Inteligencia artificial (IA): ¿10 pasos?
Automatización, pequeños pasos hacia la Excelencia
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 puede funcionar de forma independiente con poca o ninguna ayuda humana. En efecto, AI/ML están detrás de la Automatización, en el área en la que nos enfrentamos a una gran escasez de personas con talento.
La magia de la Automatización es reducir los esfuerzos humanos en tareas tediosas y repetitivas. La automatización permite a las personas innovar más rápido con los servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático más completos que trabajan para ellos. Su productividad está mejorando y pueden tomar decisiones más rápidas, inteligentes y precisas: un ejemplo sencillo.
¿Cuál es el objetivo de la Automatización?
Para mejorar los flujos de trabajo de la empresa con Automatización y servicios subsidiarios. Podemos reducir los costes, el tiempo y los residuos, así como aumentar la productividad y la precisión
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¿Qué desafíos planeas resolver con la IA?
El objetivo fundamental, en este caso, es comenzar por definir el problema. ¿Qué busca la empresa, qué problemas solucionar? Entonces, ¿es un modelo de Machine Learning que puede resolverlo?
Por un lado, es fundamental detectar qué tipo de actividades son ineficientes o intensivas en capital humano. Por otro lado, es fundamental 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 inteligencia artificial a las plataformas de datos y utilizar el aprendizaje automático (supervisado o no supervisado) para que los sistemas "se comuniquen entre sí" al pasar información para recolectar tendencias y exponer patrones de datos. Estos patrones se pueden utilizar para crear valor con los clientes y aumentar el rendimiento económico. -
¿Estás pensando en una solución temporal o permanente?
La tecnología de inteligencia artificial debe convertirse en parte de los objetivos comerciales centrales de la empresa y debe complementarse con un cambio de mentalidad en el equipo de administración (desde la sala de juntas hasta el piso de producción). La inmensa mayoría de las historias de éxito están respaldadas por una transformación digital del negocio a todos los niveles.
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 adquirir un producto a medida, una solución estandarizada o un servicio temporal.
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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 disponibles para la empresa. Además, el uso de la IA implica entrenar un modelo de datos preciso y significativo que pueda alimentar los sistemas de IA para que aprendan a funcionar por sí mismos; por lo tanto, contar con datos históricos de calidad es fundamental.
¿Mi empresa tiene un volumen de datos completo?
¿Son fiables las fuentes de datos que utilizará la IA?
¿Tiene la empresa una arquitectura de datos robusta?Para responder honestamente a estas preguntas, es necesario tener un marco sólido de objetivos y KPI (indicadores clave de rendimiento) y una estrategia de datos de espectro integral para exprimirlo 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 administrar correctamente los datos, estos deben estar digitalizados, centralizados, organizados e integrados en diferentes herramientas digitales (CRM's, ERP's, SharePoint) o en diversas bases de datos.
Tipos de archivos como; PDF, Word, JPG (escaneados o fotografías). El sistema debe poder extraer, procesar, traducir si es necesario y comprender la información. Si este no es el caso, la digitalización y el uso de inteligencia artificial de estos datos puede llevar mucho tiempo y, a veces, 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 cuenta con 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 3rd compañía de fiestas para ayudarnos con la tarea? ¿Cuál es el presupuesto de la empresa para adquirir un modelo de aprendizaje automático?
Para lograr una transición fluida de la Inteligencia Artificial y una correcta integración con los sistemas internos, es vital contar con un equipo técnico que conozca el entorno de la empresa. En la mayoría de los casos, los equipos internos y externos trabajan juntos. Además, estos equipos deben tener experiencia para integrar los modelos a implementar en los sistemas de la empresa.
En el otro lado de la moneda, 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.
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¿Cómo probar la IA y qué hacer cuando surgen problemas?
Los modelos de Inteligencia Artificial funcionan mediante algoritmos y correlaciones estadísticas muy sofisticados, y siempre hay un margen de error (utilizamos A2I para eliminar 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 en una escala más pequeña como prueba de concepto (PoC) y luego, a la espera de los resultados, expandirla según sea necesario. Tenga en cuenta que es posible que la IA no funcione bien la primera vez y le recomendamos que pruebe varios escenarios.
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¿De qué manera integrará completamente la IA dentro de la visión de la empresa?
¿Cómo integrará la empresa la IA con los procesos y las personas? ¿Hay puntos de inflexión en los que la IA chocará con los procesos? Muy poco probable, la IA mejora la estrategia empresarial general.
La IA no debe implementarse como un sistema independiente y como una solución integrada que se sinergia con todas las áreas de la empresa para maximizar la productividad y los resultados. Por ello, la empresa debe preguntarse si el modelo de IA funcionará junto con el resto de partes e identificar qué problemas pueden 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, ofrecerá más del 90% de precisión en los datos, por lo que la empresa seguirá siendo competitiva y generará ingresos. Los empleados no estarán sobrecargados, tendrán una buena vida familiar, quizás trabajarán un poco menos de horas y los salarios no deben degradarse. Después de todo, la IA y el personal aportan un valor añadido mejor. Hay nuevas vías que la empresa debe explorar para generar ingresos adicionales: "Trabaje de manera más inteligente, no más difícil".Dado que los empleados pueden mostrarse escépticos ante los nuevos cambios y cuál es la situación ética, ¿se verá afectada su posición dentro de la empresa a corto o largo plazo? Por lo tanto, esos puntos deben comunicarse y explicarse claramente (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 debe realizar una estimación realista para determinar los parámetros del retorno de la inversión. Para ejecutar el plan de IA y ML, se deben definir al inicio los posibles indicadores de desempeño (KPI's) para que se pueda 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.
¿Está listo para comenzar a implementar la IA en su negocio?
La inteligencia artificial abre las puertas a innumerables posibilidades para las empresas, e incluso si se implementa como prueba de concepto (PoC), visualizará todo su potencial para las partes interesadas. Nuestro consejo es implementar IA para una tarea, objetivo en particular y comenzar a expandirse a áreas adyacentes. Aconsejamos hacerlo como evolución, no como revolución.
La aplicación nativa de Machine Learning permite la gestión y expansión de diferentes algoritmos avanzados y su accesible introducción en el proceso productivo en tiempo real. Queremos agregar el valor máximo de los datos.
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