Requisitos que deben cumplir los líderes de TI para navegar en la era de disrupción actual

Un liderazgo de TI eficaz ahora exige no solo el coraje para innovar, sino también una comprensión profunda de los principios de gestión del cambio. Los líderes de TI deben brindar asesoramiento sabio sobre la implementación estratégica, asegurando que estas tecnologías se integren de manera reflexiva y eficaz. Además, es esencial formar asociaciones estrechas con los equipos legales para comprender los nuevos niveles de riesgo y los problemas de cumplimiento que trae consigo la IA generativa.

Comprensión profunda de cómo monetizar los activos de datos

Los líderes de TI no son solo magos de la tecnología, sino también expertos en el manejo de datos. Imagínese que es el dueño de una tienda, pero en lugar de tener estanterías repletas de productos físicos, su inventario está formado por datos valiosos, información y productos de IA/ML. Para tener éxito, deben hacer que sus productos de datos sean atractivos comprendiendo las necesidades de los clientes, asegurándose de que los productos estén actualizados, sean de alta calidad y estén organizados. Ofrecer servicios de valor agregado sobre la base de datos, como análisis y consultoría, puede mejorar aún más el atractivo. Al adoptar esta mentalidad y aplicar principios comerciales, los líderes de TI pueden desbloquear nuevas fuentes de ingresos. 

Centrarse en la gobernanza y la ética de los datos

A medida que la IA se vuelve más omnipresente, su uso ético y responsable es primordial. Los líderes deben asegurarse de que existan políticas de gobernanza de datos para mitigar los riesgos de sesgo o discriminación, especialmente cuando los modelos de IA se entrenan con conjuntos de datos sesgados. La transparencia es clave en la IA, ya que genera confianza y permite a las partes interesadas comprender y cuestionar los conocimientos generados por la IA. Al desarrollar un programa sobre la base existente de cultura, estructura y gobernanza, los líderes de TI pueden navegar por las complejidades de la IA al mismo tiempo que mantienen los estándares éticos y fomentan la innovación.