7 mejores prácticas para implementar la IA

La inteligencia artificial (IA) desempeñará un papel fundamental en el futuro del trabajo y en la conservación de una ventaja competitiva. En un mercado cada vez más saturado y siempre activo, las organizaciones necesitan evolucionar. Implementar la IA es un paso esencial para crear eficiencias operativas optimizadas que aumenten la longevidad.

Es fácil comprender los beneficios de la IA. El trabajo manual y el aumento de los costes de contratación de recursos humanos para las empresas globales es un problema que la IA puede mitigar. Puede desbloquear oportunidades imprevistas al tiempo que impulsa los ingresos. Sin embargo, es fundamental entender cómo hacerlo, desde la formación de equipos hasta la preparación de los datos y las pruebas, entre otras cosas. 

Para muchas empresas, el enfoque típico es utilizar funciones específicas dentro de sus plataformas existentes. Como resultado, no debería sorprender que muchos proyectos de IA fracasen.

He aquí 7 buenas prácticas que hay que seguir al implantar la inteligencia artificial:

1. Evalúe su infraestructura informática

Desgraciadamente, muchas organizaciones cargan con sistemas heredados obsoletos y pilas de tecnología complicadas, lo que dificulta la implantación de la IA. Si su organización opera en este entorno, es fundamental que analice cómo puede crear la base adecuada y cómo hacerlo de forma realista. Es posible que se dé cuenta de que ya tiene algunos proyectos de IA estancados mientras lo hace. Antes de desplegar cualquier estrategia de IA cohesiva, debe resolver este tipo de cuestiones en su equipo de liderazgo y en los departamentos. Tómese el tiempo necesario para responder a estas preguntas fundamentales:

• ¿Ayudará la IA a nuestra organización a crear mejores productos y servicios?
• ¿Mejorará la IA el tiempo de comercialización?
• ¿Aumentará la IA la eficiencia de los procesos?
• ¿La IA mitigará el riesgo y el cumplimiento?

Las preguntas anteriores son bastante parecidas a las que se pueden plantear para cualquier estrategia de desarrollo de nuevas aplicaciones. Para ejecutar con éxito su estrategia de inteligencia artificial se necesita disciplina y el uso de las mejores prácticas que se enumeran aquí. Además, sus respuestas pueden impulsar la implementación. Considere la utilización de recursos en términos de tiempo, costes, complejidad y habilidades necesarias para construir sus modelos de IA y justificar su caso de negocio.

2. Determinar los casos de uso

Busque casos de uso relevantes para el despliegue optimizado de la inteligencia artificial en cada una de las siguientes áreas:

• Aprendizaje automático (ML)
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
• Comprensión del lenguaje natural (NLU)
• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
• Chatbots

Aprenda cómo sus competidores y compañeros han desplegado con éxito las plataformas de IA. Busque proveedores con un historial fiable para reducir el riesgo. Consulte a las partes interesadas sobre sus casos de uso y las ventajas de implantar la IA. 

Asimismo, aproveche los aceleradores de IA de los principales proveedores de servicios en la nube (CSP) que ya pueden estar incluidos en sus plataformas LCAP, DMS, BPM, RPA e iPaaS. Si trabaja con las partes interesadas y les enseña a utilizar su solución de IA, es más probable que la utilicen, lo que impulsará la adopción en toda la organización.

3. Interpretar los datos brutos

La insuficiencia de datos puede llevar a resultados erróneos y al fracaso de la aplicación de la IA. Si puede comprender los datos brutos, obtenga la ayuda de sus expertos en negocios para acceder a una interpretación detallada. Revise los datos para asegurarse de que no hay errores tipográficos, componentes que faltan, etiquetas sesgadas y otros errores. Asegúrese de que sus muestras de datos contienen todos los elementos que necesita analizar.

Piensa en la relación entre tus datos y lo que quieres predecir. Asegúrate de que los datos no están sesgados. Si se toma el tiempo necesario para comprender los datos en bruto con detenimiento, también puede notar las limitaciones. Estas limitaciones pueden ayudarle a establecer expectativas sobre el alcance de sus predicciones. Si es necesaria la intervención humana, verifique todos los puntos de activación, las API, los casos límite, la gestión de excepciones y los límites del sistema.

4. Entrenar los modelos

Necesitará datos históricos de alta calidad para entrenar sus modelos ML. Utilice los motores AutoML para crear modelos de reconocimiento de imágenes, voz, vídeo y lenguaje natural. Con los motores AutoML, cualquier usuario puede cargar sus imágenes y crear automáticamente un modelo ML mediante una interfaz de arrastrar y soltar. Básicamente, importa los datos, los etiqueta y entrena el modelo. Lo mejor es que un motor AutoML gestiona todo el trabajo complicado por ti.

5. Mide y controla tus resultados

Debe experimentar con la inteligencia artificial, pero también debe incorporar un seguimiento, una supervisión y una medición disciplinados en cada paso utilizando un enfoque crítico. Además, es esencial auditar continuamente su despliegue para asegurarse de que se ajusta a sus objetivos empresariales. Cambiar la estrategia es más eficaz que aceptar el fracaso. 

Siga probando sus modelos y predicciones para introducir nuevas mejoras cuando sea necesario. Mantenga los datos limpios y conserve un conjunto maestro de datos sin procesar para cada ronda de pruebas. También puede utilizar su conjunto de datos maestros para probar casos de uso modificados. Supervise su modelo para detectar posibles riesgos y problemas. No olvide añadir tiempo para gestionar cualquier problema inesperado. 

6. Instruya a su equipo y colabore 

La inteligencia artificial sigue mejorando, pero sigue necesitando los datos adecuados. El problema es que es difícil encontrar expertos en ciencia de datos. Por lo tanto, invierta en la formación continua de sus interesados. 

Añada a sus iniciativas de formación la creación de un entorno en el que la colaboración forme parte de la cultura. Un factor crucial para el éxito de la implantación de la IA es la gestión del cambio. Cree objetivos a corto y largo plazo de lo que espera conseguir utilizando el análisis predictivo y, a continuación, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, y así sucesivamente en la lista de la IA. Haga un mapa de cómo cada implementación afecta a cada línea de negocio y cómo mejora los flujos de trabajo de sus empleados.

7. Reconocer las victorias

Celebre cada victoria e involucre a todos los ejecutivos y partes interesadas. Intente completar sus proyectos en un plazo de 12 semanas o antes para fomentar el compromiso continuo. A medida que aprendas de cada proyecto exitoso, podrás ampliar la IA a más líneas de negocio y ubicaciones de la empresa.

Utilice sus objetivos como puntos de referencia para el éxito y céntrese en los resultados. Al centrarse en el resultado, tenga en cuenta que las plataformas de IA pueden tomar conjuntos de datos estructurados y no estructurados. 

Por último, el uso de las mejores prácticas para implementar la IA requiere una perspectiva a largo plazo. Recuerde que la implantación de la IA es un maratón y no una primavera. Comprenda lo que la IA es capaz de ejecutar actualmente y sea realista en cuanto a sus plazos y sus expectativas.

Pensamiento final

Independientemente de cómo programe su plataforma de IA, sólo funcionará tan bien como los datos brutos que introduzca en ella. No obstante, la IA es la innovación tecnológica más importante de nuestra era. Reduce el tiempo necesario para construir modelos y procesos de negocio esenciales, al tiempo que reduce la tasa de error humano. ProcessMaker ofrece una galardonada suite de gestión inteligente de procesos empresariales (iBPMS) que ayuda a las organizaciones a implantar la IA integrándose a la perfección con una amplia gama de sistemas y tecnologías de automatización.