La estrategia de IA empresarial está equivocada. La mayoría de las personas se están enfocando en los Directores de IA y en programas piloto, cuando el verdadero valor está en el trabajo poco glamuroso donde las organizaciones pierden tiempo. Más pensamientos:

Comienza con la capa de coordinación. Es el lugar de mayor apalancamiento y menor drama para implementar AI. La mayor carga de trabajo lingüística dentro de cualquier empresa es la capa de coordinación: Reuniones, notas, documentos, elementos de acción, actualizaciones de estado, etc.

El objetivo es convertir la memoria de la organización en algo estructurado y recuperable, para que dejes de depender de quien estuviera en la sala para (1) lograr el objetivo discutido y (2) decidir quién más debería ser informado.

La IA empresarial obtiene beneficios compuestos si las haces compartibles. La IA vive a nivel de flujo de trabajo, y las personas más cercanas al trabajo saben dónde está realmente la fricción. Ellos son los que descubrirán qué debería ser automatizado, comprimido o rediseñado por completo.

Además: Los agentes de codificación reducen el costo del análisis, lo que cambia el tipo de preguntas que las empresas pueden permitirse hacer.

Los modelos de lenguaje son inusualmente buenos para convertir la realidad desordenada en entradas estructuradas: extrayendo elementos de acción de quejas, convirtiendo transcripciones en campos listos para CRM, transformando texto no estructurado en algo que tus sistemas puedan utilizar.

Ese es uno de los objetivos de automatización más fáciles dentro de la pila empresarial, y es un puente entre el mundo humano y el mundo de las bases de datos.

Los ganadores serán las empresas que construyan la capacidad de uso diario lo suficientemente pronto para que las ganancias se acumulen. Comienza a aprender ahora, o mira cómo se escapa la ventaja. En resumen, tal vez tu objetivo no sea solo la adopción, sino la comprensión colectiva de la IA.