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En una conversación reciente con Mariesa Coughanour, jefa de Asesoramiento para la Práctica de Automatización de Cognizant, obtuvimos información valiosa sobre el mundo de la automatización y la inteligencia artificial (IA). Gracias a una carrera que abarca empresas emergentes y gigantes globales como GE, Mariesa aporta una gran experiencia. Continúe leyendo y disfrute nuestra entrevista, en la que exploramos los desafíos y las estrategias en la implementación de la automatización y la IA, junto con un enfoque en estrategias de lanzamiento exitosas.

¿Tiene poco tiempo? Estos son los cinco puntos clave de Mariesa para las empresas que buscan aprovechar la automatización y la IA generativa:

  1. Empiece por las áreas de menor riesgo: Comience el recorrido de la automatización y la IA generativa implementándola en áreas con sensibilidad baja o menor riesgo. Este enfoque por fases permite que las organizaciones aprendan, ganen confianza y generen impulso sin exponer las funciones críticas a posibles problemas en la curva de aprendizaje.
  2. Priorice la calidad de los datos: Aborde los problemas de datos y priorice su calidad al integrar la automatización y la IA generativa. Reconozca que los datos representan un desafío para la mayoría de las organizaciones y considere estrategias para obtener los datos correctos y garantizar su confiabilidad. Esto mejorará los resultados y, al mismo tiempo, restablecerá la calidad en los centros de datos principales.
  3. Adquiera conocimiento sobre la tecnología: Acepte que los métodos de trabajo evolucionarán debido a la automatización y a la IA, pero esto no significa necesariamente la pérdida de empleos. Las empresas deberían promover el conocimiento sobre la tecnológica y la mejora de las habilidades entre los empleados. Es posible que el personal del futuro incluya una combinación de humanos y trabajadores digitales.
  4. Seguridad y privacidad: Mantenga un fuerte enfoque en la seguridad de la información y la privacidad de los datos al integrar tecnologías de automatización e IA. Implemente controles y medidas de seguridad sólidos para proteger los datos confidenciales.
  5. Conjuntos diversos de habilidades: Fomente una gama diversa de roles dentro de la organización. No todas las personas deben ser desarrolladores. En cambio, las organizaciones deberían valorar a los especialistas y a las personas con habilidades más amplias con el fin de crear una fuerza laboral integral capaz de aprovechar diversas herramientas para lograr objetivos.

Cómo aprovechar el poder de la IA generativa

¿Cómo ayuda Cognizant a que los clientes incorporen la IA generativa?

Mariesa: Contamos con varios equipos y un grupo de trabajo dedicado a esto, lo que lo convierte en una máxima prioridad. Nuestro enfoque principal es aprovechar la IA generativa para generar valor y resultados procesables. Si bien adquirir conocimientos es fundamental, el impacto real se produce cuando los traducimos en operaciones empresariales más rápidas y experiencias innovadoras. Este es nuestro enfoque principal, permitir que nuestros equipos creen resultados e impulsen las acciones dentro de la organización.

¿En qué sectores las empresas comienzan a explorar la IA generativa?

Mariesa: Tradicionalmente, las empresas comienzan en áreas a cargo de las funciones administrativas para aumentar la eficiencia. Sin embargo, la IA generativa es cada vez más accesible para las masas. Ahora su uso es más común; suele utilizarse en computadoras personales para facilitar diversas tareas. Esta accesibilidad llevó a su adopción en áreas tradicionalmente más difíciles de automatizar, como las operaciones de atención al cliente, las ventas y el marketing. Los especialistas en marketing, por ejemplo, la utilizan para elaborar mensajes atractivos y perfeccionar el contenido. Los equipos de comunicación y centros de contacto aprovechan el análisis de sentimientos. En esencia, la IA generativa se puede aplicar en todos los roles y departamentos dentro de cualquier organización.

“Vemos funciones que adoptan la IA generativa, en las cuales tradicionalmente era más difícil aprovechar las oportunidades de automatización. La IA generativa se puede aplicar a cualquier función y espacio dentro de una organización.

En nuestro informe Automation Now & Next de 2023, el 80% de los encuestados destacaron la importancia de la automatización y la IA para lograr sus objetivos. ¿Esto se adapta a su perspectiva?

Mariesa: Por supuesto, hay un gran entusiasmo en torno a estas tecnologías. Incluso mis padres sienten curiosidad por la IA generativa; cuando describo mi trabajo diario a menudo genera expresiones de perplejidad. La IA generativa es más accesible porque proporciona beneficios tangibles que las personas pueden entender a través de ejemplos y de la interacción directa. Es práctica y fácil de usar, lo que contribuye a su rápida adopción. Sin embargo, es necesario que las organizaciones comprendan que implementar esta tecnología implica complejidades y una planificación intencional.

Una vez que se incorpora en una organización, surgen numerosas consideraciones, incluida la seguridad de la información y los desafíos relacionados con los datos. Los problemas de datos están presentes en todas las empresas, más allá de su tamaño. La implementación de IA generativa puede exacerbar estos conflictos al revelar las brechas de datos y los problemas de confianza. Las organizaciones deben abordar la calidad y la fuente de los datos para aprovechar al máximo esta tecnología.

Además, la privacidad y la seguridad de los datos necesitan una planificación cuidadosa, lo que requiere el establecimiento de medidas de seguridad adecuadas. También deberá tenerse en cuenta la posibilidad de activar todo el potencial de la IA, tanto para aprovechar los datos de la empresa como las fuentes externas. Al abordar las preocupaciones sobre los datos confidenciales, las organizaciones deben capacitar a sus equipos de manera rápida y eficiente sin causar frustración. Este es el momento oportuno para la adopción.

“Creo que hay mucha emoción, pero también algunos malentendidos y un gran deseo de no quedarse atrás.

Uso responsable de la IA

¿Puede compartir algunas historias de éxito de empresas que hayan organizado sus datos de manera eficaz y al mismo tiempo garanticen la seguridad?

Mariesa: Un enfoque es comenzar por permitir la IA generativa en áreas poco sensibles y de bajo riesgo. Por ejemplo, las industrias que manejan datos confidenciales, como expedientes de ensayos clínicos o finanzas, requieren mucha más planificación y cuidado al implementar tecnologías nuevas. Comenzar en espacios menos riesgosos permite que las organizaciones aprendan y ganen confianza con respecto a la tecnología sin exponer información regulada y altamente sensible. Este enfoque gradual fomenta la adopción y prepara el camino para una implementación más amplia.

También ayudamos a los clientes a mejorar su gestión de datos maestros mediante la utilización estratégica de la automatización y la IA generativa, mientras creamos interfaces fáciles de usar para los usuarios empresariales. Estas interfaces permiten que los usuarios revisen los datos y las opciones, verifiquen la exactitud de los datos y sugieran la limpieza necesaria, lo que agrega una capa adicional de conocimiento práctico y seguridad.

Por ejemplo, un equipo de Recursos Humanos implementó estas metodologías para evaluar los códigos de la nómina. A medida que la organización se expandió a nivel mundial y adquirió negocios nuevos, la eliminación de códigos inactivos no siguió el ritmo. Este enfoque no solo agiliza el proceso de gestión de los datos maestros mediante la implementación de la IA generativa, sino que también involucra de manera activa a los socios comerciales para garantizar la calidad de los datos.

Si bien todos debemos garantizar el uso ético y responsable de la IA, debemos buscar formas de aplicarla a pesar de los posibles desafíos, ya que puede ofrecer una mejor calidad de datos, procesos más rápidos y, en última instancia, resultados más impactantes.

¿Cómo pueden las organizaciones integrar de manera eficaz sus datos patentados en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para mejorar la toma de decisiones y las operaciones?

Mariesa: Cuando se trabaja con datos patentados y LLM, la planificación intencional es primordial. Debe implementar controles adicionales y restringir el acceso. Incluso dentro de los equipos de desarrollo, debe garantizar la segregación de funciones cuando corresponda, en especial, en lo que respecta al desarrollo y el acceso a los entornos de producción. De manera similar a la automatización, es necesario aplicar medidas de seguridad. Si bien los clientes contemplan esta integración, se mantienen cautelosos debido a la sensibilidad de los datos. Es totalmente factible, pero requiere un enfoque diferente y el establecimiento de barreas de seguridad sólidas.

"Incluso con la automatización, las personas son muy cautelosas cuando se trata de información privada. No significa que no pueda hacerlo, pero debe considerarlo de una manera ligeramente diferente. Además, debe tener las barreras de seguridad adecuadas. Las personas deben sentirse habilitadas, pero también es necesario mitigar el riesgo".

¿Existe preocupación entre las personas acerca de que estas tecnologías puedan apoderarse de sus puestos de trabajo en el futuro?

Mariesa: Sorprendentemente, con la IA generativa no hay tanto miedo, una vez que la gente la entiende. En cambio, la mayoría de las preocupaciones giran en torno a la seguridad. Los líderes se preocupan por la posibilidad de que se comparta información no autorizada. Las personas parecen ansiosas por adoptar estas tecnologías. En el ámbito de la automatización y la IA, es importante reconocer que los métodos de trabajo evolucionarán con el tiempo. La forma en la que trabajamos en la actualidad no será la misma en la próxima década, de la misma manera ha cambiado en el pasado. Si bien las funciones pueden verse afectadas, eso no significa necesariamente la pérdida del empleo. Sino que significa un cambio en nuestra forma de trabajar. Creo firmemente que las futuras contrataciones y trayectorias profesionales incorporarán el conocimiento de la tecnología. No todas las personas necesitan convertirse en desarrolladores, pero comprender cómo la tecnología afecta su función y, potencialmente, tener "trabajadores digitales" en su equipo se volverá más común. La honestidad acerca de estos cambios es crucial, aunque en general, el factor miedo no es tan prominente en este contexto.

Capacitación de las personas que se dedican a solucionar problemas

¿Cuáles son otras consideraciones clave para las empresas que buscan ampliar sus programas de automatización?

Mariesa: Ya sea IA generativa, automatización o análisis, es esencial capacitar a las personas para que aborden los desafíos dentro de sus funciones y equipos. Durante mi tiempo en GE, donde comencé mi carrera profesional, prevalecía el sistema Lean. No todo el mundo necesitaba ser un experto, pero todos tenían conocimientos básicos. No todo el mundo debería convertirse en desarrollador; las organizaciones requieren funciones diversas, que incluye el sector de ventas y Recursos Humanos. Es posible que alentar a todos a ser desarrolladores no sea el enfoque ideal, pero es esencial que todos comprendan cómo pueden aprovechar la tecnología y cómo pueden participar. Necesitamos tanto especialistas como personas con habilidades más amplias; se trata de tener un conjunto de herramientas versátil para lograr los resultados deseados; no hay una solución única para todos.

Mariesa, gracias por compartir su experiencia y conocimientos con nosotros. Sus contribuciones son muy valiosas y, sin duda, guiarán a las organizaciones en su recorrido para aprovechar todo el potencial de la IA generativa.

Aprovechar el potencial de la IA generativa puede generar una innovadora solución de problemas, operaciones optimizadas y una mayor participación del cliente. Es un viaje que las organizaciones deben emprender con precaución, pero también con la mente abierta a las posibilidades que se avecinan en este futuro potenciado por la tecnología.

Para aquellos que buscan utilizar la IA generativa hoy, consulte nuestras guías prácticas para crear una automatización impulsada por la IA generativa. Dé el primer paso y aproveche el poder de la IA generativa para el crecimiento y la eficiencia de su organización.

Información de Mariesa Coughanour

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Mariesa es la jefa de Asesoramiento para la Práctica de Automatización en Cognizant.

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