Kunal Purohit se une al podcast para discutir la escalabilidad de la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones empresariales. Describe las cuatro etapas de la transformación digital y destaca los desafíos técnicos y culturales que pueden ralentizar su implementación. Además, aborda los errores comunes que enfrentan las organizaciones al adoptar tecnologías de IA.
Introducción a Tech Mahindra
En Tech Mahindra, mi doble papel consiste en aprovechar tecnologías emergentes para desarrollar soluciones innovadoras que nuestros clientes puedan implementar y conseguir beneficios empresariales significativos. Guiamos a las organizaciones en su transición de modelos operativos tradicionales a marcos digitales y cognitivos. Aprovechando ideas y el poder de la IA, ayudamos a obtener resultados más rápidamente, mejorando la satisfacción del cliente.
También formo parte del Consejo Ejecutivo, donde exploramos nuevas ideas para cultivar oportunidades de negocio. En los últimos tres a cuatro años, hemos lanzado con éxito diversas iniciativas destinadas a crear valor a largo plazo para Mahindra.
Integrando IA con la Transformación Digital para el Crecimiento de Ingresos
La transformación digital se ha convertido en un enfoque significativo para las organizaciones, y la IA está revolucionando este concepto. Las empresas poseen datos desde hace tiempo, pero ahora comienzan a reconocer su potencial para generar información útil. Este cambio permite una mejor toma de decisiones y un compromiso más personalizado con los clientes, lo que se traduce en mayor eficiencia operativa y crecimiento de ingresos.
La integración de la IA en el panorama digital, desde la infraestructura hasta la interacción con clientes, ha acelerado significativamente en los últimos años. Técnicas emergentes como la IA generativa y discriminativa se están volviendo más accesibles, aumentando su aplicabilidad en diferentes sectores.
Madurez en el Viaje de IA del Cliente
Colaboramos estrechamente con las empresas para evaluar su madurez en la adopción de IA. Inicialmente, muchas organizaciones establecieron Centros de Excelencia (CoEs) para la automatización, evolucionando gradualmente hacia equipos de Automatización Inteligente. Esta transición les ha permitido explorar casos de uso habilitados por IA, llevando a integraciones más profundas de IA y aprendizaje automático en sus operaciones.
Actualmente, la mayoría de las empresas se encuentran entre la segunda y tercera fase de madurez mientras buscan aprovechar la IA generativa para mejorar la productividad. Algunas organizaciones progresistas ya están implementando estas técnicas avanzadas de IA, pero persisten dificultades con la escalabilidad.
Desafíos en la Escalabilidad de la IA y Soluciones Potenciales
Numerosos factores obstaculizan a las empresas para escalear efectivamente la IA. Aunque existen desafíos técnicos, los aspectos culturales, como tener una mentalidad orientada a los datos, son igualmente significativos. Por ejemplo, si la toma de decisiones se basa más en la intuición que en los datos, la adopción de IA puede verse afectada. Identificar a los líderes dentro de las organizaciones que puedan impulsar el éxito de los proyectos de IA puede ayudar a cultivar una cultura más centrada en los datos.
El miedo a lo desconocido también juega un papel en el estancamiento del progreso. Muchas empresas dudan en experimentar con nuevas tecnologías de IA por temor a fracasos potenciales. Sin embargo, la experimentación temprana puede proporcionar lecciones valiosas y construir confianza.
Desde el punto de vista técnico, los desafíos a menudo surgen al intentar replicar modelos en diferentes entornos, especialmente cuando hay diferentes niveles de infraestructura tecnológica involucrados. Además, mantener los datos actualizados y gestionar modelos puede ser una tarea ardua que requiere un enfoque sistemático.
El aspecto humano tampoco puede ser ignorado. La escasez de talento capacitado en pensamiento arquitectónico moderno y aplicaciones prácticas de IA puede limitar el progreso de una empresa. Las organizaciones deben trabajar en cerrar esta brecha de habilidades para asegurar la implementación efectiva de iniciativas de IA. Además, existe una necesidad constante de equilibrar los costos asociados con el desarrollo de IA frente a los resultados anticipados.
Implicar a Ejecutivos con Preocupaciones Válidas
Para abordar estos desafíos, hemos lanzado el Generative AI Studio, una iniciativa destinada a ayudar a las empresas a explorar la IA generativa sin grandes inversiones iniciales. Al ofrecer acceso a un conjunto de más de 30 funciones, incluyendo generación de código y creación de contenido, empoderamos a las empresas para experimentar y construir conocimiento en torno a la IA generativa mientras mitigamos riesgos.
A partir de nuestra experiencia, las empresas comienzan a apreciar el papel vital que desempeñan la prueba de casos de uso y el avance en la madurez en la implementación exitosa de soluciones de IA.
Casos de Éxito en la Implementación de IA
Hemos observado una variedad de aplicaciones exitosas de IA en diversos sectores. Los casos de uso horizontales a menudo se centran en mejorar la gestión del conocimiento y la comunicación con las partes interesadas. Por ejemplo, en un proyecto reciente con una empresa de resorts, la implementación de IA generativa mejoró significativamente la precisión de las respuestas del 63% al 91%, facilitando un mejor compromiso con las consultas de los clientes.
En industrias especializadas, como la de petróleo y gas, se está implementando IA generativa para optimizar procesos de generación de contratos, reduciendo la dependencia de recursos legales costosos. Por ejemplo, ayudamos a una gran empresa de petróleo y gas a automatizar la creación de plantillas de contratos, logrando importantes ahorros sin sacrificar la precisión mediante la supervisión humana.
Errores Comunes en Iniciativas de IA
Las empresas a menudo dudan en iniciar iniciativas de IA por preocupaciones sobre la responsabilidad ante posibles fracasos. Además, muchas subestiman los recursos necesarios para alcanzar sus objetivos deseados. Para ayudar a mitigar estas cuestiones, alentamos a los clientes a pilotear proyectos iniciales para generar confianza y habilidades, sentando las bases para implementaciones más amplias.
Apoyando la Innovación a través de la Incubación de Startups
A través de nuestra iniciativa Garage4.0, apoyamos startups que alinean con nuestros objetivos tecnológicos. Nuestro objetivo es incubar ideas innovadoras que puedan escalar de forma independiente o integrarse nuevamente en Tech Mahindra. Este enfoque nos permite fomentar la creación de valor, enfocándonos en segmentos de alto crecimiento y brindando potencial para rondas de inversión externas.
Nuestra misión es clara: crear soluciones impactantes que aprovechen el creciente panorama tecnológico de India, beneficiando tanto al Grupo Mahindra como a nuestros clientes.
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