Inteligencia artificial (IA): ¿10 pasos?
Automatización, pequeños pasos hacia la excelencia | Artículo
Respuestas a 10 preguntas antes de implementar la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático dentro de su organización
La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) pueden ofrecer a las organizaciones avances en sus sistemas de producción e incluso una ventaja competitiva si se usan de manera cuidadosa y en el contexto adecuado. La Cuarta Revolución Digital y sus múltiples avances han generado presión en las empresas, derivada del miedo a quedarse atrás. Posteriormente, se ha traducido en una predisposición de los líderes para implementar estas tecnologías en sus empresas.
Automatización: ¿qué es?
En palabras simples, se utiliza una técnica para construir un sistema que pueda funcionar de forma independiente con poca o ninguna asistencia humana. De hecho, AI/ML están detrás de la automatización en un área donde enfrentamos una enorme escasez de personas con talento.
La magia de la Automatización es reducir el esfuerzo humano en tareas tediosas y repetitivas. La automatización permite a las personas innovar más rápido con los servicios de IA/ML más completos trabajando para ellos. Su productividad está mejorando y pueden tomar decisiones más rápidas, más inteligentes y precisas: un ejemplo sencillo.
¿Cuál es el objetivo de la Automatización?
Con la automatización y los servicios subsidiarios, podemos mejorar los flujos de trabajo de la empresa, reducir costos, tiempo y desperdicio, y aumentar la productividad y la precisión.
'Ser inteligente: descargar tareas tediosas a la IA y disfrutar del tiempo libre en la creatividad'.
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¿Qué desafíos planeas resolver con la IA?
En este caso, el objetivo fundamental es empezar por definir el problema. ¿Qué busca la empresa, qué problemas quiere solucionar? Entonces, ¿un modelo de Machine Learning es capaz de solucionarlo?
Es esencial detectar qué actividades son ineficientes o requieren mucho capital humano y determinar cómo los sistemas de IA y ML pueden mitigar estos problemas. -
¿Cuál es el plan de negocios para incorporar la IA en valor agregado?
¿Cómo planifica el negocio abordar el problema e implementar la solución completa de IA y ML?
Las empresas pueden establecer valor conectando la IA a plataformas de datos y utilizando el aprendizaje automático (supervisado o no supervisado) para hacer que los sistemas "se comuniquen entre sí" transmitiendo información para recopilar tendencias y exponer patrones de datos. Estos patrones pueden crear valor para los clientes y aumentar el desempeño económico. -
¿Estás pensando en una solución temporal o permanente?
La tecnología de IA debe convertirse en parte de los objetivos comerciales centrales de la empresa y debe complementarse con un cambio de mentalidad en el equipo directivo (desde la sala de juntas hasta el taller). Una transformación digital del negocio en todos los niveles respalda la gran mayoría de historias de éxito.
Dependiendo de las circunstancias detalladas, se necesita un modelo de IA para una acción específica en una escala de tiempo claramente definida o para los procesos diarios de la empresa; se decidirá si adquirir un producto a medida, una solución estandarizada o un servicio temporal.
'Resumir información con IA; si eres valiente, pide interpretación.'
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¿Cuál es la estructura de datos para importar al esquema de IA?
La excelencia del modelo de IA depende directamente de la calidad y cantidad de datos de los que dispone la empresa. Además, el uso de la IA implica entrenar un modelo de datos preciso y significativo que pueda alimentar a los sistemas de IA para que aprendan a funcionar de forma independiente; por lo tanto, contar con datos históricos de calidad es fundamental.
¿Mi empresa tiene un volumen de datos completo?
¿Son confiables las fuentes de datos que utilizará la IA?
¿Tiene la empresa una arquitectura de datos robusta?Para responder honestamente a estas preguntas, es necesario contar con un marco sólido de objetivos y KPI (indicadores clave de desempeño) y una estrategia integral de datos del espectro para exprimirlos de la manera más valiosa posible.
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¿Todos los datos están en formato digital?
¿Tengo los datos almacenados en sistemas/formatos digitales? Para gestionar correctamente los datos es necesario digitalizarlos, centralizarlos, organizarlos e integrarlos en diferentes herramientas digitales (CRM, ERP, SharePoint) o en varias bases de datos.
Los tipos de archivos incluyen PDF, Word y JPG (escaneados o fotografías). El sistema debe poder extraer, procesar, traducir si es necesario y comprender la información. Si este no es el caso, digitalizar y utilizar la IA para analizar estos datos puede llevar mucho tiempo y, en ocasiones, ser una inversión desafiante. -
¿Tiene la empresa el conocimiento y los recursos para implementar una solución de extremo a extremo?
La empresa debe ser realista sobre si tiene los recursos necesarios para absorber el cambio a nivel de capital humano y financiero. Pregunta fundamental: ¿Dónde encontraremos el talento experto para implementar la IA? ¿Debo considerar buscar una empresa externa que nos ayude con la tarea? ¿Cuál es el presupuesto de la empresa para adquirir un modelo ML?
Es vital contar con un equipo técnico que conozca el entorno de la empresa para lograr una transición fluida a la inteligencia artificial y una correcta integración con los sistemas internos. En la mayoría de los casos, los equipos internos y externos trabajan juntos. Además, estos equipos deben tener experiencia en la integración de los modelos a implementar en los sistemas de la empresa.
Por otro lado, la precisión del modelo de IA dependerá del presupuesto, el entorno (la Nube) y el tiempo que se le presente a la empresa para desarrollarlo. Todo esto también determinará si la empresa elige un servicio bajo demanda o la adquisición de una solución existente desarrollada a medida para satisfacer sus necesidades.
"El poder implacable de la IA para ayudarle a resolver desafíos complejos".
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¿Cómo se prueba la IA y qué se hace cuando surgen problemas?
Los modelos de Inteligencia Artificial funcionan mediante sofisticados algoritmos y correlaciones estadísticas, y siempre hay un margen de error (utilizamos A2I para eliminar los errores). ¿Quiere la empresa implementar IA en un proceso con alta variabilidad y baja tasa de precisión, o todo lo contrario? ¿Qué riesgos y prioridades se evalúan de forma individual?
Dependiendo de los sistemas y conjuntos de datos disponibles, la empresa debe evaluar si la precisión de los modelos realizados cumple con las expectativas para continuar.
Sugerimos probar la IA a menor escala como prueba de concepto (PoC) y luego, en espera de los resultados, ampliarla según sea necesario. Recuerde que es posible que la IA no funcione bien la primera vez y le recomendamos probar varios escenarios.
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¿De qué manera se integrará plenamente la IA en la visión de la empresa?
¿Cómo integrará la empresa la IA con los procesos y las personas? ¿Existen puntos de inflexión en los que la IA chocará con los procesos? Es muy improbable; La IA mejora la estrategia empresarial general.
La IA no debe implementarse como un sistema independiente sino como una solución integrada que hace sinergia con todas las áreas de la empresa para maximizar la productividad y los resultados. Por tanto, la empresa debe preguntarse si el modelo de IA funcionará junto con el resto de partes e identificar los problemas que puedan surgir.
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¿Cómo beneficiará y afectará la IA al personal de la empresa?
¿En qué medida afectará la capacidad de la IA para automatizar las actividades que ahora realizan los trabajadores al tamaño de la fuerza laboral?
El tamaño de la fuerza laboral debe seguir siendo el mismo; La IA mejorará su productividad y creatividad, minimizará los errores y ofrecerá una precisión de datos superior al 90 % para que la empresa siga siendo competitiva y genere ingresos. Los empleados no estarán sobrecargados, tendrán una buena vida familiar y quizás trabajarán un poco menos de horas, y los salarios no deben degradarse. Después de todo, la IA y el personal aportan un mejor valor añadido. Hay nuevas vías que la empresa puede explorar para obtener ingresos adicionales: "Trabajar de forma más inteligente, no más intensa".Los empleados pueden mostrarse escépticos ante los nuevos cambios. ¿Cuál es la situación ética? ¿Se verá afectada su posición dentro del negocio en el corto o largo plazo? Por lo tanto, esos puntos deben comunicarse y explicarse (como se indicó anteriormente).
Los programas de cambio convincentes se centrarán en la formación y las intervenciones específicas para involucrar a los empleados y gerentes de la empresa.
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¿Cuál es el ROI general de la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial?
¿Cuánto tiempo tardará la empresa en recuperar la inversión? ¿Cuánto se reducirán los costos de la empresa una vez que se implemente la IA? Integrar modelos de IA y ML en una empresa implica un coste y, por tanto, una importante inversión.
Por este motivo, se deben realizar estimaciones realistas para determinar los parámetros del retorno de la inversión. Para ejecutar el plan de IA y ML, se deben definir posibles indicadores de desempeño (KPI) al principio para medir el retorno y cuánto valor aporta el modelo a la empresa.
Para aquellos que esperan respuestas inmediatas, la configuración y los costos continuos son muy competitivos ya que, en muchos casos, el sistema y la infraestructura se ejecutan desde la plataforma en la nube. Cuánto puede ganar, retorno de la inversión (ROI), consulte nuestra calculadora.
"Descubra, aprenda y comprenda más con ML".
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Stefan Czarnecki
La publicación del blog, escrita originalmente en inglés, sufrió una metamorfosis mágica hacia el alemán, árabe, chino, danés, español, finlandés, francés, hindi, húngaro, italiano, japonés, holandés, polaco, portugués, sueco y turco. Si algún contenido sutil perdió su brillo, recuperemos la chispa original en inglés.
