Cómo impulsar la transformación de la inteligencia artificial empresarial con Microsoft Copilot

Esta es la Parte 1 de una serie de Adeel Khan, especialista técnico sénior de Microsoft, sobre cómo pueden las empresas aprovechar Microsoft Copilot para impulsar sus transformaciones de IA.

Introducción

Hace unas semanas, un lunes por la mañana se desató un pánico inesperado. Los correos electrónicos iban y venían, mezclando entusiasmo y ansiedad. Todo esto surgió a raíz de un correo electrónico de cuatro líneas enviado por el presidente de una reconocida agencia gubernamental, en el que solicitaba una capacitación de tres horas sobre inteligencia artificial generativa en el lugar de trabajo.

El entusiasmo era innegable, pero la seriedad del presidente aumentó nuestra ansiedad. Los líderes dedicaron tres horas a explorar los desafíos, las oportunidades y los caminos hacia un lugar de trabajo transformador, por lo que fue crucial para nosotros ofrecer una sesión impactante. 

Junto con otros oradores, me puse manos a la obra y, un par de días después, me encontré en una sala de juntas bellamente decorada con una vista panorámica y asistentes que esperaban con impaciencia. Cuando estábamos a punto de comenzar, el presidente me pidió que compartiera mis pensamientos y razones detrás de esta repentina prisa. Dijo, y cito textualmente: 

“En el trabajo nos enfrentamos a cada día a más desafíos. Cada función de la organización tiene más trabajo que ayer y los campos de batalla son cada vez más difíciles. Vi a mi asistente empezar a usar la IA generativa para programar mi calendario y puedo sentir la mejora y el éxito que han alcanzado en poco tiempo. Quiero que este éxito sea más común.

Quiero que la calma que veo en sus rostros ahora sea más común en toda la organización, y quiero ser el primero en aprender cómo puedo ayudar a desarrollar la cultura de la organización para adoptar la transformación de la IA generativa en el lugar de trabajo”.

Me quedé impresionado por la sencillez y claridad de la intención. El resto de la conversación siguió la tendencia marcada por el presidente y se habló de cómo y qué desafíos se debían abordar en el proceso de transformación de la IA de una empresa.

Algunos de los desafíos clave analizados y que a menudo se observan en otras organizaciones son:

1. Creación y personalización de contenidos:

Uno de los desafíos más importantes en muchas industrias es la necesidad de contar con contenido atractivo y de alta calidad que tenga eco en el público objetivo. Esto incluye la creación de imágenes, videos, gráficos y contenido escrito que no solo sea informativo sino también cautivador. En el sector de la salud, por ejemplo, crear boletines informativos atractivos sobre el bienestar de los pacientes y comunicaciones personalizadas puede ser una tarea abrumadora. El desafío radica en producir contenido que sea preciso y atractivo, lo que requiere un profundo conocimiento de la audiencia y la capacidad de generar ideas creativas de manera constante.

2. Automatización y eficiencia:

Muchas industrias tienen problemas con tareas repetitivas que consumen tiempo y recursos valiosos. En el sector minorista, por ejemplo, tareas como la gestión de inventario, el procesamiento de pedidos y las operaciones de servicio al cliente suelen ser repetitivas y consumir mucho tiempo. Estas tareas pueden generar ineficiencias y aumentar los costos operativos. El desafío es encontrar formas de automatizar estos procesos sin comprometer la precisión ni la calidad, liberando así recursos humanos para que se concentren en tareas más críticas. A veces, el conocimiento de estos procesos, las posibles soluciones y las mejores prácticas está en manos de las personas que se encuentran en el nivel operativo. El desafío es garantizar que puedan transmitirlos con facilidad y de una manera que los demás a su alrededor puedan beneficiarse sin convertirse en un problema.

3. Atención al cliente mejorada:

Proporcionar respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes es un desafío importante para sectores como la banca y los seguros. Los clientes esperan una atención rápida y personalizada, pero gestionar un gran volumen de consultas puede resultar abrumador, especialmente en centros de contacto o consolas de agentes que gestionan más de 100 solicitudes. El desafío es garantizar que la atención al cliente no solo sea eficiente, sino también personalizada y empática. Esto requiere un profundo conocimiento de las necesidades de los clientes y la capacidad de proporcionar soluciones pertinentes con rapidez. Validar múltiples fuentes de conocimiento y redactar mensajes claros pero pertinentes puede tener un impacto en el tiempo medio de gestión, la satisfacción del cliente y la reducción de los bucles prolongados.

4. Resolución de problemas e innovación:

Las empresas suelen enfrentarse a problemas complejos que requieren soluciones innovadoras. El desafío consiste en definir, explorar, evaluar e implementar estas soluciones de manera eficaz. Esto requiere un conjunto diverso de ideas y la capacidad de medir y perfeccionar las soluciones de forma continua. Para las empresas que buscan innovar y mantenerse por delante de la competencia, el desafío consiste en fomentar una cultura de creatividad y mejora continua.

De manera similar a lo que se analizó anteriormente en relación con la automatización y la eficiencia, dotar a los usuarios comerciales de las herramientas adecuadas y una curva de aprendizaje mínima pondría a la organización en un viaje rápido de transformación e innovación.

5. Orquestación de la transformación 

El auge de las tecnologías de IA trae consigo una serie de desafíos éticos y regulatorios. Cuestiones como el sesgo en los modelos de IA, las preocupaciones sobre la propiedad intelectual y la necesidad de un cumplimiento normativo constante son obstáculos importantes. Estos desafíos pueden complicarse aún más si los empleados, equipos o departamentos comienzan a traer sus propios asistentes o herramientas de IA generativa al trabajo. Si bien la organización desea beneficiarse de la tormenta de transformación de la IA, es necesario contar con una estrategia, una planificación y una orquestación claras para evitar cualquier uso indebido o daño a los activos existentes.

La promesa de la transformación de la IA

Estos son solo algunos de los desafíos que a menudo encuentro en interacciones similares a las que se mencionaron anteriormente. La promesa de transformación de la IA generativa es real y probablemente cambie las reglas del juego, pero los desafíos también son reales. Se necesita un liderazgo como el del presidente para dar el primer paso hacia el dominio de sí mismo y transmitir el conocimiento y la cultura.

En el seguimiento de este artículo, analizaré algunos de los aprendizajes y experiencias de adopción que ya han comenzado a generar un impacto positivo en las finanzas, la cultura y la satisfacción de los empleados.

Acerca del autor

Adeel Khan es un distinguido especialista técnico sénior de Microsoft, reconocido por impulsar transformaciones digitales de nivel empresarial. En su función en Microsoft Operations en Singapur, Adeel ha sido reconocido como AICopilot Champion, ayudando a las organizaciones Fortune 500 a adoptar y transformar el futuro del trabajo.

Con casi dos décadas de experiencia, Adeel tiene un profundo conocimiento de las soluciones en la nube, la IA y el ML, y las arquitecturas de soluciones de gestión de datos que brindan constantemente éxito y rentabilidad al cliente. Su trayectoria profesional global abarca Pakistán, los Emiratos Árabes Unidos, Malasia y Singapur, lo que enriquece su perspectiva y mejora su capacidad para navegar en paisajes tecnológicos complejos.

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