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La fiebre del oro de la IA en estos días está plagada de proyectos empresariales abandonados, en los que se culpa a los seres humanos (no a la tecnología en sí) por las altas tasas de fracaso de los proyectos de IA.
Datos recientes indican que los proyectos de IA estancados a menudo fueron el resultado de una mala visión, una mala gestión y una falta de recursos.
El entusiasmo de los altos cargos por convertirse en empresas que prioricen la IA también está ejerciendo presión sobre los ejecutivos de alto nivel y otros tomadores de decisiones de TI que tal vez no tengan los presupuestos, los sistemas o las herramientas para tener éxito.
Aunque los líderes de TI mejorarán en su manejo de la IA a medida que adquieran experiencia, la curva de aprendizaje es pronunciada, afirmó Jack Gold, analista de J. Gold Associates. «En realidad, no es tan diferente de las nuevas tecnologías del pasado y los desafíos que plantearon, como las primeras bases de datos, el paso a aplicaciones web y basadas en navegadores, y más», dijo.
Las empresas de capital de riesgo (VC) en etapa inicial actúan como validadores de tecnologías de inteligencia artificial. Los socios suelen estar tan comprometidos como los fundadores de las nuevas empresas de IA, asistiendo a reuniones con líderes tecnológicos, creando prototipos y guiando a las empresas de cartera.
Pero los capitalistas de riesgo y los CIO tienen diferentes perfiles de riesgo y prioridades cuando se trata de IA. «Cuando los CIO están involucrados, es de una manera muy diferente… Ese CIO está pensando si los van a despedir o no», dijo Julia Mooresocio director de Empresas innovadoras.
Con eso en mente, Mundo de la informática Habló con capitalistas de riesgo sobre cómo las empresas podrían ejecutar proyectos de IA exitosos.
1. Mire cómo la IA cambiará los negocios
Ahora está claro que la IA está transformando las estructuras empresariales, las capas operativas, los organigramas y los procesos existentes. «Como CIO, si miras a largo plazo, obtienes una mejor visibilidad de los resultados de la IA», dijo Sandhya Venkatachalamfundador y socio de Socios de axioma.
«Hoy en día, muchas de estas nuevas capacidades netas están tomando la forma de IA que realiza el trabajo o produce los resultados que hacen los humanos, en lugar de emular o automatizar herramientas de software», dijo Venkatachalam.
El cambio inevitablemente desplazará los sistemas y procesos heredados. Citó la atención al cliente como un área temprana propicia para la agitación.
«¿Quién va a revolucionar Salesforce desde la perspectiva de la IA?» dijo Venkatachalam. «Porque [at] centros de llamadas…, gente [used to be] contestar llamadas; 1763645347 La IA está respondiendo llamadas… y acabas de ahorrar un montón de dinero”.
2. Centrarse en los resultados, no solo en la tecnología de inteligencia artificial
Los líderes de TI deberían enmarcar los proyectos de IA en torno a los resultados, no a la tecnología, afirmó Moore. «Los fundadores miran el impacto en lugar de la tecnología de alguna manera: ¿esto va a cambiar esta industria en particular, en lugar de cuál es la tecnología de inteligencia artificial detrás de ella?» dijo Moore.
Los jefes de tecnología pueden centrarse en trabajos de alto apalancamiento que crean valor al automatizar tareas que requieren mucho tiempo, dijo Brad Harrisonfundador y socio director de Empresas exploradoras.
«Para los CIO… piensen en grande, prototipen, comprendan, preocúpense menos por la tecnología y preocúpense por los resultados, y piensen en el panorama general», dijo Harrison.
3. Piensa en lo que necesitarás mañana, no hoy
Los capitalistas de riesgo normalmente no se fijan en lo que los compradores necesitan en este momento; ellos miran hacia adelante. De manera similar, los líderes de TI deberían analizar cómo la IA puede transformar su industria en el futuro.
El valor real de la IA está en desplazar pilas y procesos heredados, y los triunfos breves o las iniciativas dispersas de IA no significan nada, afirmó Venkatachalam.
Agregar IA a los flujos de trabajo existentes, como crear un modelo de lenguaje grande (LLM) interno, suele ser un desperdicio. Las empresas también están perdiendo el tiempo creando herramientas e infraestructuras patentadas, lo que duplica el trabajo que ya comercializan los grandes laboratorios de investigación, afirmó Venkatachalam.
Las herramientas de IA cambian cada seis meses y la atención debe centrarse en los resultados generales, no en la tecnología. «No financiamos el decimoséptimo copiloto de codificación de IA, ni otro intento más de cambiar la búsqueda. Una vez más, todo es material bueno y útil, completamente cubierto, completamente valorado, pero no es el próximo gran avance», dijo Venkatachalam.
Las inversiones de Axiom Partners incluyen empresas de recursos humanos como círculo8 y la empresa fintech Cannock-EDR.
4. Asóciese para avanzar más rápido
Las organizaciones empresariales no pueden avanzar a la velocidad de transformación que requiere la IA. Es por eso que los líderes de TI deberían asociarse con nuevas empresas nativas de IA, que normalmente avanzan más rápido. La mayoría de las empresas «no están diseñadas para la velocidad de transformación que está ocurriendo actualmente con la computación y la inteligencia artificial», dijo Harrison.
Harrison’s Scout Ventures ha invertido en empresas que crean herramientas de inteligencia artificial en la industria de defensa. Sus reuniones anuales conectan empresas de cartera con socios empresariales como Lockheed Martin, L3Harris, IBM y Red Hat.
Los líderes de TI empresarial también obtienen acceso a una comunidad más amplia de fundadores que trabajan para resolver problemas de IA. «Se están volviendo muy, muy buenos en la aplicación de capas de IA para resolver estas diferentes partes de la cadena de valor de la manera correcta y están obteniendo una eficiencia realmente buena a partir de eso», dijo Harrison.
Asociarse con empresas nativas de IA ahorra tiempo y dinero y afecta las tasas de éxito, especialmente para quienes implementan por primera vez, dijeron los capitalistas de riesgo.
5. Alinee su estrategia de IA con las verticales
Las estrategias de IA vinculan la TI directamente con los productos principales, lo que dicta la supervivencia del mercado. Los tomadores de decisiones de TI deben alinear las estrategias de IA con sus mercados verticales.
La IA física se considera la próxima gran tecnología de IA después de los agentes en algunas áreas. Y las inversiones de Harrison están en sectores verticales como la defensa y la aplicación de la ley, donde la IA se manifiesta en el mundo físico.
La industria de defensa exige responsabilidad en el mundo real y la tecnología de inteligencia artificial no puede ser experimental, afirmó Harrison. «Creo que donde se encuentra con el mundo físico es donde podemos tener el mayor impacto en la humanidad», dijo.
Moore’s Breakout Ventures invierte en empresas de inteligencia artificial en etapa inicial que crean conjuntos de datos y herramientas que, en última instancia, afectan la salud humana. En mercados como el farmacéutico y el biotecnológico, el negocio científico se está convirtiendo en un negocio de datos, afirmó.
«Si nos fijamos en las ciencias de la vida…, se trata de física, química, biología…, un conjunto de datos mucho más complejo. Y, por lo tanto, naturalmente, la industria farmacéutica tiene que mantenerse a la vanguardia, porque la competencia es totalmente digital, son todos datos», dijo Moore.
6. Crear una cultura centrada en la IA
Quizás el mayor obstáculo no sea técnico sino cultural. Los “nativos digitales” más jóvenes, especialmente los trabajadores de la Generación Z, ven las herramientas de inteligencia artificial de manera diferente a los altos directivos.
«Existe una diferencia generacional en la forma en que las personas están conectadas… nativos digitales versus inmigrantes digitales», dijo Harrison.
Los líderes de TI deben salir de la oficina central e interactuar directamente con los miembros del equipo y los proyectos de IA, lo que les brindará información útil. «Yo digo… usa tu gran cerebro, tómate una hora a la semana y dedícala a ese proyecto», dijo Harrison. «Creo que muchas cosas serían mucho, mucho mejores».
7. Ensúciate las manos
Los líderes de TI deben fomentar la experimentación y la creación de prototipos internos para mantenerse a la vanguardia de la rápida curva de la IA.
Juan Mannessocio de Empresas de conjunto de basesdijo que su equipo incluye ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos que intercambian ideas, crean prototipos y construyen herramientas.
Mannes dijo que es mucho más divertido para los CTO y los fundadores cuando su equipo puede decir: “Sí, también probamos esas siete herramientas para bases de datos, y ni siquiera pierdas el tiempo con estas seis, porque santo infierno, ¿verdad?
“Estás en las trincheras”, dijo Mannes. «Gana confianza y también nos hace mucho más inteligentes, en términos de las personas de las que nos rodeamos y cómo las apoyamos».
