Volver a todas las ideas 3 arquetipos: cómo las empresas abordan la adopción de AI
Laura Stevens
Director General de Datos y AI
Mientras las organizaciones navegan en la Revolución AI, vemos que surgen tres arquetipos de adopción de IA separada. Cada uno representa un enfoque diferente para aprovechar la IA, ya sea como motor de crecimiento, catalizador de transformación comercial o una mejora funcional profunda.
1. AI al aire libre: IA como generador de ingresos (IA como producto / servicio)
Estas compañías colocan la IA antes y en el centro de su negocio o su modelo operativo, utilizándola como un motor de diferenciación / crecimiento. La IA no es solo una herramienta de soporte, es un producto básico o un catalizador de ingresos.
Características
- Productos, servicios o modelos comerciales impulsados por AI.
- AI como una admisión monetizable: suscripciones alimentadas por IA a nuevos servicios basados en datos.
- Inversión intensa en las capacidades del propietario y la I + D.
Ejemplos de IA como generador de ingresos
Spotify
Las listas de lectura personalizadas y los modelos de descubrimiento de audio centrados en la IA tienen un impacto directo en los ingresos por compromiso e suscripción.
Tesla
Drive autónomo alimentado por IA como una propuesta de valor central.
Opadai
Modelos GPT basados en IA ofrecidos como un producto básico.
Netflix
La recomendación del contenido suministrado por la IA conduce a la retención y los ingresos del cliente.
2. Ai Holistic: AI como motor de transformación comercial
Las organizaciones en esta categoría consideran la IA como un catalizador interfuncional, integrándolo en todas las unidades y operaciones comerciales para estimular la eficiencia, la resiliencia y la toma de decisiones.
Características
- La automatización y la eficiencia se centraron en la IA en varias áreas.
- Concéntrese en datos en tiempo real, análisis predictivo y toma de decisiones proactivas.
- La IA solía mejorar la resiliencia, adaptándose dinámicamente a la evolución de las condiciones comerciales.
Ejemplos de IA como motor de transformación de la empresa
Walmart
Optimización de la cadena de suministro en IA, gestión de acciones y precios dinámicos.
Amazonas
La IA se ha integrado en la logística, la personalización, la detección de fraude, los centros de realización.
Caparazón
Mantenimiento predictivo alimentado por IA, optimizaciones de perforación, iniciativas de eficiencia energética.
Unir
Adopción de IA en marketing, I + D y suministro sostenible.
3. Deep: me integré en un área específica
En lugar de aplicar ampliamente una IA, estas empresas se profundizan, integrando la IA en una función clave o un campo de actividad donde puede generar un impacto máximo.
Características
- La IA está altamente especializada en un área operativa clave.
- Fuerte integración con flujos de trabajo específicos de la industria o puntos de contacto del cliente.
- La transformación de IA se centró en la implementación de un solo dominio frente a la escala de la compañía.
Ejemplos de IA integrado en un campo específico
Claro
Automatización del servicio al cliente alimentada por IA, utilizando chatbots de IA e información predictiva para mejorar la experiencia del usuario.
John Deere
Agricultura de precisión dirigida por la IA, la optimización de los rendimientos de los cultivos con el aprendizaje automático.
Starbucks
Personalización del programa de fidelización alimentado por AI y ajustes de menú en tiempo real.
Lufthansa
AI en atención al cliente y la gestión de las perturbaciones de vuelo.
Por qué los arquetipos son importantes (y la relevancia de los diferentes enfoques para la IA)
A medida que se acelera la adopción de la IA, las organizaciones se enfrentan a una elección crítica: ¿cómo dará forma a su modelo de negocio futuro y sus operaciones? Los tres arquetipos de IA, externos, holísticos y profundos, proporcionan una lente estratégica para ayudar a las empresas a aclarar sus ambiciones de IA, alinear las inversiones y tomar decisiones informadas en el lugar donde y cómo la IA debería estimular el valor.
1. Claridad estratégica: coincidir con la ambición de la IA con los objetivos comerciales
Comprender estos arquetipos de IA ayuda a las empresas a responder preguntas estratégicas clave:
- Es ai un motor de ingresos básico (Ai hacia afuera))?
- Si la IA debe integrarse en todas las funciones para mejorar la toma de decisiones y la resistencia (Ai holístico))?
- Es el mejor enfoque para especializar la IA en un campo específico para el máximo impacto (Profundo))?
Al definir un arquetipo de IA temprana, las organizaciones pueden garantizar que la adopción de IA se centre en el objetivo, no solo exploratorio.
2. Inversión y priorización: dónde concentrar los recursos
- Ai hacia afuera Las empresas deben priorizar la IA I + D, construir modelos patentados y monetizar los servicios de IA.
- Ai holístico Las empresas deben invertir en infraestructura de IA, intercambio de datos de datos y sistemas de toma de decisiones de tiempo real.
- Profundo Los adoptantes deben optimizar la IA en un campo dirigido, asegurando en la integración profunda con los procesos comerciales.
Sin una estrategia clara de IA, es probable que las empresas difundan recursos demasiado delgados o inviertan en IA sin un rendimiento claro de las expectativas de inversión.
3. Alineación del modelo operativo: estructuración de IA para el impacto
Cada arquetipo requiere diferentes capacidades organizacionales, estructuras de gobierno y estrategias de talento de IA:
- Ai hacia afuera Necesita equipos de innovación de IA sólidos, gerentes de productos e infraestructura de IA escalable.
- Ai holístico Requiere un marco de gobierno de IA a escala de la empresa y una colaboración interfuncional.
- Profundo Requiere experiencia en profundidad en un campo, asegurando la integración transparente de IA en los flujos de trabajo.
Sin un modelo de operación de IA estructurado, incluso las mejores estrategias de IA pueden no evolucionar.
4. Diferenciación competitiva: IA como ventaja del mercado
AI se convierte en un diferenciador clave en casi todas las industrias.
- Ai hacia afuera Las empresas obtienen una ventaja competitiva mediante el lanzamiento de productos / servicios suministrados por IA antes de los competidores.
- Ai holístico Los adoptantes ganan gracias a la toma de decisiones operativas más rápidas y basadas en datos y resiliencia operativa.
- Profundo Las organizaciones crean las mejores experiencias basadas en IA en su campo de intervención (por ejemplo, Klarna en el servicio al cliente).
Una estrategia de IA mal alineada podría significar líderes de la industria tardíos que usan IA de manera más efectiva.
5. EA Escalabilidad y éxito a largo plazo
Algunas compañías comienzan con una IA profunda y luego evolucionan en un enfoque holístico de IA.
Otros comienzan con la innovación externa de IA, luego desarrollan IA en funciones internas.
Tener un arquetipo de IA clara ayuda a las organizaciones a planificar una extensión futura de IA, asegurando que las inversiones actuales se alineen con la madurez a largo plazo de la IA.
Principal para recordar
- AI no es un viaje único. Los tres arquetipos de IA ayudan a las empresas a estructurar la adopción estratégicamente.
- La claridad de la ambición de AI evita las inversiones desperdiciadas y acelera el retorno de la inversión.
- La alineación de la IA con la estrategia comercial asegura la escalabilidad y una ventaja competitiva a largo plazo.
- Las empresas deben cambiar su hoja de ruta en IA de acuerdo con su arquetipo elegido: exterior, holístico o profundo.
Hablemos sobre cómo estructuras tu adopción de IA.
Laura Stevens
Director General de Datos y AI
Laura Stevens, PhD, es la Directora General de Datos e IA, que proporciona una mezcla única de visión estratégica, experiencia analítica y sentimiento de liderazgo. Con la capacitación en neuropsicología, asesoramiento comercial y transformación organizacional, ha logrado navegar en una carrera en el mundo académico, el consejo y el liderazgo de la industria. Como antiguo VP Data & IA en una organización internacional, Laura ha liderado los datos y los equipos de IA a gran escala que cubren la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la ingeniería de datos, la gobernanza de datos y la visualización. Le apasiona los líderes organizacionales a través de sus datos y la transformación de la IA.
laura.stevens@boardofinnovation.com
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Post 3 Arquetipos: cómo las empresas abordan la adopción de IA que apareció por primera vez en la Junta de Innovación).