El debate sobre si la inteligencia artificial transformará las industrias ha terminado.
en GeekWire Agentes de transformación En la cumbre del martes en Seattle, fundadores, ejecutivos e ingenieros pasaron a preguntas más difíciles: qué funcionó, qué no y qué tan rápido avanzaba todo. El hilo conductor de casi todas las conversaciones fue el cambio de la IA como herramienta conversacional a la IA como actor autónomo; software que no sólo responde preguntas sino que también actúa por sí solo y mejora a medida que avanza.
Oradores de Microsoft, Amazon Web Services, OpenAI y otros lugares describieron un mundo en el que las limitaciones que han definido los negocios durante décadas han desaparecido y el mayor obstáculo para capturar ese valor no es la tecnología, sino más bien descubrir cómo rediseñar los procesos de negocios y las organizaciones que no fueron construidas con ninguna de esas cosas en mente.
Agents of Transformation es impartido por Accenture y se basa en el trabajo en curso. Serie editorial de GeekWireUn artículo también de Accenture que destaca cómo startups, desarrolladores y gigantes tecnológicos están utilizando agentes inteligentes para innovar.
Continúe leyendo para obtener resúmenes concisos y conclusiones clave de cada charla informal y panel de discusión (con la ayuda de la IA, por supuesto).
Carlos LamannaEl vicepresidente de Agentes y Aplicaciones Empresariales de Microsoft habló con un momento que llamó la atención de todos: un representante de IA rechazó 17 reuniones en su nombre. No los resumí, no los marqué, los rechacé.
Para Lamanna, este fue el momento en el que la IA pasó de la recuperación de información a la acción real. Argumentó abiertamente que la era de la inteligencia artificial como asistente de chat ha terminado. “El sol se ha puesto”.
Tres puntos importantes:
- No inventes nuevas métricas para la IA. La mayor trampa en la que Lamanna cree que caen las empresas es la construcción de elaborados sistemas de inteligencia artificial que sean independientes de los resultados comerciales. Su regla: utilice las métricas que ya tiene: ingresos, retención, satisfacción del cliente, costo de servicio. “Nadie debería tener como punto de referencia empresarial el despliegue de 15 representantes”, afirmó. A menos que la IA esté moviendo un número que al CEO ya le importa, es un pasatiempo.
- Brinde a todos una excelente IA, concéntrese en algunas apuestas importantes. Las transformaciones exitosas de la IA comparten dos características: amplio acceso a herramientas en toda la fuerza laboral y un puñado de proyectos de alta prioridad rastreados de arriba hacia abajo. Las empresas con 250 “proyectos de IA de generación” son una señal de alerta, no una historia de éxito.
- El presupuesto simbólico es la cantidad de personal nuevo. Los equipos de Lamanna ya miden el gasto en IA por ingeniero como factor de contratación, y los candidatos negocian en consecuencia. Un ingeniero le dijo que solo aceptaría el trabajo si su equipo tuviera una asignación diaria suficiente de tokens. “Si contratas a un ingeniero que tiene experiencia en código delegado como este y le dices que tu presupuesto diario de tokens es de 1 dólar”, dijo, “te dirán, ‘nos vemos'”. (Lea más sobre este punto) Aquí.)
Julia BlancoEl CMO de AWS ha pasado casi tres décadas en marketing y dice que su mayor desafío ahora es desaprender la mayor parte. Los objetivos abandonados hace años, como el marketing uno a uno verdaderamente personalizado a escala, de repente vuelven a estar sobre la mesa.
“Todos los días tengo que parar y olvidar las cosas que pensaba que eran correctas”, le dijo al moderador. Andy Taylíder mundial: Accenture Cloud First. Las restricciones que hacían imprácticos estos sueños ya no existen.
Tres puntos importantes:
- Que lo rompa selectivamente. El equipo de White envía miles de correos electrónicos al mes y durante años cada correo electrónico tenía que ser firmado por un humano antes de ser enviado. Desde entonces, han establecido un proceso seguido que poco a poco ha ido ganando suficiente confianza como para eliminar este paso por completo. Mientras tanto, un experimento que utilizó inteligencia artificial para comerciales de televisión de alta producción les enseñó sin éxito lo mismo; tomaron lo que funcionó y lo aplicaron a anuncios gráficos digitales; Pasaron de alrededor de 100 variaciones a muchas más casi sin esfuerzo.
- Comience con cosas que la gente odia hacer. El camino más rápido hacia la participación del equipo no es un proyecto de transformación masiva; es eliminar pequeñas cosas molestas. White hizo una demostración de un nuevo flujo de trabajo de contenido que acorta el proceso de publicación de tres horas a 30 minutos. La sala estalló en aplausos espontáneos. “Este es un nuevo listón alto” para la difusión de la tecnología, añadió Tay.
- Contrata gente que no conozca las reglas. White dijo que está contratando intencionalmente a más nuevos graduados que nunca, lo que significa que está contratando personas que no tienen suposiciones sobre cómo siempre ha funcionado el marketing. Lógica: Los ojos frescos no necesitan olvidar nada.
singh profundo Pasó casi 20 años creando herramientas para desarrolladores de software en Amazon Web Services, y el resumen de cuatro palabras de su rutina diaria lo dice todo: “Vivo con agencias”.
El vicepresidente detrás de Kiro, el entorno de desarrollo impulsado por inteligencia artificial de Amazon, ejecuta cuatro herramientas personalizadas todos los días; uno para investigación, otro para escribir en su estilo personal, otro para procesar correos electrónicos y otro para redactar documentos internos. No es una demostración. Cómo funciona realmente.
Tres puntos importantes:
- Cómo adoptas es más importante que si adoptas o no. Un estudio interno de Amazon de 40 a 50 equipos de ingeniería encontró una marcada división entre ellos: los equipos que conectaron agentes de IA a los flujos de trabajo existentes se desempeñaron entre un 20 y un 40 % más rápido. Los equipos que reestructuraron todo su entorno en torno a agentes (repositorios más limpios para cambios de codificación, mejor documentación, instrucciones claras) lograron el éxito entre 3 y 10 veces más rápido. La diferencia no fueron las herramientas. Esa fue la configuración.
- Tus barandillas están hechas para las personas. El punto más claro de Singh sobre la seguridad de los agentes: cada política y permiso en su organización está diseñado para la velocidad humana. Los representantes no se cansan, no se dan por vencidos y no se detienen a pedir ayuda; Simplemente continúan, lo que significa que pueden repetir el mismo error cientos de veces sin que nadie se dé cuenta. Los permisos diseñados para humanos deben repensarse por completo para los sistemas que nunca duermen.
- Utilízalos no sólo en tu lugar de trabajo sino también en casa. El consejo de cierre de Singh fue un paso más allá que el de la mayoría: no se limite a contratar agentes profesionalmente, viva con ellos personalmente. Cuanto más fluido seas, más lejos estarás de ellos cuando sea necesario.
Tres profesionales que pasaron sus días en medio del desordenado despliegue de la IA (no vendiendo, sino haciendo) seguían volviendo al mismo tema inquietante: la tecnología es la parte fácil.
Ángela Garinger asistencia social, Jeremy Tryba Investigación de IA sin fines de lucro Ai2 y Liat Ben-Zur Cada uno de los asesores de LBZ ha observado que los lanzamientos prometedores de IA se estancan no porque las herramientas fallen, sino porque las personas que las rodean fallan. El panel fue moderado por Emily Parkhurst relacionado con Medios impresionantes.
Reflejos:
- Lo estrecho siempre gana a lo ancho. El panel coincidió en que las empresas que anuncian una transformación integral de la IA en toda la organización tienen más probabilidades de fracasar. Los ganadores se someten a una cirugía; elige una tarea particularmente aburrida, agrega un agente, mide el resultado y luego la escala. “Las empresas realmente exitosas son muy selectivas respecto a qué flujo de trabajo de alta fricción quieren asumir primero”, dijo Garinger.
- El miedo es el verdadero inhibidor de la adopción. Ben-Zur describió un patrón que ve repetidamente: un piloto funciona muy bien, a los primeros usuarios les encanta y luego el lanzamiento… se estanca. Cuando los equipos profundizan, casi siempre es por miedo; miedo a ser sustituido, miedo a ser juzgado si el vehículo comete un error.
- La claridad lo desbloquea todo. Tryba describió haber observado cómo incluso investigadores técnicamente avanzados dudaban en utilizar herramientas de inteligencia artificial porque no estaban seguros de qué se les permitía hacer con ellas. La solución fue simple: una matriz clara de usos aprobados publicada en Slack. Al día siguiente todos se habían apuntado. Resulta que permitir es una función compulsiva.
- Realice un seguimiento de métricas significativas. A los líderes les gusta alardear de las horas ahorradas y del porcentaje de empleados que utilizan IA, pero Ben-Zur dijo que siempre deben observar las métricas que valoran: ¿aumentan los ingresos, es mayor la retención, es una característica de mejor rendimiento? “No mido cuántas horas ahorra la gente; como, ‘Joey ahorró cinco horas’. No me importa. ¿Qué significa esto para las empresas?
vijay rajiquien es CTO de aplicaciones y jefe de ingeniería en la nueva oficina de OpenAI en Bellevue. Es una metáfora adecuada de cómo piensa ahora sobre la IA; siempre corriendo, siempre fusionándose. El decano de Meta y fundador de la empresa de pruebas A/B Statsig habló sobre cómo es realmente vivir al límite.
Tres puntos importantes:
- Ahora todo el mundo es constructor. Una tarde, Raji usó Codex para crear un resumen personal de Slack y correo electrónico para ella; Se ejecuta localmente, sin nube, sin gastos generales de seguridad. Lo que quiere decir es que la barrera para crear su propio software personalizado esencialmente se ha derrumbado. “Todos serán constructores”, dijo.
- El exceso de talento es el verdadero problema. Los modelos están muy por delante de cómo los usa la mayoría de la gente. Raji llama a esto la “brecha de talento” y, en su opinión, las personas que cierran esta brecha son mucho más productivas que aquellas que no se dan cuenta de que existe.
- Los ingenieros se están convirtiendo en gerentes representativos. La próxima ola no es solo la codificación impulsada por IA, sino también la sustitución de cuellos de botella. Las ganancias de productividad gracias a la IA ahora son tan rápidas que la nueva limitación es que los humanos revisen todo el código entrante. Sugirió que el puesto de trabajo del futuro sería en realidad “gerente de representantes”.
Gracias al patrocinador de la presentación. acento; patrocinadores de oro no lo haré Y Mercado de AWS; y patrocinadores de plata Socios del equipo principal, Increíbles soluciones comerciales, BirByZero, Autessa, Pago-i, GemaTEG, CascadaY WTIA por ayudar a hacer posible el evento.
