5 decisiones clave que hay que tomar antes de implantar la IA

La inteligencia artificial ha arrasado en nuestra vida cotidiana. Los asistentes virtuales hacen la compra por nosotros y calientan y enfrían nuestras casas de forma autónoma. En la gran pantalla, incluso los compañeros de Tony Stark impulsados por la IA, J.A.R.V.I.S. y F.R.I.D.A.Y., se encargan de la mayor parte del ahorro diario. Las organizaciones no sólo recurren a la inteligencia artificial para crear estos revolucionarios productos y servicios, sino que también la utilizan para reforzar sus sistemas internos. 

Con su potencial para cambiar casi todos los aspectos de la vida y los negocios, no es de extrañar que la IA encabece la lista de prioridades presupuestarias de los CIO en 2021. La intriga de la IA incita a muchas organizaciones a avanzar a toda máquina con nuevas ideas de implementación. Pero sin el marco adecuado, estas grandes visiones se desinflan rápidamente.

Analice estas 5 preguntas importantes antes de invertir en IA:

Un informe del MIT Sloan revela los peligros de lanzarse a la aventura: el 40% de las organizaciones que hicieron inversiones significativas en IA no obtuvieron ningún beneficio de su uso. de su uso, no han obtenido ningún beneficio para su negocio.. A continuación, le explicamos cómo puede preparar el terreno para superar esta estadística y emerger como uno de los principales actores de la IA.

¿Su iniciativa de IA seleccionada se alinea con un verdadero propósito empresarial? 

No se limite a implantar la IA por la novedad; debe asegurarse de que aportará un valor real a su organización. ¿Puede utilizarla para eliminar procesos ineficientes, recortar costes, abrir una nueva oportunidad rentable o contribuir a un proyecto de gran valor? Seleccione un caso de uso que sea más que un truco de salón eligiendo una tecnología que se alinee con un propósito concreto que pueda marcar la diferencia en su organización. 

AI: ¿Hay que construir o comprar? 

¿No está seguro de si debe construir, comprar o externalizar su iniciativa de IA? La elección depende de las circunstancias únicas de su organización, principalmente la sensibilidad al tiempo, las necesidades de personalización y la madurez de las TI. Aquí están los criterios preliminares que los CIOs están utilizando para evaluar esta decisión:

Necesidades de personalización 

Las soluciones preempaquetadas no siempre alcanzan todos los objetivos deseados, pero dependiendo de su caso de uso, su lista de necesidades puede ser innegociable. Supongamos que necesita opciones de personalización de nicho o la capacidad de satisfacer frecuentes solicitudes ad hoc. En ese caso, debería explorar la posibilidad de construirlo internamente. 

Limitaciones de tiempo

Puede llevar meses, incluso años, entrenar adecuadamente un algoritmo de IA. Watson, el genio de la IA de IBM que desafió a los campeones de Jeopardy Ken Jennings y Brad Rutter, tardó entre tres y cinco años en perfeccionarse. Si las limitaciones de tiempo son una preocupación, la compra de una solución preexistente puede ser la opción correcta. 

Bolsa de trabajo

La IA es relativamente nueva en el mundo empresarial: una encuesta realizada en 2017 a 1.500 líderes empresariales informó de que sólo el 17% estaba familiarizado con la tecnología. Si avanzamos hasta 2021, se ha convertido en la piedra angular de la transformación digital: la mitad de las organizaciones están en pleno despliegue de proyectos de IA en al menos una función empresarial.

A pesar del meteórico ascenso de la IA, la experiencia técnica en este campo aún está en pañales. Una encuesta reciente de Deloitte reveló que el 49% de las empresas están experimentando una escasez de talento de moderada a extrema en desarrolladores e ingenieros de IA. La creación de una tecnología de IA potente requiere una armada de miembros del equipo con experiencia, por lo que si tiene carencias en este ámbito, podría considerar la subcontratación o la compra de una solución ya preparada.

¿Necesita una solución propia? 

Si la tecnología de IA en sí misma es su diferenciador competitivo, construirla utilizando una plataforma fácilmente disponible es un imposible. Pensemos en Pandora, una aplicación musical que aprovecha la IA como oferta central: su algoritmo patentado analiza cientos de puntos de datos por canción para crear listas de reproducción individualizadas. Utilizar una plataforma estándar a la que puedan acceder otras empresas degradaría su propiedad intelectual y su promesa principal. 

Si está desarrollando una tecnología de IA para aprovechar una oportunidad incipiente, tiene muchas ventajas si la crea usted mismo. Podrá desarrollar y poseer la propiedad intelectual del activo y aprovecharla para construir su marca o cartera. Pero, si lo que busca es mejorar las operaciones financieras o de recursos humanos cotidianas, seleccionar una opción estándar es una apuesta más rentable. 

¿Utilizará un entorno de nube híbrida?

Cuando se trabaja en la nube, se tiene acceso a un tesoro de herramientas de primera clase para apoyar su iniciativa de IA. Un servicio en la nube puede encargarse de agregar, almacenar y analizar los flujos de datos entrantes. 

Sin embargo, a medida que las oportunidades de la IA se expanden a sectores más sensibles como la banca, la administración pública y la sanidad, muchos ejecutivos de la información están preocupados por la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa. 

Utilizando un modelo de nube híbrida, las organizaciones innovadoras pueden obtener lo mejor de ambos mundos. Pueden bloquear los datos de alta seguridad en el entorno estrictamente controlado de la nube privada u on-prem, al tiempo que acceden a los mejores servicios de la nube pública. 

¿Están sus datos preparados para la IA? 

Para la mayoría, la respuesta es no, pero este es uno de los primeros pasos más importantes para preparar a su organización para ganar con la IA. 

Los modelos de inteligencia artificial son tan eficaces como los datos que los alimentan. Las cosas interesantes que ocurren entre la ingesta de datos y los conocimientos valiosos dependen inextricablemente de la calidad de los datos brutos. 

Si sus datos están desorganizados, la IA no impulsará las grandes ganancias que su equipo imagina. A continuación se exponen algunas cuestiones importantes basadas en los datos que deben explorarse antes de pulsar el botón de lanzamiento de una atractiva oportunidad de IA: 

  • ¿Están sus datos bien estructurados? Los datos mal organizados dificultan la obtención de conocimientos útiles por parte de la IA. Pequeños errores, como aceptar fechas de nacimiento en varios formatos o números de teléfono de clientes con demasiados dígitos, hacen que la base de datos sea un caos.
  • ¿Son fiables sus datos? Por ejemplo, si está incorporando la analítica web para ayudar a tomar futuras decisiones de marketing sin filtrar las visitas de los bots de spam, está debilitando el potencial de sus algoritmos.
  • ¿Sus datos están bien probados? Piensa en el robot Tay de Twitter. Tay era una IA juguetona que iniciaba conversaciones amistosas con otros usuarios, ingiriendo sus respuestas para mejorar su estilo de comunicación. Sin embargo, las respuestas poco amistosas y odiosas acabaron por corromper su alegre modelo de datos, reduciendo su comportamiento a un troll común. Es importante asegurarse de que los datos generen ideas que ayuden, y no perjudiquen, a sus objetivos.

Al igual que el cerebro humano, los datos se mueven a través de una tubería que comprende múltiples vías y transiciones a través de varios centros de toma de decisiones. La mala calidad de los datos es una de las 5 razones principales por las que fracasan los proyectos de IAasí que asegúrese de que su casa de datos está en orden antes de avanzar en sus grandes ambiciones de IA.

La IA tiene el poder de transformar su organización en más de un sentido. Por eso, el el 95% de las empresas la ven como un eje de sus esfuerzos de transformación digital. Al basar su viaje en estas cinco preguntas, puede asegurarse de que su organización está preparada para cosechar los beneficios de esta tecnología que cambia el mundo.

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