Crear Valor de IA Generativa a Escala
Kevin Schmitt, Gregory Vial e Ivo Blohm
Información clave: Las organizaciones están expandiendo su uso de GenAI mediante la implementación de estructuras multifuncionales coordinadas que aprovechan la experiencia en el dominio y la innovación de los usuarios.
Lo más importante: Las empresas que establecen un nuevo tipo de organización interna de IA que los investigadores han denominado la "columna vertebral de IA" están mejor posicionadas para ampliar el alcance de los casos de uso, mejorarlos continuamente e identificar aquellos que mejorarán los procesos y crearán valor real para el negocio. El modelo de columna vertebral facilita un mayor intercambio de conocimientos e ideas innovadoras entre las unidades de negocio al conectar recursos —incluidos usuarios y expertos multifuncionales— con un núcleo técnico flexible. Una gobernanza disciplinada del proyecto mantiene los recursos enfocados en las áreas donde la IA generativa tiene más probabilidades de tener un impacto positivo.
Escalar la IA con Gobernanza Adaptativa
Gianvito Lanzolla, Margherita Pagani y Christopher L. Tucci
Información clave: Las organizaciones deben implementar un nuevo enfoque de gobernanza de la IA a lo largo del ciclo de vida del sistema para gestionar los riesgos a escala.
Lo más importante: A medida que las organizaciones adoptan sistemas de IA en todas las funciones empresariales, necesitan gestionar riesgos cada vez más complejos no solo durante el proceso de desarrollo, sino también después de la implementación. Los líderes deben comenzar identificando los riesgos que enfrenta su organización y los controles necesarios para gestionarlos. Luego, al adoptar prácticas de gobernanza adaptativa de la IA, pueden realinear continuamente la IA con las necesidades organizativas a medida que esos sistemas escalan. Las organizaciones que integran controles de riesgo en las operaciones, superan las barreras entre dominios e institucionalizan el aprendizaje y la mejora continuos tendrán una ventaja sobre aquellas que no lo hacen.
Por Qué la IA Aún No Está Transformando las Finanzas
Stijn Viaene, Kristof Stouthuysen y Bjorn Cumps
Información clave: Los CFO deben adaptar su enfoque de liderazgo para equilibrar el rol tradicional de las finanzas con el uso de la IA para ayudar a dar forma a la estrategia organizativa.
Lo más importante: Las oficinas financieras han sido lentas en adoptar de manera significativa la inteligencia artificial, a menudo debido a una percepción estrecha del rol de la función como guardiana de la disciplina y la consistencia. Cuando los líderes financieros y sus equipos se den cuenta de cómo la IA puede ayudarles a mantenerse alerta ante los cambios en el entorno empresarial, experimentar en el curso de su trabajo, pensar de manera diferente sobre el futuro e integrar nuevas prácticas en sus procesos cotidianos, comenzarán a ver oportunidades para usar la IA como una herramienta que apoya un cambio organizativo más amplio.
Por qué las empresas deberían experimentar con la computación cuántica ahora
Avi Goldfarb y Florenta Teodoridis
Información clave: Los beneficios de la computación cuántica no se materializarán de la noche a la mañana. Las empresas que comiencen a experimentar hoy pueden obtener una ventaja competitiva.
Lo más importante: Las empresas no deberían esperar hasta que las tecnologías de computación cuántica hayan alcanzado la madurez para invertir en ellas.
Mejore sus habilidades de gestión de crisis
Rick Aalbers, Killian McCarthy y Arjan Groen
Información clave: Los líderes pueden volverse más hábiles para responder a las crisis desarrollando habilidades más sólidas en siete áreas de práctica críticas.
Lo más importante: Las personas que han gestionado con éxito crisis en gobiernos y grandes organizaciones no son innatamente mejores en ello. Han aprendido a aplicar prácticas críticas de gestión de crisis. Entrevistas con líderes de alto nivel en diversas industrias encontraron que las organizaciones con fuertes capacidades de gestión de crisis han invertido tiempo y esfuerzo para desarrollar madurez en siete áreas clave que los investigadores han denominado las "7 C": planificación de contingencia, coordinación multifuncional, comunicación transparente, compasión, confrontación de verdades difíciles, control y continuidad.
La Transformación de Datos es el Negocio del CEO
Barbara Wixom, Ogi Redzic, Brandon Hootman, Joaquin Rodriguez, Gabriele Piccoli y Cynthia Beath
Información clave: La revisión de datos de Caterpillar muestra el trabajo de transformación esencial al que los CEOs y altos directivos deben comprometerse para estar preparados para la IA.
Lo más importante: Un proyecto de transformación de datos de varios años en Caterpillar que preparó al fabricante de equipos pesados para la IA proporciona un caso ejemplar de lo que implica el compromiso del liderazgo con un proyecto tecnológico de este tipo. Los CEOs deben ir más allá de comunicar intenciones abstractas estableciendo un objetivo empresarial estratégico y tangible que la transformación apoyará; dando a los equipos horizontes de tiempo realistas y recursos adecuados; y asignando roles significativos e instrumentales a los miembros del equipo de liderazgo.
Lo que se necesita para escalar soluciones industriales basadas en valor
Johan Frishammar y Vinit Parida
Información clave: Los fabricantes pueden construir con éxito sobre pilotos de ventas basados en valor utilizando un marco centrado en seis capacidades centrales.
Lo más importante: Los fabricantes de equipos industriales que se mueven hacia un modelo de ventas basado en valor a menudo descubren que entregar soluciones iniciales de forma puntual es relativamente sencillo. El verdadero desafío radica en escalar esas soluciones a más clientes, lo que requiere procesos estructurados y repetibles y capacidades sólidas y arraigadas. Una nueva investigación señala dos fases importantes de construcción de capacidades — requisitos previos para escalar y ejecución del escalado — e identifica las habilidades organizativas, los procesos y las relaciones que las empresas exitosas ensamblan.
Obtenga información sobre el consumidor con IA generativa
Neeraj Arora, Ishita Chakraborty y Yohei Nishimura
Información clave: Los modelos de lenguaje grandes pueden transformar la investigación de marketing al permitir pruebas de concepto más rápidas, investigación cualitativa y análisis de datos a escala.
Lo más importante: Los esfuerzos típicos de investigación de marketing pueden costar decenas de miles de dólares y llevar meses completarse. Los LLM están comenzando a cambiar la industria al comprimir los plazos de meses a días. ¿Cómo? Permitiendo el desarrollo de "gemelos digitales" sintéticos de consumidores para pruebas rápidas de concepto, el uso de entrevistas moderadas por IA para investigación cualitativa a escala y la capacidad de realizar análisis potentes de datos no estructurados. Estas herramientas de IA basadas en LLM permiten que equipos de investigación más pequeños realicen estudios más grandes manteniendo la calidad, lo que permite pruebas y experimentación más frecuentes.
Cómo los líderes pueden superar los obstáculos personales
Katherine W. Isaacs y Richard C. Schwartz
Información clave: Los líderes pueden superar motivadores conflictivos que obstaculizan su efectividad aplicando herramientas psicoterapéuticas mientras gestionan a otros.
Lo más importante: El crecimiento profesional implica reconocer y liberar creencias y patrones de comportamiento que han estado interfiriendo con la toma de decisiones acertadas o las relaciones laborales sólidas. Un experto en desarrollo de liderazgo y una psicóloga explican cómo técnicas simples derivadas del enfoque de psicoterapia de Sistemas Familiares Internos pueden ayudar a los líderes a cambiar actitudes y comportamientos persistentes a través de una mayor autoconciencia y cultivar mayor compasión, curiosidad, claridad, creatividad, calma, confianza, coraje y conexión.
Resolver el conflicto entre eficiencia y resiliencia
Vishal Ahuja, Yasin Alan y Mazhar Arıkan
Información clave: Los buffers ajustados y los ajustes en las métricas de rendimiento pueden fortalecer la resiliencia operativa sin sacrificar la eficiencia.
Lo más importante: Estudios de la industria aérea muestran que lograr resiliencia no tiene por qué costar eficiencia. Los gerentes de diversas industrias pueden cumplir ambos objetivos asegurándose de que las métricas de rendimiento operativo reflejen las verdaderas prioridades del cliente; utilizando análisis predictivos y conocimientos basados en datos para asignar buffers del sistema donde generen los beneficios de resiliencia más significativos; y moldeando las opciones ofrecidas a los clientes para mejorar la resiliencia de la organización ante interrupciones.
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