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Hoy, la tecnología de inteligencia artificial (IA) está lista para cambiar todas las industrias, tal como lo hizo la electricidad hace 100 años. Según las estimaciones, en el período hasta 2030, la tecnología de IA conducirá a un aumento en el PIB de 13 billones de dólares. Si bien la IA ya ha aportado un gran valor a las principales empresas de tecnología como Google, Baidu, Microsoft y Facebook, un gran aumento en la creación de valor empresarial estará fuera de la industria del desarrollo de software.

Este Plan de transformación de IA se basa en el liderazgo de Google Brain y Baidu AI Group, que han desempeñado un papel de liderazgo en la transformación de Google y Baidu en compañías líderes de IA. Cualquier empresa puede seguir esta estrategia y convertirse en una compañía de inteligencia artificial fuerte, aunque estas recomendaciones están destinadas principalmente a grandes empresas con una capitalización de mercado / valoración de $ 500 millones a $ 500 mil millones.

Estos son los pasos que se recomiendan para transformar su empresa utilizando AI:

1. Realice proyectos piloto para obtener resultados rápidos.
2. Crea tu propio equipo de IA.
3. Proporcionar una amplia formación en IA.
4. Desarrolla una estrategia de IA.
5. Desarrollar comunicaciones internas y externas.

1. Realizar proyectos piloto para obtener resultados rápidos.

Para sus primeros proyectos de IA, es mucho más importante que se completen con éxito de lo que deberían ser especialmente valiosos. Los proyectos deben ser lo suficientemente significativos como para que los primeros éxitos ayuden a su empresa a familiarizarse con la IA y también convenzan a otros en su empresa para que inviertan en otros proyectos de IA. No deberían ser tan pequeños que otros lo encuentren trivial. Es importante que el volante gire y que su equipo de IA pueda ganar impulso.

Para los primeros proyectos de IA, puede ofrecer las siguientes características:

• Idealmente, para un equipo de IA nuevo o externo (que puede no tener un conocimiento profundo de su negocio), debería ser posible colaborar con sus equipos internos (que tienen conocimiento del negocio) y crear soluciones de IA que muestren resultados dentro de 6-12 meses.
• El proyecto debe ser técnicamente factible. Demasiadas empresas comienzan proyectos que no pueden implementarse utilizando tecnologías modernas de inteligencia artificial. Confiando en los ingenieros de IA, verifique el proyecto antes del lanzamiento, lo que aumentará su confianza en su viabilidad.
• Debe tener un objetivo claro y medible que cree valor para el negocio.

Cuando dirigí el equipo de Google Brain, hubo un gran escepticismo sobre la tecnología de aprendizaje profundo en Google (y en general en todo el mundo). Para ayudar al equipo a ganar impulso, elegí al equipo de Google Speech como mi primer cliente interno, y trabajamos estrechamente con ellos para mejorar el reconocimiento de voz en Google Speech. El reconocimiento de voz es un proyecto importante en Google, pero no el más importante. Por ejemplo, es menos importante que usar AI para buscar en Internet o publicitar. Pero después de que Speech tuviera más éxito con el aprendizaje profundo, otros equipos comenzaron a confiar en nosotros, lo que permitió que el equipo de Google Brain ganara impulso.

Tan pronto como otros equipos comenzaron a ver el éxito de Google Speech con Google Brain, pudimos atraer a más clientes internos. El segundo cliente interno importante fue Google Maps, que utilizó el aprendizaje profundo para mejorar la calidad de los datos del mapa. Con dos proyectos exitosos, comencé negociaciones con el equipo de publicidad. El aumento en el ritmo condujo gradualmente a la aparición de proyectos de IA cada vez más exitosos. Puede usar el mismo proceso en su empresa.

2. Crea tu propio equipo de IA

Si bien los socios de outsourcing con amplia experiencia técnica en inteligencia artificial pueden ayudarlo a obtener su impulso inicial más rápido, a la larga será más eficiente completar algunos proyectos con su propio equipo de inteligencia artificial. Además, es posible que desee mantener algunos proyectos dentro de la empresa para crear una ventaja competitiva única.

La contratación de un director de TI (CIO) durante el período de creciente influencia de Internet se ha convertido en un momento importante para que muchas compañías desarrollen una estrategia unificada para usar Internet. Por el contrario, las compañías que realizaron muchos experimentos independientes, desde marketing digital y experimentos con ciencia de datos hasta el lanzamiento de nuevos sitios web, no pudieron usar Internet cuando estos pequeños proyectos piloto no pudieron escalar para transformar el resto de la compañía.

En la era de la IA, un momento clave para muchas compañías será la formación de un equipo de IA centralizado que pueda ayudar a toda la compañía. Este equipo de inteligencia artificial podría estar subordinado a CTO, CIO o CDO (director de datos o director de tecnología digital) si tienen el conjunto de habilidades correcto. También puede ser dirigido por un CAIO especial (Director de IA).

Las principales responsabilidades de la unidad de IA:

• Cree capacidades de inteligencia artificial para apoyar a toda la empresa.
• Inicie proyectos iniciales de IA de funciones cruzadas para admitir varias unidades. Después de completar los proyectos iniciales, configure procesos repetitivos para la entrega continua de valiosos proyectos de IA.
• Desarrollar estándares armonizados de reclutamiento y retención.
• Desarrolle plataformas corporativas que serán útiles para diferentes departamentos y es poco probable que sean desarrolladas por un departamento separado. Por ejemplo, colabore con CTO / CIO / CDO para desarrollar estándares comunes para almacenes de datos.

Las unidades en muchas compañías reportan al CEO. Con la nueva unidad de IA (IA), podrás aplicar talentos de IA a diferentes unidades para implementar proyectos multifuncionales.

Aparecerán nuevas publicaciones y equipos. La forma en que estoy organizando el trabajo de mis equipos con puestos como Ingeniero de Aprendizaje Automático, Ingeniero de Datos, Científico de Datos y Gerente de Producto de IA, diferente de la era anterior a la IA. Un buen líder de IA podrá aconsejarle sobre la configuración de los procesos correctos.

Actualmente, hay una guerra para los especialistas en IA y, desafortunadamente, será difícil para la mayoría de las empresas contratar a un estudiante graduado en la Universidad de Stanford (o tal vez incluso un estudiante universitario). Porque a corto plazo, la guerra de talentos es en gran parte cero. Trabajar con un compañero de reclutamiento puede ayudarlo a crear un equipo de IA que le brinde una ventaja no trivial. Sin embargo, capacitar a su equipo actual también puede ser una buena manera de obtener muchos nuevos profesionales dentro de la empresa.

3. Proporcionar una amplia capacitación en IA

Hoy, ninguna compañía tiene suficiente talento interno en inteligencia artificial. Y aunque los medios de comunicación hablan sobre los altos salarios de los especialistas en IA, estos salarios a menudo son demasiado caros (las cifras dadas en la prensa generalmente están llenas). Los especialistas en IA son difíciles de encontrar. Afortunadamente, con el crecimiento del contenido digital, incluidos los MOOC (cursos abiertos masivos en línea, cursos abiertos masivos en línea) como Coursera, libros electrónicos y videos de YouTube, es cada vez más rentable capacitar a un gran número de empleados en nuevas habilidades como la IA . El ingenioso CLO (Director de aprendizaje, jefe de especialistas en capacitación) sabe que su trabajo no es crear contenido, sino apoyar y crear procesos que brinden capacitación a los empleados.

Hace diez años, capacitar a los empleados significaba atraer consultores que acudían a su oficina para dar conferencias. Pero fue ineficaz y el ROI no estaba claro. En contraste, el contenido digital es mucho más accesible y brinda a los empleados un conocimiento más personalizado. Si tiene un presupuesto para contratar consultores, entonces el trabajo de los consultores debe complementar el contenido en línea. (En pedagogía, esto se llama un "aula invertida". Descubrí que, cuando se aplica correctamente, esto conduce a un aprendizaje más rápido y divertido. Por ejemplo, en la Universidad de Stanford, mi curso de Aprendizaje profundo se enseña usando esta forma de enseñanza .) Contratar a algunos expertos en inteligencia artificial para proporcionar contenido personalizado puede ayudar a motivar a sus empleados a aprender estas técnicas de IA.

La IA cambiará muchas actividades. Debes enseñar a todos lo que necesitarán para adaptarse a los nuevos roles en la era de la IA. La consulta con un experto le permitirá desarrollar un plan de estudios individual para su equipo.

Un plan de entrenamiento condicional puede verse así

Ejecutivos Senior (⩾ 4 horas)
Propósito: permitir que los gerentes entiendan lo que AI puede hacer por su empresa, comenzar a desarrollar una estrategia de IA, tomar decisiones sobre la asignación de recursos y colaborar efectivamente con un equipo de IA que respalde proyectos valiosos de IA.
Plan de estudios:
- Una comprensión básica de la IA en los negocios, incluida la tecnología básica, los datos y lo que la IA puede y no puede hacer.
- Comprender el impacto de la IA en la estrategia corporativa.
- Ejemplos de aplicaciones de IA en industrias relacionadas o en su industria.

Jefes de departamentos involucrados en proyectos de IA (⩾12 horas)
Propósito: los jefes de departamento deben poder determinar la dirección de los proyectos de IA, asignar recursos, monitorear y rastrear el progreso, y también hacer los ajustes necesarios para garantizar la implementación exitosa del proyecto.
Plan de estudios:
- Una comprensión básica de la IA en los negocios, incluida la tecnología básica, los datos y lo que la IA puede y no puede hacer.
- Fundamentos de una comprensión técnica de la IA, incluidas las principales clases de algoritmos y sus requisitos.
- Una comprensión básica del flujo de trabajo y los procesos en los proyectos, roles y responsabilidades de AI en los equipos de AI, así como la gestión del equipo de AI.

Ingenieros de IA (⩾ 100 horas)
Propósito: los ingenieros de IA capacitados deberían poder recopilar datos, entrenar modelos de IA e implementar proyectos específicos de IA.
Plan de estudios:
- Conocimiento técnico profundo del aprendizaje automático (aprendizaje automático) y el aprendizaje profundo (aprendizaje profundo); comprensión básica de otras herramientas de IA.
- Comprender las herramientas disponibles (código abierto y otras) para construir sistemas de inteligencia artificial y procesamiento de datos.
- Capacidad para implementar procesos de trabajo en un equipo de IA.
- Opcional: educación continua para mantenerse al día con la tecnología de inteligencia artificial en evolución.

4. Desarrollar una estrategia de IA

La estrategia de IA dirigirá a su empresa hacia la creación de valor, así como la creación de estructuras defensivas. Tan pronto como los equipos comiencen a ver los éxitos de los proyectos iniciales de IA y desarrollen una comprensión más profunda de la IA, puede identificar los lugares en los que la IA puede crear el mayor valor y concentrar los recursos en estas áreas.

Algunos líderes pensarán que desarrollar una estrategia de IA debería ser el primer paso. En mi experiencia, la mayoría de las empresas no podrán desarrollar una estrategia de inteligencia artificial bien pensada hasta que tengan alguna experiencia básica de inteligencia artificial que puedan obtener en los pasos 1-3. La forma en que construyes defensas también evoluciona con la IA.

Aquí hay algunos enfoques:

Cree algunos activos de IA complejos que generalmente son consistentes con una estrategia coherente. AI permite a las compañías recrear ventajas competitivas únicas. El trabajo fundamental de Michael Porter en la estrategia comercial muestra que una forma de comenzar un negocio seguro es crear varios activos complejos que generalmente están alineados con una estrategia coherente. Por lo tanto, se vuelve difícil para un competidor copiar estos activos al mismo tiempo.

Use la inteligencia artificial para crear una ventaja específica de la industria: en lugar de tratar de competir "globalmente" en inteligencia artificial con compañías tecnológicas líderes como Google, recomiendo convertirse en la compañía líder de inteligencia artificial en su industria, donde el desarrollo de capacidades únicas de inteligencia artificial permitirá obtienes una ventaja competitiva. La forma en que la IA afecta la estrategia de su empresa depende de su industria y situación.

Desarrollo de estrategias de acuerdo con el ciclo de retroalimentación positiva "Círculo efectivo de IA": en muchas industrias, veremos la acumulación de datos que conducen a un negocio seguro:

Por ejemplo, los principales motores de búsqueda web como Google, Baidu, Bing y Yandex tienen un gran recurso de datos que muestra en qué enlaces hace clic el usuario después de varias consultas de búsqueda. Estos datos ayudan a las empresas a crear motores de búsqueda (A) más precisos, que a su vez les ayudan a atraer más usuarios (B), lo que a su vez conduce a más datos de usuario ©. Es difícil para los competidores entrar en este ciclo de comentarios positivos.

Los datos son un activo clave para los sistemas de inteligencia artificial. Por lo tanto, las compañías de IA más grandes también tienen una estrategia de datos compleja. Los elementos clave de su estrategia de datos pueden incluir:

• Recolección de datos. Se pueden construir sistemas de inteligencia artificial útiles utilizando de 100 unidades de datos ("datos pequeños") a 100,000,000 unidades de datos ("datos grandes"). Pero tener más datos casi nunca hará daño. Los equipos de inteligencia artificial utilizan estrategias multianuales muy complejas para recopilar datos, y las estrategias específicas de recopilación de datos varían según la industria y la situación. Por ejemplo, Google y Baidu tienen muchos productos gratuitos que no se monetizan, pero les permiten recibir datos con fines de lucro en otros lugares.

  
  

• Almacenes de datos unificados: si tiene 50 bases de datos diferentes bajo el control de 50 gerentes o departamentos diferentes, será casi imposible que un ingeniero o un software de inteligencia artificial accedan a estos datos y encuentren una conexión entre ellos. En cambio, considere centralizar los datos en uno o un pequeño número de almacenes de datos.

  
  

• Determine qué datos son valiosos y cuáles no: es un error pensar que tener una gran cantidad de terabytes de datos automáticamente significa que el equipo de IA podrá beneficiarse de estos datos. Esperar que el equipo de IA cree mágicamente valor a partir de un gran conjunto de datos es una fórmula que tiene una alta probabilidad de falla. Y vi casos trágicos en los que los CEO invirtieron excesivamente en recopilar datos de bajo valor o incluso adquirieron una compañía para sus datos, solo para comprender que muchos terabytes de datos de la compañía objetivo eran inútiles. Evite este error al involucrar al equipo de IA al comienzo del proceso de recopilación de datos y permita que lo ayuden a priorizar qué tipos de datos recopilar y almacenar.

  
  

Cree un efecto de red y una ventaja de plataforma. Finalmente, la IA también se puede usar para crear defensas más tradicionales. Por ejemplo, las plataformas de efectos de red son un negocio altamente seguro. A menudo tienen una dinámica natural de "el ganador lo consigue todo", lo que obliga a las empresas a crecer rápidamente o morir. Si AI te permite atraer usuarios más rápido que tus competidores, entonces puedes usarlo para crear una protección que funcione usando la dinámica de la plataforma. En un sentido más amplio, puede usar AI como un componente clave de una estrategia comercial de bajo costo, alto valor u otra.

5. Desarrollar comunicaciones internas y externas.

La IA afectará significativamente su negocio. Debe informar a todas las partes interesadas clave sobre la tecnología de inteligencia artificial, en la medida en que afecte sus intereses. Aquí hay algunas cosas que debe considerar para cada audiencia:

Relaciones con los inversores: las principales empresas de inteligencia artificial como Google y Baidu son actualmente empresas mucho más caras, en parte debido a sus capacidades de inteligencia artificial y al impacto que la inteligencia artificial tiene en sus ganancias. Explicar cómo la IA crea valor para su empresa y una descripción de sus crecientes capacidades de IA junto con una estrategia de IA bien pensada ayudará a los inversores a evaluar su empresa correctamente.

Relaciones con el estado: las empresas en industrias altamente reguladas (vehículos no tripulados, atención médica) enfrentan desafíos únicos para mantenerse dentro de la ley. Desarrollar una historia creíble y convincente que explique el valor y los beneficios que su proyecto de IA puede aportar a la industria o la sociedad es un paso importante para generar confianza y buena voluntad. Esto debe combinarse con la comunicación directa y el diálogo continuo con las autoridades reguladoras a medida que avanza su proyecto.

Capacitación para clientes y usuarios: es probable que la IA brinde beneficios significativos a sus clientes, así que asegúrese de que se distribuyan los materiales de marketing y la hoja de ruta del producto adecuados.

Especialistas / reclutamiento: debido a la falta de especialistas en inteligencia artificial, una buena marca de empleador tiene un impacto significativo en la capacidad de atraer y retener a dichos especialistas. Los ingenieros de IA quieren trabajar en proyectos interesantes y significativos. Un esfuerzo modesto para mostrar sus éxitos iniciales puede ser muy útil.

Comunicaciones internas: dado que la IA todavía no se comprende bien hoy, y el tema de la Inteligencia Artificial General es especialmente publicitado, muchos tienen miedo, incertidumbre y duda. Muchos empleados también están preocupados de que su trabajo esté automatizado usando IA, aunque esto varía mucho según la cultura (por ejemplo, en los Estados Unidos, este temor es mucho más común que en Japón). Una comunicación interna clara, tanto para explicar la IA como para resolver los problemas de dichos empleados, reducirá cualquier resistencia interna a aceptar la IA.

Antecedentes históricos importantes para su éxito.

Comprender cómo Internet ha transformado las industrias es útil para comprender la creciente popularidad de la IA. Hay un error que muchas empresas cometieron al centrarse en el crecimiento de Internet, y espero que lo eviten cuando se centren en el crecimiento de la IA. En la era de Internet, aprendimos que:

"Centro comercial + sitio web ≠ Empresa de Internet"

Incluso si el centro comercial creó un sitio web y vendió productos a través del sitio web, esto solo no lo convirtió en una verdadera empresa de Internet. Esto es lo que define a una verdadera empresa de Internet: ¿ ha organizado su empresa de tal manera que haga lo que Internet le permite hacer realmente bien?

Por ejemplo, las compañías de Internet realizan pruebas A / B exhaustivas, durante las cuales generalmente lanzamos dos versiones de un sitio web y examinamos cuál funciona mejor. Una empresa de Internet puede incluso realizar cientos de experimentos al mismo tiempo, pero es muy difícil hacerlo con un centro comercial físico. Las compañías de Internet también pueden entregar un nuevo producto cada semana y, por lo tanto, aprender mucho más rápido que un centro comercial que puede actualizar su diseño solo una vez por trimestre. Las compañías de Internet tienen puestos únicos, como un gerente de producto y desarrollador de software, y tienen flujos de trabajo únicos para trabajar juntos.

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