Las opiniones expresadas por los contribuyentes empresariales son propias.
Las empresas están tratando la inteligencia químico como los médicos de la era victoriana tratados sanguijuelas: como un remedio universal para ser trabajador liberalmente independientemente del problema existente. Las reuniones de la trabazón en todo el país cuentan con alguna variación de “Necesitamos una organización de IA” sin preguntar primero “¿Qué problema específico estamos tratando de resolver?” Los resultados son previsiblemente decepcionantes.
De todos modos, aquí estamos con ejecutivos que exigen soluciones de IA para problemas que no existen mientras ignoran los problemas que AI positivamente podría resolver.
Esto es costoso de modo que rara vez aparece en informes trimestrales. Las empresas vierten millones en iniciativas de IA que generan demostraciones impresionantes y resultados sombríos. Están escribiendo cheques que su infraestructura de datos no puede cobrar. Y nadie parece notar el patrón.
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La trampa de tecnología primero
El alucinación peculiar de IA corporativo sigue un camino deprimentemente predecible. Primero, un ejecutor asiste a una conferencia donde los competidores se jactan de sus iniciativas de IA. Se produce pánico. Un mandato se reduce: “Implementar IA en todos los departamentos”. Los equipos luchan por encontrar casos de uso para argumentar la tecnología que ya ha sido seleccionada. Los consultores llegan con mazos de diapositivas. Se lanzan pilotos. Las demostraciones están construidas. Los comunicados de prensa se redactan. Y un año a posteriori, cuando alguno pregunta por el ROI, todos miran cortésmente sus zapatos.
Este enfoque primitivo de comenzar con la opción en superficie del problema explica por qué tantos proyectos de IA fallan. Es como comprar un martillo costoso y luego deambular buscando uñas. ¡A veces los encuentras! Más a menudo, descubres que tus problemas reales requieren destornilladores.
La cuestión es que las estrategias tecnológicas primero en los titulares pero terribles resultados comerciales. Confunden el movimiento con el progreso. Valoran la novedad sobre la utilidad. Y a menudo, las soluciones son más difíciles de construir y usar de lo que parecen.
La ilusión de datos
Hay una curiosa disonancia cognitiva en cómo las organizaciones piensan sobre sus datos. Pregúntele a cualquier líder técnico sobre la calidad de los datos de su empresa, y harán una mueca a sabiendas. Sin incautación, las empresas aproban proyectos de IA que asumen conjuntos de datos prístinos y integrales existen mágicamente en algún superficie de sus sistemas.
El enseñanza espontáneo no solo necesita datos. Necesita patrones significativos en buenos datos. Un cálculo de enseñanza entrenado en basura no se vuelve inteligente; Se vuelve extraordinariamente capaz para producir basura enormemente segura.
Esta desconexión entre la sinceridad de los datos y las ambiciones de IA conduce a un ciclo interminable de engaño. Los proyectos comienzan con predicciones entusiastas sobre lo que la IA podría alcanzar con datos teóricos. Terminan con los ingenieros que explican por qué los datos reales no podían soportar esas predicciones. La próxima vez será diferente, todos se aseguran. Nunca lo es.
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La brecha de implementación
La opción de IA más sofisticada del mundo no tiene valía si no se integra en los flujos de trabajo reales. Sin incautación, las empresas invierten rutinariamente millones en algoritmos mientras asignan aproximadamente diecisiete dólares y treinta centavos para certificar que las personas positivamente los usen.
Construyen soluciones de IA que requieren una billete perfecta de los empleados que no fueron consultados durante el explicación, no entienden los modelos y no han sido capacitados para usar las herramientas. Esto es más o menos equivalente a instalar un motor de Fórmula 1 en un automóvil sin modificar la transmisión, y luego preguntarse por qué el transporte sigue rompiendo.
Mira, la admisión de la tecnología no es un problema técnico. Es humano. Los humanos son notoriamente resistentes a los comportamientos establecidos cambiantes, especialmente cuando los beneficios no son inmediatamente obvios para ellos. Una opción de IA que requiere cambios significativos en el flujo de trabajo sin entregar beneficios obvios e inmediatos está muerto a la arribada. Nadie quiere albergar esto, pero es cierto.
Revertir la organización
¿Cómo sería una organización de IA de ingeniería inversa? Comience con la identificación de problemas comerciales específicos y medibles donde los enfoques actuales se están quedando cortos. Valide estos problemas a través de un exploración riguroso, no en la intuición ejecutiva. Evalúe si estos problemas positivamente requieren IA o podrían resolverse mejor a través de soluciones más simples. Considere los cambios organizacionales necesarios para implementar cualquier opción. Entonces, y solo entonces, evalúe qué datos y tecnología podrían chocar los problemas validados.
Un mejor entorno de implementación
La implementación efectiva de la IA requiere cambiar el enfoque peculiar:
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Problemas antaño de soluciones: Identificar y validar desafíos comerciales específicos con un impacto medible
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Comprobación de la sinceridad de datos: Auditar la calidad de los datos existentes y los procesos de compilación antaño de hacerse cargo la viabilidad de la IA
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Prueba de simplicidad: Determinar si los enfoques más simples y no AI podrían resolver el problema de modo más efectiva
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Preparación organizacional: Evaluar si los flujos de trabajo y los equipos están preparados para integrar soluciones de IA
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Implementación incremental: Comience con pilotos a pequeña escalera centrados en problemas estrechos y perfectamente definidos
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Los algoritmos de capacitación en datos defectuosos son como construir una casa en arenas movedizas. La casa puede ser impecable, pero eso no importará mucho cuando todo se hunda. Las empresas anuncian con orgullo sus iniciativas de IA con aproximadamente el mismo nivel de claridad estratégica que los alquimistas medievales tenían para convertir el plomo en oro. La principal diferencia es que los alquimistas gastaron menos mosca.
Quizás la organización de implementación de IA más valiosa es simplemente revertir la pregunta. En superficie de preguntar “¿Cómo podemos usar AI?” Intente preguntar “¿Qué problemas específicos valen la pena resolver, y podría ser el enfoque correcto para algunos de ellos?” Este replanteamiento no hace impresionantes notas secreto de la conferencia. No genera la misma cobertura de prensa o tragamonedas para murmurar en conferencia. Pero tiende a producir soluciones que positivamente funcionan, lo que parece un objetivo bastante para las inversiones tecnológicas multimillonarias.
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