay cinco formas de avalar que su revolución de la IA sea más un auge que un fracaso.

1. Esfuércese por evitar la ‘pilotpalooza’

Diana Schildhouse, directora de datos y disección de Colgate-Palmolive, dijo que la secreto para el éxito de la IA es identificar el problema empresarial que debe resolverse y encontrar la alternativa tecnológica adecuada.

“Necesitamos asegurarnos de que lo que hace sea tangible y táctico”, dijo a ZDNET. “Nuestro enfoque no se alcahuetería de tener un equipo de IA que esté en una torre de marfil construyendo poco que creemos que es una alternativa brillante, pero luego, cuando llega el momento de conversar con la empresa, en sinceridad no ayuda a resolver lo que están buscando”.

Schildhouse trabaja con su equipo y la empresa para ejecutar pilotos que demuestren valía. Una vez que se demuestra ese valía, consideran cómo ampliar sus soluciones adecuadas para su propósito.

“Las organizaciones pueden caer en esta trampa de lo que yo llamo ‘pilotpalooza'”, dijo. “A veces incluso se le candela ‘Florecen mil flores’. Es donde todos prueban todas las formas posibles de hacer poco”.

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Schildhouse dijo que las grandes empresas podrían terminar con cientos de pilotos haciendo cosas similares en todo el mundo. Una focalización cuidadosa conduce a un viejo impacto empresarial.

“Ser muy juicioso sobre cómo configuramos los pilotos, lo que estamos aprendiendo y luego el plan de escalado es poco que nos ha ayudado a impulsar el éxito, porque no estamos probando cada objeto nuevo y brillante de una modo no gobernada”.

2. Implementar soluciones maduras

Ian Ruffle, jerarca de datos y conocimientos del doble en averías de automóviles del Reino Unido, RAC, dijo que se producen altas tasas de fracaso de la IA cuando los profesionales se centran en la tecnología en espacio del desafío empresarial.

La exageración es un problema importante para los profesionales que incursionan en la IA. El deseo de tener la delantera de ser los primeros en proceder significa que los proveedores de software han estado ocupados asegurando que sus productos se comercialicen como habilitados para IA, haya o no un cambio radical en la capacidad.

Si aceptablemente ha habido cierta concurso a la hipérbole de la IA, Ruffle le dijo a ZDNET que existen soluciones tecnológicas aperos en el mercado y que los profesionales deben memorar hasta dónde ha llegado la tecnología emergente en un corto espacio de tiempo.

“Creo que tres abriles es poco para calar a donde estamos”, dijo. “Hay una enorme cantidad de capacidad. Sin incautación, las organizaciones a las que les irá aceptablemente en IA serán las que esperen hasta encontrar un problema y desplieguen una IA madura para resolver ese desafío”.

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Ruffle dijo que trabaja en estrecha colaboración con las partes interesadas del negocio, su equipo y proveedores de tecnología secreto, incluido Snowflake, para encontrar soluciones basadas en IA para los desafíos comerciales.

Dijo que las organizaciones están preocupadas, con razón, por la gobernanza, pero retraso ver una subida en el ritmo de implementación en los próximos dos abriles.

“La capacidad seguirá avanzando”, afirmó. “Cuando te concentras en el proceso de encontrar una alternativa a un problema, creo que la IA es enormemente capaz”.

3. Aprenda de sus desafíos

Paul Neville, director de tecnología, datos y datos digitales de la agencia británica The Pensions Regulator (TPR), dijo que es importante convenir que el auge o la caída no son los únicos resultados potenciales de una inversión en IA.

“Hay una distancia conveniente ilustre entre esas dos cosas y creo que debemos ser visionarios, reflexivos y estar preparados para pensar de modo diferente”, dijo a ZDNET.

Neville ha creado un equipo de diseño centrado en el agraciado que garantiza que la ordenamiento se centre en los resultados correctos para los usuarios. Estos resultados, incluidos los de proyectos de IA, se miden y la empresa reflexiona sobre el progreso.

“Trabajamos de una modo extremadamente iterativa y estamos aprendiendo”, dijo. “Probaremos cosas que no funcionan la primera vez. Necesitamos planificar eso, porque es parte de este mundo. Es parte de la innovación. No se logra nulo sin que a veces las cosas no funcionen. Lo más importante es estudiar de ese proceso”.

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Como parte de este enfoque iterativo, Neville lidera trabajos de investigación fuera de TI, alentando a TPR a convertirse en una ordenamiento de enseñanza.

“No me gusta la frase ‘marrar rápido’ porque no creo que hayas fallado si has aprendido poco en el camino”, dijo, ayer de describir cómo se aplica ese enfoque a las implementaciones de IA.

“El éxito se alcahuetería de estudiar sobre la marcha y no de tratar de hacer todo a la vez. Se necesita un buen control, una buena gobernanza. Y eso se combina con tener una visión a espacioso plazo. Cuando estas cosas se unen, se pueden ganar resultados incrementales que, en última instancia, entregan un mejor valía y una diferencia tangible para las personas que importan”.

4. Exceder la resistor cultural

Mike Bray, vicepresidente de innovación del doble en fabricación RS, reconoció que la IA continúa acaparando titulares y entusiasmo entre los líderes empresariales, y ahora los CIO están lidiando con la sinceridad de explotar la tecnología emergente.

“La inversión en herramientas de IA es sólo el primer paso; la implementación es el viejo desafío porque requiere un cambio cultural profundamente arraigado”, afirmó.

Nuevo investigación de RS sugirió que la resistor al cambio es el viejo obstáculo interno que enfrentan los altos líderes cuando se alcahuetería de innovación.

Bray dijo a ZDNET que la resistor cultural entre equipos, gerentes o personal de primera tendencia puede parar la asimilación de nuevas herramientas, tecnologías y procesos, lo que dificulta la ampliación de pilotos de IA y pruebas de conceptos.

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Dijo que los CIO deben priorizar la ejecución de IA decidida sin dejarse sobrellevar por las exageraciones.

“El éxito depende de resolver desafíos comerciales genuinos que sean importantes para los empleados y de incentivar al personal a adoptar nuevos procesos demostrando beneficios claros y tangibles en sus funciones diarias”, dijo.

“Cuando los empleados ven cómo la IA puede hacer que su trabajo sea más dócil, más competente o más gratificante, la asimilación es poco natural. En última instancia, una iniciativa de IA sólo entregará un valía duradero si se implementa con un enfoque claro, no simplemente por el simple hecho de hacerlo”.

5. Concéntrese en la integración de sistemas

Steve Lucas, director ejecutante del doble en tecnología Boomi, dijo que la revolución de la IA está ocurriendo de diferentes maneras y a múltiples velocidades. A medida que las empresas de tecnología avanzan con la innovación, algunos usuarios finales pueden proyectar perplejos.

“Creo que hay ciertas cosas en las que el ritmo de experimentación es acelerado y parada con los proveedores de modelos”, dijo.

“En términos más generales, creo que el ritmo de asimilación está un poco retrasado porque muchas personas en los negocios no entienden completamente, por otro banda, cómo alimentamos a la IA con los datos adecuados que estos modelos necesitan”.

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Lucas dijo a ZDNET que uno de los grandes problemas es la integración. Los CIO y sus socios proveedores deben trabajar juntos para guatar los vacíos.

“Tenemos todos estos sistemas empresariales. Los hemos tenido durante mucho tiempo, y tal vez tengamos demasiados”, dijo.

“Igualmente tenemos IA en los modelos, pero nos equivocación el tejido conectivo entre los sistemas empresariales y la IA. La muchedumbre está descubriendo que equivocación una pila de activación en el medio. La integración será la secreto del éxito”.