Recaptación para reducir brechas tecnológicas

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Recaptación para reducir brechas tecnológicas

 

Los líderes deben centrarse en gestionar las brechas en las habilidades y los procesos de IA dentro de la organización.

 

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Frustrado con los esfuerzos de inteligencia artificial, el CIO de una gran compañía farmacéutica caracterizó los productos y servicios de los proveedores de inteligencia artificial como brillantes pero “niños muy pequeños” que requieren un gran esfuerzo por parte de los miembros del personal interno para alcanzar la madurez necesaria para resolver problemas comerciales prácticos . La empresa podía comprar productos y servicios habilitados para IA, pero comprar por sí solo no era suficiente. La adquisición de tecnología de inteligencia artificial sofisticada aún dejaba a la organización lejos de lograr los objetivos estratégicos y aumentar el valor comercial.

El dilema de esta empresa no es un caso aislado. A pesar de la creciente prevalencia de la tecnología de IA y la gran cantidad de datos dentro de las empresas, obtener valor de la IA no es fácil. Incluso con la tecnología de IA cada vez más fácil de adquirir, el 40% de las organizaciones que realizan inversiones significativas en IA todavía no informan las ganancias comerciales de la IA . Al igual que con los avances tecnológicos en el pasado, la tecnología por sí sola no es la respuesta al valor.

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El Valor de la IA

En cambio, obtener valor de la IA requiere una inversión más allá de la tecnología, especialmente en infraestructura de datos y talento. El talento de la IA puede ser una limitación particularmente difícil. Una vez armadas con tecnología e infraestructura, muchas organizaciones descubren que no tienen las habilidades de inteligencia artificial que necesitan.

La tecnología crea una brecha inevitable :

una brecha entre las soluciones sofisticadas que produce una organización con una tecnología determinada y qué parte de esa producción puede utilizar la organización. Los modelos Spiffy no ayudan si las personas de la organización no saben qué significan los resultados o qué deberían hacer de manera diferente en función de los resultados. El problema para los gerentes, por lo tanto, tiene menos que ver con la gestión de la tecnología en sí y más con la gestión de las habilidades y procesos que necesitan las personas y los equipos.

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Para ilustrar, considere la relación entre la madurez de una organización con una tecnología particular y la sofisticación de su uso de esa tecnología. A medida que una organización madura, la sofisticación técnica probablemente mejora en general. Pero esta sofisticación técnica no se distribuye de manera uniforme en toda la organización.

En estos tiempos de COVID-19, algunos empleados tienen mayores habilidades técnicas que otros. Es probable que algunos roles organizacionales (como los equipos de IA y TI que trabajan en el lado de la producción y el desarrollo de la tecnología) sean más sofisticados técnicamente que los de los empleados que consumen esos resultados (como la alta dirección o los equipos de servicio al cliente). Para agravar la dificultad, a medida que la organización madura, los niveles de habilidad entre los grupos de empleados se desarrollan a diferentes ritmos.

 

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Las Organizaciones

A medida que las organizaciones invierten más recursos en una tecnología de propósito general como la IA, pueden producir resultados más sofisticados con la tecnología. (Consulte “Maduración de la sofisticación tecnológica”). Los empleados que trabajen directamente con IA ganarán experiencia lo cual es necesario para superar los momentos de la pandemia que nos han tocado vivir . Por ejemplo, los modelos de abandono de clientes pueden impulsar la predicción a través de algoritmos más sofisticados, la detección de fraudes puede distinguir mejor las transacciones legítimas de las nefastas, o la logística de inventario puede refinar continuamente el enrutamiento y el reabastecimiento de existencias. Todas estas aplicaciones se benefician significativamente de las mejoras recientes en IA, aumentando la sofisticación de los resultados basados ​​en IA que la organización tiene a su disposición.

Afortunadamente, la tasa de aumento de la sofisticación de la producción puede mejorar considerablemente. Los ecosistemas luchan por ofrecer productos y servicios que ayuden a las organizaciones a aprovechar al máximo los avances tecnológicos. Por ejemplo, cuando una organización no tiene el talento necesario para producir resultados con una tecnología como la IA, puede buscar ayuda en el exterior. Desafortunadamente, la subcontratación ofrece valor relacionado con la inteligencia artificial a solo el 12% de las organizaciones que informan que utilizan este enfoque.

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Esta sombría estadística no significa necesariamente que la subcontratación no funcione.

 El talento externo puede ayudar a las organizaciones a mejorar la productividad y los resultados con la nueva tecnología. Las organizaciones pueden beneficiarse rápidamente de la experiencia ganada con esfuerzo por otros sin la dificultad de ganarla ellos mismos. Pero, como descubrió el decepcionado ejecutivo farmacéutico, la experiencia sobre el contexto empresarial específico es necesaria, especialmente cuando las organizaciones intentan aplicar la IA a procesos centrales y únicos.

Solo con IA no es suficiente

La dificultad es que producir resultados solo con sistemas de IA no es suficiente. La organización debe poder utilizar estos resultados para promover los objetivos comerciales. Los vendedores deben comprender cómo utilizar las predicciones de abandono de clientes y qué significan para su organización, sobre todo con el COVID-19, se necesita hacer una restructuración. Los agentes de servicio al cliente deben comprender por qué el sistema marcó la transacción de un cliente como fraudulenta. Los gerentes de la cadena de suministro necesitan saber por qué un sistema recomienda un nivel de producción o un plan logístico en particular. Pide a muchos trabajadores experimentados que confíen en resultados algorítmicos que aún no comprenden.

 

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Sí, las organizaciones pueden aumentar su consumo de datos y resultados de nuevas tecnologías. Y las empresas y los gerentes pueden ayudar a los empleados a mejorar su capacidad para trabajar junto a las máquinas. Las mejoras en el consumo son necesarias para que las empresas vean los beneficios de los nuevos y sofisticados sistemas de IA. De lo contrario, los avances en la producción se desperdician.

La dificultad es que producir resultados solo con sistemas de IA no es suficiente. La organización debe poder utilizar estos resultados para promover los objetivos comerciales.

Pero la tasa de mejora de los resultados del consumo de IA es más lenta que la tasa de mejora de la producción de IA. Relativamente pocas personas producen ellos mismos modelos de IA. La mayoría de los empleados son consumidores de los resultados de esos modelos. Aumentar la sofisticación de un grupo más grande de usuarios de tecnología avanza lentamente, especialmente cuando (por definición) este grupo de empleados no se centra en la tecnología sino en su función empresarial.

Consumo Necesario

El consumo es necesario porque tecnologías como la IA no funcionan en vacío. La tecnología requiere un contexto empresarial, que es específico de la organización. Este contexto, como era de esperar, es más difícil de subcontratar. En cambio, muchas organizaciones encuentran que es más fácil agregar habilidades técnicas a empresarios conocedores que agregar perspicacia comercial a personal técnico informado. Ayudar a estos empresarios a mejorar su capacidad para trabajar con IA genera valor. 

Según el Informe de investigación y estudio ejecutivo global de inteligencia artificial SMR- BCG del MIT de 2019 , las organizaciones que ayudan activamente a su fuerza laboral existente a obtener habilidades de inteligencia artificial tienen más probabilidades, en 40 puntos porcentuales, de generar valor a partir de la inteligencia artificial que las empresas que no se han centrado en la recapacitación .

 

Por lo tanto, las organizaciones deben alentar a los empleados a utilizar sus nuevas habilidades. Para mejorar la comodidad de los empleados con las nuevas tecnologías, Roche Diagnostics utiliza “teatros de innovación” para proporcionar ejemplos accesibles de cómo la organización puede utilizar la IA. La conferencia interna anual de Siemens sobre IA destaca las formas en que los empleados pueden utilizar la IA. Ambos ejemplos se basan en un amplio entrenamiento de habilidades de inteligencia artificial. Estas empresas reconocen la importancia no solo de hacer que las tecnologías de IA estén disponibles en sus organizaciones, sino también de capacitar a los empleados para que las consuman bien.

Adquirir la tecnología de inteligencia artificial adecuada y producir resultados, aunque es fundamental, no es suficiente. En cambio, para obtener valor de tecnologías como la IA, la empresa debe centrarse en aquellos empleados que consumirán los resultados de IA que produce la organización.

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