Cómo el Continuum de IA a Datos está cambiando para siempre el trabajo

La agitación provocada por COVID-19 hace que los cambios anteriores parezcan glaciares en comparación. Sin embargo, tal vez ningún cambio fue tan repentino como la necesidad de minimizar el contacto humano.

Los comportamientos de los consumidores y las empresas cambiaron prácticamente de la noche a la mañana, se prefería el trabajo a distancia (si no era necesario) y el gasto digital se convirtió en la nueva normalidad.

Los clientes de hoy no solo están comprando productos de conveniencia en línea; están comprando electrónica cara, recibiendo coches en sus puertas y comprando casas sin salir nunca.

Por encima y más allá

Las tecnologías avanzadas revolucionarán los negocios durante los próximos años a medida que las empresas naveguen por este cambio, renueven su enfoque en el talento y aborden una serie de nuevos desafíos.

Una de las palancas clave para abordar esta nueva realidad es el uso de la IA, la automatización y el big data.

Al aprovechar estas innovaciones, las empresas pueden cambiar para siempre la forma en que trabajan y la forma en que los clientes trabajan y se relacionan con ellas.

Por ejemplo, la IA puede analizar grandes volúmenes de datos, predecir lo que es probable que suceda a continuación y poner en marcha la siguiente mejor acción.

La automatización puede hacerse cargo de los procesos manuales para liberar al personal humano para un trabajo más complejo y creador de valor. Cuando se combinan, estas tecnologías crean un tejido de inteligencia conectado para la organización que puede diferenciarla de la competencia.

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Tales soluciones, implementadas correctamente, pueden empoderar a las empresas para liberarse de las limitaciones anteriores. Por lo tanto, para garantizar que la tecnología avanzada esté a la altura de su potencial, las empresas deben seguir estos cuatro pasos para sus iniciativas de adopción de tecnología.

1. Confíe en una estrategia holística de arriba hacia abajo

La IA, la automatización y el big data a menudo se ven como tecnologías dispares, y en muchas empresas, los intentos de implementarlos están atascados en silos individuales. Por ejemplo, una organización podría automatizar algunos procesos internos, usar big data para personalizar parte de su alcance de marketing y construir un chatbot usando IA para ayudar a aliviar las cargas de servicio al cliente.

Todas estas piezas son útiles y pueden avanzar poco a poco el negocio, pero todas están construidas para cumplir objetivos estrechos.

Un enfoque holístico centrado en la transformación organizacional es donde sucede la magia.

Mira Amazon y verás que la IA es capaz de aumentar las ventas, proporcionar experiencias digitales superiores y seguir siendo operativamente ágil. Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural detrás de los dispositivos Alexa facilita el pedido por voz.

Los motores de recomendación de Amazon sugieren productos que los consumidores más quieren o necesitan. Sus capacidades de pronóstico ayudan a impulsar la función de entrega de un día de la compañía que ofrece a los consumidores una gratificación casi instantánea. En lugar de servir funciones individuales fragmentarias, la IA, los datos y la automatización se están utilizando en toda la empresa al servicio de un objetivo amplio.

2. Implementar soluciones mensurables

Las soluciones construidas en torno a la IA, los datos y la automatización deben ser mensurables para determinar su valor comercial.

Las organizaciones deben ser capaces de medir el progreso de su viaje de inteligencia.

Al mismo tiempo, el marco de medición debe entrar en juego antes de la implementación para que las empresas tengan una idea de dónde tendrá un mayor impacto una iniciativa. Aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial y big data puede ser costoso, por lo que la capacidad de medir con precisión el valor del negocio debe ser un imperativo estratégico.

3. Impulsar la cultura y la gestión del cambio

Los líderes de la organización a menudo están ansiosos por implementar soluciones tecnológicas, viéndolas como una manera de hacer que los problemas desaparezcan usando nada más que una inyección de capital. Pero, desafortunadamente, esa actitud pasa por alto los cambios de comportamiento que estas soluciones a menudo requieren tanto para los clientes como para los empleados.

Los empleados necesitan empezar a pensar de nuevas maneras sobre cosas como trabajar con agentes virtuales, aprovechar la mano de obra digital y los bots, la seguridad, la accesibilidad de datos y la privacidad.

Ciertos desafíos no se pueden simplemente diseñar. Los nuevos comportamientos y el toque humano son tan esenciales como la tecnología para lograr transformaciones digitales y empresariales exitosas.

4. Priorice la seguridad, por lo que la confianza es merecida

Es fundamental garantizar que los datos estén adecuadamente protegidos, pero también hay preocupaciones legítimas sobre el uso de datos.

Las herramientas de IA se conocen comúnmente como “cajas negras” porque mientras que la gente puede ver entradas y salidas, a menudo tienen poco conocimiento de exactamente cómo se generan esas salidas.

Esta falta de claridad significa que los motores de IA necesitan mecanismos claros para evitar resultados sesgados y ser explicables. Además, los motores de IA deben diseñarse para ser confiables. Cuando estas salvaguardias están en su lugar, puede dar a los usuarios la confianza de que los sistemas son confiables y trabajan para beneficiar a la base de consumidores más amplia.

El momento es ahora

Tecnologías avanzadas como la IA, el big data y la automatización están transformando fundamentalmente el enfoque del trabajo, pero solo unas pocas organizaciones están aprovechando estas innovaciones de una manera holística. El resto del paquete tendrá que ponerse al día rápidamente para evitar quedarse atrás.

Los cuatro pasos anteriores ayudarán a poner en marcha los esfuerzos de integración que producen el máximo valor comercial.

Fuente: readwrite.com

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