Crear Valor de IA Generativa a Escala

IA Generativa presenta un rompecabezas organizacional. Las empresas han invertido colectivamente miles de millones de dólares para dar a los empleados acceso a modelos de lenguaje grandes (LLM) de propósito general para mejorar la productividad personal, mientras que en la mayoría de los casos luchan por desarrollar y adoptar aplicaciones más estratégicas de la tecnología. Es probable que un retorno de inversión significativo, y mucho menos una ventaja competitiva, siga siendo difícil de alcanzar a menos que las empresas puedan usar la IA generativa para realizar mejoras innovadoras en los procesos que se escalen a través de funciones y unidades de negocio.1

Nuestras entrevistas con 87 profesionales en 23 grandes organizaciones revelaron que los líderes que escalan la creación de valor con IA generativa cultivan tres prácticas clave. Primero, expanden el alcance de los casos de uso a través de los procesos en lugar de permanecer enfocados en una tarea específica. Segundo, tratan cada caso de uso como un trabajo en progreso para mejorarlo continuamente. Y tercero, identifican y abandonan rápidamente los casos de uso que no aportan valor medible a la organización.

Sin embargo, la mayoría de las empresas tradicionales no están estructuradas para institucionalizar estas tres prácticas. Muchas operan como organizaciones multidivisionales caracterizadas por múltiples unidades de pérdidas y ganancias con funciones duplicadas, flujo de información multifuncional limitado y competencia interna por recursos.2 Esta configuración dificulta escalar los casos de uso de IA generativa a través de procesos y unidades.

En nuestra investigación, encontramos que los pocos líderes que están superando estos desafíos están yendo más allá de los modelos clásicos de centro y radio que muchas organizaciones han utilizado para conectar la experiencia técnica centralizada de IA a cada unidad. Están desarrollando un nuevo tipo de recurso interno que llamamos columna vertebral de IA. Proporciona una estructura central flexible para implementar, evolucionar y abandonar casos de uso de LLM a escala, manteniendo el portafolio de IA generativa tanto enfocado como actualizado.