Implementación de IA Generativa: Guia para Líderes Empresariales

La llegada de la IA generativa marca un hito comparable a la irrupción de Internet o la propagación de los dispositivos móviles, prometiendo una revolución en la productividad individual y empresarial. Un impresionante 82% de las organizaciones que utilizan o planean usar IA creen que transformará significativamente sus industrias, perfilándose como una herramienta indispensable para el futuro empresarial.

Lo que distingue a la IA generativa es su accesibilidad y capacidad para enfrentar desafíos cotidianos de maneras innovadoras. Facilitando la interacción mediante el lenguaje cotidiano, esta tecnología permite a cualquiera, con solo saber formular una pregunta a un motor de búsqueda, interactuar con chatbots o agentes virtuales para obtener respuestas, generar contenido, crear imágenes, resumir documentos y mucho más.

Además, la IA generativa destaca en cuatro funciones clave: creación, resúmenes, detección y automatización. Estas capacidades se traducen en aplicaciones transformadoras para las empresas, como la mejora de interacciones con los clientes, el entrenamiento de empleados, la generación de contenido de marketing y la optimización de procesos empresariales. McKinsey & Company estima que la IA generativa podría añadir entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales a la economía global, destacando su potencial para acelerar, automatizar, escalar y mejorar los procesos empresariales de manera significativa.

Algunos modelos base que pueden ser mas familiares para estas IA generativas son los LLMs, como Chat GPT o Gemini. Sin embargo, la mera implementación de estos modelos no brinda todos los beneficios a tu empresa. Mas bien estos actúan como motores sobre los cuales tu aplicación de IA generativa se personaliza, moldea e impulsa a través del aporte humano y la identificación de patrones que permiten a las personas de tu empresa concentrarse más en la estrategia que fomenta el crecimiento y menos en tareas repetitivas que quitan tiempo y motivación al trabajador. La otra parte que compone las aplicaciones de IA generativa es la programación tradicional, la cual es más precisa, que ayuda a establecer limites y reglas para la IA para evitar alucinaciones, costos excesivos y asegurar que se utilice en beneficio de la empresa.

Esta guía detallada, inspirada en las recomendaciones de Google Cloud, te conducirá a través de los pasos cruciales para implementar la IA generativa en tu empresa, independientemente del sector en el que operes.

Paso 1: Identificar un Dominio Específico

El primer paso es seleccionar un dominio dentro de tu empresa que se beneficiaría significativamente de la IA generativa. Es crucial agrupar todos los casos de uso de este dominio y ejecutarlos secuencialmente. Concentrarnos en un enfoque dirigido asegura mejores resultados. Además, podemos aprovechar cómo el modelo, al ser perfeccionado y al recibir más datos, se vuelve más inteligente. Esto, posteriormente, se reflejará en otros casos de uso o áreas del dominio.

Puede ser cualquier área que enfrente desafíos únicos, desde atención al cliente hasta desarrollo de productos y marketing. Por ejemplo, en el dominio de atención al cliente y soporte, podríamos empezar con chatbots inteligentes para mejorar el servicio al cliente. Luego, avanzar a otro caso de uso donde la IA nos ayude a identificar tiempos de respuesta y programar visitas de soporte. Finalmente, implementar un caso de uso donde la IA optimice rutas para que los técnicos tengan desplazamientos más eficientes y comunicar a los clientes los tiempos aproximados de visita. Esto mejoraría la experiencia del cliente y reduciría los costos de movilidad y tiempo de los técnicos.

Paso 2: Elegir un Arquetipo

Luego de seleccionar un dominio específico para implementar la IA generativa, es crucial comenzar con un enfoque dirigido y concentrado. Determina qué función o puesto dentro del dominio elegido deseas mejorar primero con la IA generativa. Iniciar con un único caso de uso permite una implementación más controlada y manejable, facilitando la optimización de procesos y el aumento de productividad en un área específica.

Este método paso a paso te ayuda a visualizar cómo la IA puede optimizar los procesos y aumentar la productividad de manera efectiva. Una vez que este caso de uso inicial esté funcionando correctamente y hayas identificado las mejoras y beneficios tangibles, puedes proceder a replicar el éxito en otros arquetipos o áreas de tu empresa, expandiendo gradualmente el impacto y alcance de la IA generativa en tu organización.

• Claves para identificarlo:

  • Puestos difíciles de retener o contratar debido a tareas repetitivas que generan aburrimiento y falta de propósito del empleado.

  • Oportunidades para automatizar tareas tediosas.

  • Generar un ambiente de seguridad, cumplimiento y calidad, como tareas de supervisión para asegurar que se cumplan especificaciones. Usar IA puede ayudar a identificar el mal estado de un producto, evitar posibles futuras sanciones, así como mejorar la calidad de los productos.

Paso 3: Determinar Fuentes de Datos

La selección de fuentes de datos es crucial para el éxito de cualquier modelo de IA generativa, dado que estos datos son el fundamento para el aprendizaje y desarrollo de la IA. Es vital recopilar datos que no solo sean precisos y relevantes para el área de enfoque específica, sino que también estén limpios y bien organizados. En el ámbito del marketing, por ejemplo, sería necesario compilar datos sobre interacciones de clientes, resultados de campañas anteriores y preferencias de consumidores, provenientes de diversas fuentes internas y preparados cuidadosamente para evitar incoherencias o sesgos.

Es importante identificar y organizar los datos relevantes para asegurar que el modelo pueda aprender eficazmente, además de mitigar riesgos de errores y mejorar las respuestas de la IA.

Paso 4: Crear un Equipo Tigre

Para liderar la implementación de la IA generativa, es crucial formar un equipo tigre compuesto por tres actores clave, cada uno aportando habilidades y perspectivas únicas:

1. Individuo del Área Comercial: Este miembro es esencial para comprender en profundidad los requisitos del trabajo, flujos de trabajo, desafíos y necesidades diarias del arquetipo seleccionado. Su conocimiento del dominio empresarial garantiza que la solución de IA generativa se alinee con las necesidades operativas y estratégicas de la empresa.

2. Ingeniero de Prompts: Encargado de convertir las necesidades, acciones y resultados esperados del arquetipo empresarial en prompts claros y efectivos para los modelos de IA generativa. Este papel es vital para diseñar la interacción entre el modelo de IA y los usuarios finales, asegurando que las respuestas generadas satisfagan las expectativas y contribuyan a los objetivos empresariales.

3. Jefe de Operaciones de ML: Se ocupa de preparar y gestionar la aplicación en producción. Su tarea es asegurar que el modelo de IA generativa se integre adecuadamente en el entorno tecnológico de la empresa, funcione eficientemente y esté listo para escalarse según sea necesario.

Con este equipo multidisciplinario, tu empresa estará preparada para implementar eficazmente la IA generativa, desde la conceptualización hasta su operación en producción, asegurando que cada paso se alinee con las metas estratégicas y necesidades operativas.

Paso 5: Definir Objetivos

Al definir los objetivos de tu proyecto de IA generativa, es crucial establecer metas claras y específicas que esperas alcanzar. Esto guiará el desarrollo del proyecto y ofrecerá un marco para evaluar su éxito. Los objetivos deben ser medibles, alcanzables, relevantes y temporales (SMART) para que el equipo tenga una dirección clara y pueda medir el progreso hacia estos objetivos. Por ejemplo, si buscas mejorar la eficiencia operativa, podrías proponerte reducir el tiempo de respuesta del servicio al cliente en un 20% en tres meses. Establecer objetivos claros desde el principio asegura que todas las actividades del proyecto estén alineadas y contribuyan directamente a los resultados deseados, permitiendo una implementación de la IA generativa más enfocada y efectiva. Además, es esencial asegurar una interacción humana para supervisar estos objetivos y así tener un feedback constante sobre el progreso.

Los resultados que algunas organizaciones han reportado después de adoptar la IA incluyen un 66% de aumento en eficiencia operativa, un 57% en la experiencia del cliente, y un 49% en innovación. Para más información sobre estas cifras, puedes consultar el manual de Google.

Objetivos útiles podrían incluir: indicadores de exactitud y calidad del modelo, métricas de tareas realizadas y tiempo de respuesta, encuestas a clientes, comparativas de costos con tercerización o procesos manuales, cuantificación de resultados incorrectos o indeseados del modelo, y métricas de impacto del modelo en el aumento de ventas o la reducción de reclamos, entre otros.

Paso 6: Diseñar Prompts con el Equipo Tigre

Es crucial colaborar con el equipo Tigre para diseñar prompts efectivos que aseguren respuestas útiles y relevantes de la IA generativa. Este equipo interdisciplinario, experto en necesidades empresariales, modelos de IA, ajustes y la integración de aplicaciones, es fundamental para convertir los objetivos de negocio en instrucciones claras para la IA. Trabajando juntos, pueden crear prompts que orienten adecuadamente al modelo de IA, mejorando así las interacciones para el usuario final. La consulta de ejemplos de prompts y el aprovechamiento de las habilidades de cada miembro aceleran este paso esencial, marcando una diferencia significativa en cómo la IA cumple con los objetivos empresariales.

Paso 7: Generar IU y UX

Desarrollar una interfaz de usuario (UI) y experiencia de usuario (UX) intuitivas para el modelo de IA generativa es fundamental para su éxito en producción. Esto incluye simplificar la interfaz y el diseño, como por ejemplo ofrecer opciones para que los usuarios personalicen la salida del modelo según el tono deseado, como "formal", "informal", "técnico" o "creativo".

Es crucial crear un flujo de trabajo coherente que guíe a los usuarios de manera intuitiva a través de las capacidades de la IA, asegurando que la UI/UX se integre sin problemas en el ecosistema más amplio de aplicaciones existentes. Además, es importante que la interfaz sea responsiva y accesible en varios dispositivos para mejorar la accesibilidad y la adopción del modelo por parte de los usuarios finales.

Paso 8: Expandir a Más Usuarios

Una vez ajustado y probado el modelo con un pequeño grupo (entre 2 o a 3 personas), amplía gradualmente su uso a más usuarios dentro del arquetipo seleccionado. Incrementar entre 5 y 10 personas es adecuado. Asegúrate de que cada persona integrada conozca el funcionamiento del arquetipo, mediante talleres o capacitaciones, para luego, a través de encuestas, evaluar su valoración y obtener retroalimentación para seguir mejorando el arquetipo.

Paso 9: Crear un Plan de Operaciones para el Modelo de Lenguaje

Crear un plan de operaciones para el modelo de IA generativa es crucial para su éxito. Este plan debe abarcar desde la infraestructura técnica hasta la seguridad de los datos, pasando por la actualización y mejora continua del modelo, incluyendo pruebas A/B para evaluar cambios. Es fundamental tener un sistema de monitoreo para revisar el rendimiento y seguridad del modelo constantemente, además de un protocolo para la intervención humana cuando sea necesario. Las pruebas A/B son esenciales para la mejora iterativa del modelo, contribuyendo a su adaptabilidad y optimización.

Paso 10: Expandir a Casos de Uso Adicionales

Después de implementar y optimizar con éxito el primer caso de uso, es recomendable expandir la IA generativa a más aplicaciones dentro del mismo dominio empresarial. Asegúrate de que cada nueva implementación se beneficie de las lecciones aprendidas anteriormente, mejorando así continuamente la eficacia de la IA. Este enfoque iterativo no solo mejora los resultados en casos de uso específicos, sino que también permite aplicar el conocimiento adquirido a nuevos desafíos dentro de la empresa, maximizando el impacto de la tecnología.

CASOS DE USO RELEVANTES Y EJEMPLO REAL

Automatización de Servicio al Cliente en Wendy's:

La IA generativa ha revolucionado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, ofreciendo respuestas rápidas y personalizadas mediante chatbots y agentes virtuales. Un ejemplo destacado es Wendy’s, que ha utilizado la IA generativa, desarrollada con tecnología de lenguaje natural de Google, para automatizar los servicios de pedido desde el auto, mejorando significativamente la eficiencia y la experiencia del cliente al manejar pedidos personalizados. Para más detalles, se recomienda consultar la guía de Google mencionada.

Industrias Beneficiadas por la IA Generativa y Sus Casos de Uso Particulares

La IA generativa se extiende a través de varias industrias, cada una con sus casos de uso únicos que destacan el potencial transformador de esta tecnología:

• Venta Minorista y Bienes de Consumo Empaquetados (CPG): Personalización 1:1 en marketing, comercio conversacional, y desarrollo de nuevos productos.

• Medios de Comunicación y Entretenimiento: Descubrimiento de contenido, asistencia creativa, y personalización de la experiencia del usuario.

• Servicios Financieros: Asistentes virtuales mejorados, análisis de documentos financieros, y recomendaciones personalizadas.

• Fabricación: Supervisión de eventos generados por máquinas y optimización de la cadena de suministro.

• Salud y Ciencias Biológicas: Conserjes digitales para pacientes, aceleración de la autorización previa, y generación de informes de ensayos clínicos.

• Proveedores de Servicios de Comunicación: Automatización de la atención al cliente, planificación y operaciones de red, y asistencia con contenido creativo y publicitario.

Estos casos de uso ilustran cómo la IA generativa está impulsando la innovación y optimizando procesos en diversos sectores.

¿Cómo Puede Botia Asistirte en Este Proceso?

Implementar la IA generativa puede parecer una tarea abrumadora sin la experiencia adecuada. Navegar por los pasos para su implementación, desde seleccionar fuentes de datos hasta crear una experiencia de usuario intuitiva, requiere un conocimiento especializado que puede ser difícil de acumular rápidamente. Pero este desafío se simplifica significativamente cuando cuentas con el apoyo de un equipo experimentado.

El equipo de Botia, experto en Machine Learning, prompt engineering y desarrollo de software, se especializa en implementar tecnologías avanzadas como Google Vertex AI, AWS Step Functions, Microsoft AI Studio: (Copilot, Power Automate), Google AppSheet, Make, Zapier, ChatGPT, Botpress, WhatsApp API, Dialogflow, y Amazon Lex. Nuestro enfoque personalizado asegura soluciones a medida que se alinean con tus objetivos empresariales, impulsando tu liderazgo en la era de la IA generativa con innovación, autonomía, eficiencia y decisiones informadas.

Este enfoque te permite implementar la IA generativa de manera más fácil, efectiva y rápida, aprovechando al máximo sus beneficios sin preocuparte por los detalles técnicos y operativos. Con Botia, eliges un socio comprometido con tu éxito, listo para ayudarte a forjar el futuro de tu empresa en el emocionante mundo de la IA generativa.

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