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Evaluación de la preparación para la IA: el nuevo nivel de servicios profesionales
La mayoría de las agencias e integradores de sistemas se están involucrando en las conversaciones de IA de los clientes antes de que los datos subyacentes estén listos para respaldarlas. Los clientes solicitan asistentes de inteligencia artificial, flujos de trabajo basados en agencias, puntuación predictiva o automatización generativa del contenido, y se espera que el socio cumpla con los requisitos. El problema estructural es que la calidad de la IA va más allá de la calidad de los datos, y la calidad de los datos va más allá de la integración. Una herramienta de inteligencia artificial fiable que se basa en datos incompletos produce respuestas incorrectas y fiables, lo que supone el peor resultado posible para la reputación de una agencia.
La preparación para la IA cambia esa conversación. En lugar de ofrecer herramientas, las empresas de servicios profesionales pueden comenzar con una evaluación estructurada para determinar si los datos de los clientes realmente pueden respaldar lo que el cliente quiere que haga la IA.
¿Qué es una evaluación de preparación para la IA?
Una evaluación de la preparación para la IA es una evaluación estructurada de si los sistemas, los datos y los flujos de trabajo de un cliente pueden respaldar casos de uso de IA confiables. Analiza cinco aspectos: qué sistemas contienen qué registros, cómo fluyen esos registros entre los sistemas, dónde la propiedad no está clara o está duplicada, qué gobierno existe en torno a los datos y qué casos de uso de la IA puede o no respaldar la arquitectura existente.
El resultado es una hoja de ruta en lugar de una selección de herramientas. Identifica el trabajo de integración, la limpieza de datos y las decisiones de gobernanza que deben tomarse antes de que los proyectos de IA puedan dar sus frutos. Para los clientes que desean adoptar rápidamente la IA, la evaluación también señala qué casos de uso pueden avanzar de inmediato, cuáles requieren primero tres meses de trabajo preliminar y cuáles no son realistas sin un cambio arquitectónico más amplio.
Si se hace bien, una evaluación de la preparación para la IA se convierte en un nivel de servicio facturable por derecho propio. Se amortiza en los proyectos de IA que no fracasan después, y posiciona a la agencia como asesora estratégica más que como instaladora de herramientas.
¿Por qué la mayoría de los proyectos de IA de los clientes fallan en la capa de datos?
La mayoría de los proyectos de IA de los clientes fracasan no porque las herramientas de IA sean débiles, sino porque los datos que los alimentan están fragmentados. Un cliente típico del mercado intermedio utiliza Salesforce o HubSpot para las ventas, NetSuite o Microsoft Dynamics 365 para el ERP, Asana o Monday para la gestión de proyectos, Zendesk para el servicio y Power BI o Looker para la elaboración de informes. Cada sistema contiene parte de la verdad sobre el cliente. Casi ninguno de ellos comparte una definición de quién es realmente el cliente.
Cuando la IA se sitúa en la cima de esa pila, el resultado refleja la fragmentación. Un modelo de pérdida de clientes clasifica a los clientes según el sistema que pueden ver con mayor claridad. Un copiloto de ventas sugiere las siguientes mejores acciones basándose en una imagen incompleta de la etapa de su ciclo de vida del cliente en la que se encuentra. Un asistente de elaboración de informes elabora resúmenes fiables desde cualquier almacén de datos que consulte primero. La deuda de integración en los entornos de los clientes es de muchos años, y la IA la expone en lugar de resolverla.
¿Cómo contribuye una plataforma de integración a la preparación para la IA en todas las interacciones con los clientes?
Una plataforma de integración como servicio (iPaaS) gestiona el trabajo de conectividad, transformación y gobernanza que las evaluaciones de preparación para la IA identifican como necesario. En lugar de reconstruir la lógica de integración para cada interacción con el cliente, los socios pueden utilizar la misma plataforma de integración en toda su cartera de clientes.
La iPaaS de Alumio respalda esto a través de Alumio Spaces, una arquitectura multiusuario diseñada para una entrega dirigida por socios. Cada entorno de cliente funciona como un espacio aislado con su propio motor de datos dedicado, un control de acceso granular y una etiqueta blanca opcional. Ese aislamiento es importante porque los proyectos de IA suelen afectar a datos confidenciales de los clientes, y el límite entre los datos de un cliente y los de otro tiene que ser técnico, no solo procesal.
Para las agencias y los integradores de sistemas, esto significa que el trabajo de integración identificado en las evaluaciones de preparación para la IA se puede realizar a través de una plataforma uniforme en todos los clientes. El trabajo de integración ya no consiste en una creación única y personalizada para cada proyecto de IA. Se convierte en un servicio productivo que se extiende a todo el portafolio, utilizando los mismos patrones de arquitectura, el mismo modelo de gobierno y el mismo nivel de observabilidad para cada compromiso.
La mayoría de las implementaciones de Alumio se realizan a través de integradores de sistemas certificados y agencias digitales, lo que brinda al ecosistema de socios experiencia directa en la estructuración del trabajo de integración multisistema. Las evaluaciones de preparación para la IA son la forma codificada de esa experiencia, que se aplica a la cuestión específica de si los datos de los clientes pueden respaldar los casos de uso de la IA.
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