Por qué la siguiente fase de la IA empresarial requiere un nuevo tipo de liderazgo: una conversación con Abhas Ricky

A medida que la IA pasa de los prototipos al despliegue en toda la empresa, las organizaciones están replanteándose cómo la IA genera valor en toda la actividad empresarial. La atención se está desplazando cada vez más de lo posible a lo que se puede repetir.

Ese fue uno de los temas centrales cuando hace poco me senté a conversar con Abhas Ricky en una conversación de Cloudera, tras su nombramiento como director de negocio y director general de IA aplicada. En su nuevo cargo, Abhas se centra en ayudar a los clientes a obtener valor estratégico mediante la IA y, al mismo tiempo, en orientar la estrategia más amplia de crecimiento e innovación de Cloudera's.

En el centro de esa conversación había una visión práctica de la IA aplicada y de lo que hace falta para convertir las inversiones en IA en un valor empresarial duradero. Como explicó Abhas, las expectativas de los clientes respecto a la IA están cambiando rápidamente, lo que genera nuevas exigencias tanto para los proveedores de tecnología como para las empresas.

Qué significa realmente la IA aplicada

Cuando le pregunté a Abhas qué significa la IA aplicada, lo resumió en un objetivo muy claro: ayudar a las organizaciones a conseguir resultados empresariales “de forma más inteligente, más rápida y más barata”.

Es una definición que va al grano y deja de lado gran parte del ruido que rodea a la IA. Aunque los debates suelen centrarse en los modelos y las capacidades emergentes, la IA aplicada se centra en la aplicación práctica de esas tecnologías para resolver retos empresariales concretos y crear valor medible.

Para las empresas, eso significa ir más allá de la tecnología en sí y centrarse en dónde la IA puede tener mayor impacto. A medida que las organizaciones sigan invirtiendo en IA, la capacidad de vincular la innovación con los resultados empresariales se convertirá en un factor diferenciador cada vez más importante entre el éxito y el fracaso.

Ahí es donde entra en juego la IA aplicada. 

Por qué la estrategia empresarial y la IA ya no pueden estar separadas

Al hablar de la combinación entre el liderazgo empresarial y la supervisión de la IA aplicada, Abhas destacó que ningún proveedor por sí solo puede cubrir todas las necesidades de IA porque, como él mismo dijo, “la IA es un deporte de equipo”. Para obtener resultados significativos se necesita un ecosistema de datos y conocimientos especializados que trabajen juntos hacia un objetivo común.

Según Abhas, esto requiere liderazgo en tres capas interconectadas. La primera es la producción: ayudar a los clientes a pasar de la experimentación con la IA a su implementación en el mundo real. La segunda consiste en garantizar que las organizaciones tengan acceso a las tecnologías y las colaboraciones necesarias para respaldar sus ambiciones en materia de IA.  

El tercero consiste en crear lo que Abhas describe como “1 + 1 es igual a 3”. Se trata de aunar capacidades e innovación de forma que se genere más valor del que podría aportar cualquier elemento por sí solo. Lo ideal es que el impacto combinado sea mayor que la suma de sus partes.

Crear esas oportunidades de "1+1 es igual a 3" requiere una visión clara tanto de las innovaciones emergentes como de los desafíos empresariales que pueden abordar. Unir la IA aplicada y la estrategia empresarial ayuda a crear esa conexión.

Por qué la IA aplicada se ha convertido en una prioridad estratégica

Al hablar de por qué Cloudera elevó la IA aplicada a una función de liderazgo específica, Abhas señaló dos realidades que están configurando la adopción actual de la IA empresarial. Cada vez más, los clientes ven la IA como una oportunidad para crear valor en toda la organización, lo que está impulsando una mayor disposición a actuar con rapidez que en ciclos anteriores de adopción tecnológica.

Al mismo tiempo, muchas organizaciones reconocen que alcanzar esos objetivos requiere nuevas habilidades y modelos operativos. Como resultado, recurren a proveedores de tecnología para que les ayuden a replantear la arquitectura de los flujos de trabajo y desarrollar las capacidades necesarias para tener éxito con la IA empresarial.

En conjunto, estas tendencias están redefiniendo las expectativas en torno a la adopción de la IA. El interés por la IA sigue siendo alto, pero también lo son las expectativas. Los líderes se centran cada vez más en lo que ocurre después de la prueba de concepto.

Ayudar a los clientes a pasar del potencial a la producción

Aunque los proyectos piloto de IA se han vuelto cada vez más comunes, muchas empresas aún están tratando de determinar cómo implementar y escalar la IA en entornos complejos. Parte de la respuesta reside en pasar de proyectos de IA puntuales a soluciones repetibles que puedan aportar valor en toda la organización. 

Históricamente, los científicos de datos solían trabajar en un modelo muy personalizado, de uno a uno, creando soluciones para casos de uso individuales. Hoy en día, las organizaciones buscan enfoques que puedan aplicarse de forma más amplia y escalarse de manera más eficiente.

Muchas organizaciones están reevaluando las habilidades, los flujos de trabajo y los modelos operativos necesarios para tener éxito con la IA, lo que genera demanda de enfoques repetibles que se puedan implementar a gran escala en lugar de tener que reconstruirlos para cada caso de uso.

Ese cambio tiene el potencial de acelerar la adopción de forma significativa. En lugar de empezar desde cero con cada iniciativa, las organizaciones pueden basarse en marcos probados y escalar los enfoques exitosos a toda la empresa. Ahí es donde la IA aplicada puede tener su mayor impacto.

Crear un motor de innovación

Además de la IA aplicada, las funciones de Abhas como director de negocio abarcan la estrategia corporativa y la innovación. Aunque esas responsabilidades puedan parecer amplias, comparten el objetivo común de identificar hacia dónde se dirige el mercado y convertir esas oportunidades en valor para los clientes.

A lo largo de nuestra conversación, Abhas habló de la importancia de estar muy atento tanto a las necesidades de los clientes como a las tendencias tecnológicas emergentes. La innovación solo importa cuando se puede traducir en algo que los clientes puedan usar y de lo que se puedan beneficiar.

Esa perspectiva va más allá de la IA aplicada. Influye en cómo Cloudera identifica oportunidades y decide dónde centrar sus esfuerzos, siempre con el objetivo de ofrecer un valor significativo a los clientes.

Unir estas funciones ayuda a garantizar que la innovación se mantenga centrada en las necesidades de los clientes. Se crea así una conexión más estrecha entre identificar una oportunidad y ofrecer una solución que la resuelva. 

Escalar lo que funciona

La IA aplicada está en el centro de muchos de los cambios que están transformando las empresas hoy en día. Las organizaciones están sometidas a una presión cada vez mayor para convertir las inversiones en IA en resultados tangibles, lo que renueva el interés por la ejecución y la materialización del valor.

Lo que más me llamó la atención de mi charla con Abhas fue el énfasis en escalar. La conversación volvía una y otra vez a un tema común: ¿cómo coges algo que funciona una vez y haces que funcione una y otra vez?

Eso podría definir en última instancia el próximo capítulo de la IA empresarial.

¿Quiere más información? Escuche mi conversación de Cloudera con Abhas para obtener más información sobre la IA aplicada y el futuro de la IA empresarial.