Publicado el 26 de junio de 2024
Escrito por JAMIL VALLIANI, Head of Product, Atlassian Intelligence.
Revisa el texto original aquí.
Adopción de funciones de IA en su empresa
Para mantenerse a la vanguardia, es crucial aprovechar las soluciones de inteligencia artificial (IA) en su empresa. La IA no solo automatiza tareas; potencia a sus equipos para alcanzar niveles superiores de eficiencia y tomar decisiones fundamentadas en datos. Integrar funciones basadas en IA en su flujo de trabajo estimula a los equipos a operar de manera más eficiente y tomar decisiones respaldadas por datos.
Al emplear herramientas avanzadas de IA, como modelos de lenguaje amplios (LLM), procesamiento de lenguaje natural (NLP), generación aumentada de recuperación (RAG), entre otras, los equipos pueden extraer información valiosa de los datos y decidir con seguridad. La IA optimiza procesos, incrementa la productividad e impulsa la innovación en toda la organización.
Para profundizar en cómo implementar funciones de IA y adoptar soluciones avanzadas en su empresa, continúe leyendo. Descubra cómo estas tecnologías pueden ayudarle a mantenerse a la vanguardia, explorar nuevas oportunidades y alcanzar el éxito.
Cómo adoptar funciones de IA en una empresa
Conforme las empresas adoptan cada vez más soluciones de inteligencia artificial para mejorar procesos e impulsar la innovación, es crucial entender cómo aprovechar las funciones de IA de manera efectiva. Esto incluye desde la definición de las tareas adecuadas para la integración de la IA hasta la evaluación de sus capacidades y la identificación de casos de uso pertinentes. Establecer estas bases es fundamental antes de implementar soluciones de IA en su empresa.
Evaluar las capacidades de la IA
Es crucial comprender el grado en que los sistemas de IA pueden satisfacer las necesidades de la empresa. A continuación, se detallan los pasos para evaluar las capacidades de la IA:
- Identificar las necesidades empresariales: Es fundamental comprender los requisitos y objetivos específicos de la empresa. ¿Qué tareas o procesos necesitan mejorar o automatizarse? Al identificar estas necesidades, podrá adaptar su evaluación para enfocarse en soluciones de IA que estén alineadas con los objetivos de su empresa.
- Investigación de soluciones de IA: Explore herramientas y tecnologías de IA que se especialicen en las áreas identificadas como prioridades para la empresa. Considere aspectos como funcionalidad, escalabilidad, compatibilidad con sistemas existentes y facilidad de integración.
- Evaluación práctica: Pruebe algunas herramientas de inteligencia artificial en situaciones reales mediante pruebas o pequeños proyectos. Evalúe su precisión y velocidad de respuesta.
- Recopilación de feedback: Recoja comentarios de partes interesadas clave dentro de la empresa, como usuarios finales, profesionales de TI y tomadores de decisiones. Sus opiniones ofrecerán perspectivas sobre la idoneidad y eficacia de las herramientas de IA para satisfacer las necesidades empresariales.
¿Cómo empezar la guía? Definir la tarea y el trabajo
La adopción de funciones de IA en una empresa requiere una comprensión clara de las tareas y procesos de trabajo involucrados. Antes de integrar soluciones de IA, es fundamental definir con precisión las tareas y delinear el trabajo específico necesario. Esto asegura que la IA se aplique a tareas de alcance limitado que, aunque no requieran una gran experiencia, ofrecen amplias oportunidades de optimización.
Por ejemplo, en el contexto de las campañas de marketing, utilizar la IA para asistir en la redacción de correos electrónicos o textos de sitios web puede generar resultados notablemente superiores en comparación con abordar una campaña completa de una vez. La IA funciona de manera más efectiva cuando se le proporciona un contexto específico y directrices precisas, lo que permite generar resultados relevantes. Enfocarse en tareas cortas y simples, como la redacción de un correo electrónico, permite a las empresas obtener respuestas rápidas y valiosas de la IA.
Aplicar IA a tareas específicas
Al enfocar los esfuerzos de la IA en tareas bien definidas y de alcance manejable, las organizaciones pueden optimizar la eficiencia y efectividad de su uso. Este enfoque agiliza los flujos de trabajo y mejora la calidad de los resultados generados por los sistemas de IA.
Por ejemplo, descomponer proyectos complejos en tareas más pequeñas y manejables permite aprovechar la asistencia específica de la IA, lo que conduce a resultados más impactantes. Ya sea automatizando tareas repetitivas o generando información a partir de datos, aplicar la IA a tareas específicas permite a los equipos lograr más con precisión y rapidez.
Proporcione suficiente contexto en sus indicaciones
Para optimizar el funcionamiento de los sistemas de IA, es crucial proporcionarles suficiente contexto en las instrucciones. Esto implica articular indicaciones claras y ofrecer información relevante para ayudar a las herramientas de inteligencia artificial a comprender la tarea. Al proporcionar instrucciones ricas en contexto, las organizaciones aseguran que los sistemas de IA generen resultados alineados estrechamente con sus objetivos y requisitos.
Por ejemplo, al solicitar asistencia de IA para redactar un correo electrónico, detallar aspectos como el público objetivo, los puntos clave del mensaje y el tono deseado puede mejorar significativamente la relevancia y calidad del contenido generado.
Conozca las fortalezas y debilidades de la IA
Reconocer las fortalezas y limitaciones de las tecnologías de IA es crucial para maximizar su efectividad y determinar cuándo utilizarlas.
Entre las fortalezas de la IA se destacan:
- Eficiencia y velocidad: La IA completa tareas rápidamente, acelerando los procesos de flujo de trabajo.
- Manejo de grandes volúmenes de información: La IA interpreta datos textuales extensos, extrayendo patrones e información desde hojas de cálculo hasta documentos extensos.
- Estímulo para la generación de ideas: La IA facilita la generación de ideas, superando bloqueos creativos y ayudando en la articulación de conceptos.
- Transformación de texto: La IA maneja competente la generación de consultas SQL y la estructuración del contenido de blogs.
- Ejecución de instrucciones: La IA realiza tareas basadas en instrucciones claras y comprensión contextual, ofreciendo retroalimentación y asistencia para resolver problemas.
Sin embargo, la IA tiene limitaciones:
- Pensamiento profundo: La IA enfrenta dificultades con tareas que requieren pensamiento profundo, colaboración y enfoques complejos de resolución de problemas.
- Dependencia del contexto: Integrar diversas fuentes de datos puede ser un desafío para la IA, limitando su capacidad para captar un contexto completo.
- Incapacidad para acciones complejas: La IA no puede ejecutar acciones complejas sin esfuerzos significativos de desarrollo.
- Potencial de desinformación: La IA puede generar resultados erróneos o engañosos, conocidos como alucinaciones, que requieren verificación y validación de hechos.
- Ignorancia del contexto: La IA puede pasar por alto información contextual crucial, destacando la importancia de proporcionar instrucciones concisas y específicas.
Filtre cuándo y cómo usar la IA
Para utilizar eficazmente las soluciones de IA, es crucial discernir cuándo es apropiado emplearlas. A continuación se detalla cómo identificar las mejores tareas para la IA:
- Evalúe el papel de la IA en cada fase: Analice cada etapa de su proceso y determine dónde la IA puede ser de ayuda. Reconozca las áreas donde la IA brilla y aquellas donde sus capacidades pueden ser limitadas.
- Considere las fortalezas de la IA: La IA ofrece beneficios significativos en tareas como acelerar el proceso inicial, recuperar información, iterar rápidamente, mejorar la calidad de la escritura y proporcionar perspectivas alternativas.
- Reconozca las limitaciones de la IA: Es importante entender que la IA puede enfrentar dificultades con tareas que requieren un pensamiento profundo y la creación de texto único. También puede tener limitaciones para incorporar detalles específicos del contexto en los argumentos principales.
Busque casos de uso no obvios
Las ideas inusuales a menudo conducen a descubrimientos apasionantes. Al emplear la IA en su empresa, explorar formas menos convencionales de aplicarla puede resultar en beneficios significativos. Al pensar de manera creativa y utilizar la IA de manera inesperada, su empresa puede incrementar la eficiencia y descubrir nuevas oportunidades de éxito. A continuación se presentan algunos casos de uso menos conocidos de las soluciones de IA:
Aprovechar múltiples capacidades en conversaciones de IA
La integración de diversas funcionalidades, como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de datos y el reconocimiento de patrones, proporciona a las organizaciones acceso a un conocimiento más profundo, una recuperación de información más rápida y capacidades mejoradas para resolver problemas. Utilizar estas capacidades en conjunto mejora la integralidad y efectividad en los procesos de toma de decisiones, impulsando así la innovación y el crecimiento estratégico dentro de la empresa.
Mejora tus procesos creativos
La integración de la IA en los procesos creativos puede abrir nuevas vías de innovación y solución de problemas dentro de la empresa. Las herramientas de inteligencia artificial ofrecen capacidades para generar ideas, crear contenido y optimizar el diseño, permitiendo a los equipos explorar nuevas ideas, mejorar los flujos de trabajo y producir resultados creativos de alta calidad.
Al incorporar la IA en los procesos creativos, las organizaciones pueden potenciar la colaboración y acelerar los plazos de los proyectos. Desde la generación de ideas hasta la refinación del contenido, la IA brinda un valioso respaldo para estimular la creatividad y promover el éxito empresarial.
Delegar funciones simples creativas
Al delegar estas tareas creativas repetitivas a sistemas de IA, puede mejorar la eficiencia, reducir la carga de trabajo y enfocar su energía en actividades más estratégicas y de alto valor dentro de su organización. Determine si la tarea involucra trabajo creativo repetitivo que no requiere un pensamiento profundo.
Algunas tareas que puede delegar incluyen:
- Ejemplos y marcos: Utilice soluciones de inteligencia artificial para encontrar ejemplos de cómo otros han abordado problemas similares o para generar marcos para problemas comunes. Esto podría abarcar desde la redacción de consultas SQL hasta el desarrollo de guías de viaje o la definición de criterios de estrategia de producto.
- Automatización de la narrativa: Automatice las tareas de narración utilizando IA. Las herramientas de inteligencia artificial pueden escribir recorridos de usuario para presentaciones de productos o ayudarle a visualizar secuencias de tareas complejas.
- Asistencia en la incorporación: Si tiene la responsabilidad de incorporar nuevos miembros al equipo, considere la creación de un modelo de IA conversacional con el que puedan interactuar para adquirir fácilmente conocimientos específicos del dominio.
- Medición del éxito: Utilice la IA para agilizar el proceso de lluvia de ideas sobre métricas de éxito. Simplemente solicite a la IA que defina medidas de éxito para funciones o tareas específicas.
Comprender la IA para tareas de alta y baja precisión
Al realizar cualquier conjunto de tareas, algunas son más simples y requieren menos exactitud o precisión, como escribir texto o formatear documentos. Estas tareas de baja precisión son más simples y no necesitan tanto detalle para que la IA las maneje.
Por otro lado, las tareas de alta precisión son más complejas y requieren una guía exhaustiva para que la IA las realice correctamente. Comprender esta diferencia es crucial para maximizar el uso de las soluciones de IA.
- IA para tareas de alta precisión: Estas tareas incluyen trabajos originales y detallados que necesitan contexto e instrucciones significativas para obtener resultados satisfactorios. Aunque los resultados de la IA puedan ser aceptables, el retorno de la inversión (ROI) podría no justificar su uso, siendo más práctico completar estas tareas manualmente. Ejemplos incluyen análisis complejos, toma de decisiones estratégicas y tareas críticas.
- IA para tareas de baja precisión: Tareas simples como generación de texto, formato, recuperación de conocimientos básicos y mejora de la calidad de la escritura pueden lograrse con un contexto e instrucción limitados. Estas tareas rutinarias y mundanas a menudo implican operaciones que pueden mantenerse con memoria. Aunque el riesgo es mínimo si el resultado de la IA no es perfecto, usar IA para estas tareas puede acelerar significativamente los procesos y liberar tiempo para actividades de mayor valor.
Utilice la IA para navegar la ambigüedad
A veces, no tener todos los datos puede ser beneficioso. Las herramientas de búsqueda de IA pueden llenar los vacíos al ofrecer una gama más amplia de respuestas sobre un tema. Esto resulta especialmente útil cuando te integras en un nuevo equipo, te enfrentas a un problema nuevo o necesitas más información después de una reunión confusa.
Si necesita ayuda para abordar una tarea o determinar cómo debería ser el resultado final, la IA puede venir al rescate. Ya sea que esté aprendiendo una nueva habilidad o descubriendo las mejores prácticas, la IA puede orientarlo en la dirección correcta.
Publicado el 26 de junio de 2024
Escrito por JAMIL VALLIANI, Head of Product, Atlassian Intelligence.
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