Thinking Machines se posiciona como el *primer socio de servicios de* OpenAI en Asia-Pacífico, revolucionando la integración de la inteligencia artificial en el tejido operativo de las empresas. La colaboración tiene como objetivo superar los principales desafíos relacionados con la *adopción de la IA*, a menudo obstaculizada por proyectos piloto ineficaces. Afirmándose como un catalizador, Thinking Machines apuesta por formaciones estratégicas y personalizadas para acompañar a las organizaciones en la optimización de sus procesos y la mejora del *rendimiento operativo*.
Asociación estratégica entre Thinking Machines y OpenAI
Thinking Machines Data Science ha establecido recientemente una asociación oficial con OpenAI, convirtiéndose así en el primer socio de servicios de OpenAI en la región Asia-Pacífico. Esta colaboración busca ayudar a un mayor número de empresas en Asia a transformar la inteligencia artificial en resultados medibles. Este acercamiento se produce en un momento en que la adopción de la IA en esta región está experimentando un fuerte crecimiento.
Un informe de IBM reveló que el 61 % de las empresas ya están utilizando IA. Desafortunadamente, muchas de ellas tienen dificultades para trascender los proyectos piloto y generar un impacto comercial concreto. Gracias a esta asociación, Thinking Machines y OpenAI se comprometen a abordar este problema ofreciendo formaciones ejecutivas sobre ChatGPT Enterprise, apoyo para la creación de aplicaciones de IA a medida y orientaciones sobre la integración de la IA en las operaciones diarias.
Fortalecimiento de las capacidades organizacionales
Stephanie Sy, fundadora y CEO de Thinking Machines, ha expresado que esta asociación se centra en el fortalecimiento de capacidades. «No solo introducimos nuevas tecnologías, ayudamos a las organizaciones a desarrollar las habilidades y estrategias necesarias para aprovechar la IA», afirmó. El objetivo radica en reinventar el futuro del trabajo, favoreciendo así la colaboración entre humanos y IA en la región Asia-Pacífico.
Desafíos relacionados con la adopción de la IA
En una entrevista concedida a AI News, Sy identificó las principales razones por las cuales las empresas fracasan en la adopción efectiva de la IA. Muchas organizaciones ven la IA como una simple adquisición tecnológica, ignorando su capacidad para transformar sus operaciones. Esta visión a menudo conduce a pilotos que se estancan. Para superar estos obstáculos, se requieren tres elementos fundamentales: una alineación clara de los líderes, una redefinición de los flujos de trabajo y una inversión en las habilidades de los empleados.
Enfocarse en estos tres aspectos – visión, procesos y personas – permite que los pilotos se transformen en resultados concretos.
El liderazgo en el centro de la integración de la IA
Muchos líderes aún perciben la IA como un proyecto técnico en lugar de una prioridad estratégica. Sy sostiene que es responsabilidad de la dirección establecer si la IA representa un motor de crecimiento o un riesgo a gestionar. Al establecer objetivos prioritarios claros y definir el apetito por el riesgo, las direcciones pueden catalizar la integración de la IA en las capacidades empresariales.
Thinking Machines a menudo comienza con sesiones ejecutivas, permitiendo a los líderes explorar el valor añadido de herramientas como ChatGPT, discutiendo las normas de gobernanza y las oportunidades de escalamiento. Esta claridad en la parte superior de la jerarquía mueve la IA de una experimentación hacia una competencia institucional.
Colaboración humana e IA
Sy describe la «colaboración hombre-IA» como un enfoque donde los humanos mantienen el control, centrándose en el juicio y la toma de decisiones, mientras que la IA gestiona las etapas rutinarias. La implementación de este modelo conduce a ahorros de tiempo significativos y a una mejora en la calidad de los resultados.
IA agentiva y control de la ejecución
El concepto de IA agentiva constituye otra prioridad para Thinking Machines, permitiendo que los sistemas gestionen procesos complejos en múltiples pasos. Estos sistemas pueden coordinar búsquedas, llenar formularios y ejecutar llamadas API, manteniendo a un humano a cargo. Esta arquitectura permite una ejecución rápida y una productividad aumentada sin sacrificar el control humano.
Thinking Machines se asegura de que los principios de «gobernanza humana» y de auditabilidad sean aplicables en este marco, garantizando que cada acción sea trazable y cumpla con las políticas empresariales.
Empoderamiento de la gobernanza de la IA
Con la aceleración de la adopción de la IA, se asegura de que la gobernanza no se quede atrás. Sy declara que la buena gobernanza debe integrarse en las rutinas diarias. Esto implica el uso de fuentes de datos aprobadas, la aplicación de controles de acceso y la necesidad de validación humana durante acciones delicadas.
Sy aboga por la implementación de modelos de gobernanza indicativos para construir la confianza necesaria entre los equipos que adoptan la IA, permitiendo así una adopción más amplia y rápida. La transparencia de los datos procesados ayuda a establecer esta confianza.
Adaptación local y escalamiento regional
La diversidad cultural y lingüística de la región Asia-Pacífico presenta desafíos únicos para el escalamiento de soluciones de IA. El modelo único no es suficiente. Sy recomienda primero «construir localmente y luego escalar deliberadamente», adaptando la IA a las especificidades locales antes de estandarizar ciertos aspectos.
Thinking Machines ha implementado esta estrategia en varios países, incluidos Singapur, Filipinas y Tailandia, demostrando el valor con equipos locales antes de desplegar las soluciones en bases regionales.
Prioridad a las habilidades en lugar de a las herramientas
Sy enfatiza que el crecimiento radica en el desarrollo de habilidades y no únicamente en la adquisición de herramientas. Tres categorías de habilidades se destacan: la alfabetización ejecutiva, el diseño de flujo de trabajo y las habilidades prácticas. Este marco educativo ayuda a los equipos a sustituir la experimentación por resultados de producción recurrentes.
El futuro de las industrias transformado por la IA
Desde una perspectiva a cinco años, Sy anticipa que la IA evolucionará hacia la ejecución completa de funciones comerciales clave. Las ganancias anticipadas se perfilarán en el desarrollo de software, el marketing y las operaciones de servicio.
Thinking Machines no se limita a una estrategia uniforme. Cada proyecto, como BEAi, un sistema desarrollado para el Banco de Filipinas, sirve como un claro ejemplo de este enfoque. Este modelo y otros deben alinearse con las capacidades locales, mientras proporcionan resultados cuantificables, contribuyendo así a una integración fortalecida de las tecnologías de IA en la economía de la región Asia-Pacífico.
Preguntas frecuentes comunes
¿Qué es la colaboración entre Thinking Machines y OpenAI?
Thinking Machines ha establecido una asociación con OpenAI para ayudar a las empresas de la región Asia-Pacífico a aprovechar la inteligencia artificial para obtener resultados medibles. Es el primer socio de servicios oficial de OpenAI en esta región.
¿Cómo ayuda Thinking Machines a las empresas a adoptar la IA?
Thinking Machines ofrece formaciones ejecutivas sobre ChatGPT Enterprise, apoyo para la creación de aplicaciones de IA a medida y asesoramiento para integrar la IA en las operaciones diarias de las empresas.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las empresas al adoptar la IA?
Las empresas a menudo ven la IA como una adquisición tecnológica en lugar de una transformación comercial, lo que conduce a proyectos piloto que se estancan. Por lo tanto, se necesita un enfoque estratégico para tener éxito en la integración de la IA.
¿Cuál es la importancia del liderazgo en la adopción de la IA?
El liderazgo juega un papel clave al determinar si la IA se considera un motor de crecimiento o un riesgo que gestionar. Una dirección clara es crucial para definir objetivos, apetito por el riesgo y responsabilidad en los proyectos de IA.
¿Cómo se pone en práctica la colaboración hombre-IA a través de Thinking Machines?
Se trata de un modelo «humano al mando» donde los humanos se centran en el juicio y la toma de decisiones, mientras que la IA gestiona tareas rutinarias, como la investigación o la redacción, lo que permite ahorros de tiempo y eficiencia.
¿Qué es la IA agentiva y cómo la utiliza Thinking Machines?
La IA agentiva va más allá de las consultas simples para pilotar procesos en múltiples etapas. Thinking Machines utiliza estos sistemas para coordinar tareas completas mientras mantiene al humano en el centro del proceso de toma de decisiones.
¿Cómo maneja Thinking Machines la gobernanza de la IA?
Thinking Machines integra la gobernanza directamente en las tareas diarias utilizando fuentes de datos aprobadas, imponiendo controles de acceso y manteniendo registros para garantizar una adopción segura y confiable de la IA.
¿Cuál es el modelo adoptado por Thinking Machines para la adopción de la IA en la región Asia-Pacífico?
Thinking Machines favorece un enfoque local primero para adaptar la IA a los contextos específicos de los equipos antes de extender las iniciativas a nivel regional, asegurando que las soluciones sigan siendo relevantes y efectivas.
¿Qué habilidades son esenciales para tener éxito en un entorno laboral habilitado por la IA?
Las habilidades clave incluyen la alfabetización ejecutiva para definir los resultados de la IA, el diseño de flujos de trabajo para las interacciones hombre-IA, así como habilidades prácticas como la capacidad de formular consultas y evaluar datos fiables.
¿En qué sectores planea Thinking Machines expandir sus servicios de IA?
Thinking Machines planea expandirse especialmente en los sectores de finanzas, comercio minorista y manufactura, desarrollando soluciones de IA que respondan a desafíos específicos y abran nuevas oportunidades.
