Has mordido la bala y lanzó una nueva iniciativa AI para tu empresa. Felicitaciones, esa es una excelente noticia. Pero el trabajo aún no ha terminado. Está comenzando. Sin un enfoque estratégico para la optimización de la inteligencia artificial, se está preparando para enfrentar con la «meseta de implementación de IA».
En otras palabras, puede comenzar con fuerza, obtener algunas victorias tempranas e incluso mantener contentos a las partes interesadas con algunas métricas impresionantes. Pero después de un tiempo, las cosas comienzan a nivelarse. Sus modelos no están evolucionando, las personas dejan de usar tanto las herramientas (o comienzan a reemplazarlas con las suyas), y eventualmente, te preguntas qué salió mal.
Es un problema común. McKinsey descubrió que el 92% de las empresas planean aumentar su inversión de IA en el futuro, pero solo el 1% piensa que su estrategia de implementación es madura. Eso significa que las empresas están gastando más en nueva tecnología, sin aprovechar al máximo lo que ya tienen.
En lugar de solo perseguir a la próxima gran cosa mes tras mes, estos son algunas de las señales claras que muestran que debe centrarse en optimizar o actualizar sus activos existentes.
Signo 1: las métricas de rendimiento están bajando
Piense en su modelo o herramienta de IA como un miembro del equipo (de todos modos, están interviniendo rápidamente en ese papel). ¿Es el empleado que recompensaría por tomar la iniciativa constante, resolver problemas de manera proactiva e impulsar la innovación? ¿O es el que acusaría de dejar de fumar y cometer errores interminables?
Si crees que es lo último, entonces probablemente estés lidiando con el problema de «Model Drift». Al igual que las personas, los modelos de inteligencia artificial solo mejoran con el tiempo si realmente está invirtiendo en ellos con capacitación, ajuste y nuevos datos. Si no lo eres, se van a estancarse y retrasarse.
Mire sus métricas de rendimiento de IA. ¿Son los tiempos de respuesta lentos cuando solían ser un rayo rápido? ¿Qué tan precisas son las respuestas y con qué frecuencia comete errores el sistema? ¿Cuánto gastas en la potencia informática solo para mantener el impulso?
Recuerde, alrededor del 91% de los modelos de aprendizaje automático se degradan con el tiempo. El mundo cambia, los cambios de datos, y si no está invirtiendo en la optimización de IA, su modelo se vuelve cada vez más desactualizado. Las herramientas de seguimiento de modelos de IA pueden darle una mirada detrás de escena exactamente en qué se destacan sus herramientas de IA y dónde están comenzando a quedarse atrás.
Signo 2: sus modelos de IA no admiten nuevos casos de uso
A medida que las soluciones de IA se vuelven más sofisticadas, las empresas están encontrando más casos de uso que se benefician de una dosis adicional de inteligencia. Es posible que haya comenzado la implementación de una herramienta que lo ayuda a generar contenido para equipos de marketing. Pero con el tiempo, notará oportunidades para usar la IA para impulsar el servicio al cliente, apoyar a los equipos de TI o mejorar la seguridad.
Los problemas comienzan cuando su modelo de IA existente no puede manejar esas nuevas tareas. No todos los modelos pueden adaptarse a los nuevos requisitos al instante. A veces, necesitará invertir en técnicas de optimización de IA como la destilación de conocimiento o cuantificación para preparar un modelo para un nuevo caso de uso.
Otras veces, deberá actualizar. Si comenzó usando un modelo de chatgpt básico para crear texto, pero ahora desea producir videos e imágenes, deberá considerar una nueva versión. Incluso puede decidir construir su propio GPT personalizado, con una solución personalizable como Microsoft Copilot Studio.
Asegúrese de que sus soluciones puedan escalar con nuevos casos de uso a medida que surjan, de lo contrario, terminará con una complicada red de bots de «solución de puntos».
Signo 3: los costos están aumentando sin optimización de IA
La implementación de la optimización de IA y la IA cuestan dinero. Eso es particularmente cierto ahora que los costos de informática y energía se aumentan en todo el mundo. Gastar más en IA no es necesariamente un problema, a menos que no obtenga más valor a cambio.
La verdad es que los modelos no optimizados pueden desperdiciar muchos recursos. Pueden estar procesando demasiados datos innecesarios (lo que significa que debe comenzar a podar). O pueden estar siguiendo flujos de trabajo torpes que no son tan eficientes como deberían ser.
La optimización de la IA es cómo se asegura de que sus modelos estén lo más posible, con la menor cantidad de manos virtuales. Con un poco de ayuda, incluso puede encontrar formas de mejorar el ROI de sus modelos significativamente, integrándolos con más herramientas o utilizando diferentes métodos de aprendizaje automático.
Piénselo de esta manera, cada dólar extra que gaste en IA debería volver a usted (con una bonificación). Si no es así, eso significa que es hora de cambiar algo.
Sign 4: Desafíos de adopción del usuario y comentarios negativos
El hecho de que sus partes interesadas estén encantadas con sus nuevas soluciones de IA, no significa que todos sus empleados lo estarán. Las tasas de adopción pueden disminuir rápidamente, particularmente si los empleados sienten que sus herramientas son demasiado difíciles de usar o que terminarán reemplazándolas.
Un estudio incluso encontró que alrededor del 42% de los líderes empresariales piensan que las herramientas de IA están desgarrando a los equipos. Están causando grietas en los flujos de trabajo y la desconexión porque las empresas no invierten suficiente tiempo en la optimización de la inteligencia artificial y la gestión del cambio.
Si nota que sus empleados no usan sus herramientas tanto como lo hicieron antes, o peor, están cambiando a alternativas detrás de escena, es hora de tomar medidas. Comience con empatía. Escuche a sus equipos y solicite sus comentarios genuinos. Descubra con qué están luchando y qué quieren cambiar. Hazlos una parte activa de tu estrategia de implementación de IA.
Si los empleados sienten que están formando activamente cómo van a usar IA, se sentirán mucho más cómodos con él a largo plazo.
Señal 5: sus competidores lo están lapando
Hay pocas cosas peores que ver a sus competidores alcanzarlo, después de pensar que ha implementado algunas de las mejores soluciones de IA. Tal vez incluso comenzó a implementar exactamente las mismas herramientas, pero ahora están obteniendo mejores resultados.
Sus competidores están reduciendo repentinamente los costos de servicio al cliente en un 40%, lanzando campañas hiperpersonalizadas y ganando más participación en el mercado. Mientras tanto, todavía estás descubriendo cómo incrustar la IA en más de tus flujos de trabajo.
Esta es una señal clara de que la competencia está invirtiendo en la optimización de la IA, mientras está inactivo. Recuerde que la adopción efectiva de IA no es una tarea única. Si no está explorando constantemente, pilotando nuevas estrategias y escala, alguien más lo es.
Compare sus KPI (los que establece cuando implementó IA inicialmente) con los puntos de referencia de la industria regularmente para asegurarse de que se quede en la parte superior de la pila.
Dar sus primeros pasos hacia la optimización de la IA
Si ya ha notado alguno de estos signos, o múltiples, no se asuste. No necesariamente estás fallando en la adopción de AI; Necesitas una puesta a punto. La optimización de IA no es una búsqueda secundaria opcional. Es la clave para asegurarse de que realmente esté obteniendo valor de su tecnología.
Comience con una auditoría rápida. Descubra si su IA le está dando los resultados que esperaba, si todavía está funcionando tan bien como lo hizo el primer día y si su gente realmente lo está usando. Vea lo nuevo en el mercado y considere dónde puede evolucionar. ¿Debería explorar AI de agente, LLM multimodales o sistemas de autoptimización?
No caigas en la trampa de pensar que ahora que AI está en la empresa, tu trabajo está hecho. Tome un enfoque proactivo y consistente para actualizar sus resultados.
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