Hoy en día son muchas las empresas que entienden que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) no son el futuro, sino el presente, pero, aunque tienen claro sus beneficios no saben por dónde empezar.
A continuación presentamos 4 consejos para empresas principiantes en IA y ML que esperemos que te ayuden a perder el miedo y coger el toro por los cuernos:
1- Identifica cómo la inteligencia artificial y el machine learning pueden ayudar a tu empresa
A la hora de prepararse para usar inteligencia artificial en una empresa, lo primero que debe hacer cualquier organización es tener claro en qué le puede ayudar esta tecnología.
Si uno está un poco perdido, investigar a otras empresas que ya utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para determinar paralelismos puede ser un comienzo. Como en otros aspectos de tu negocio, ver lo que hace la competencia siempre ayuda. Por lo tanto, vale la pena averiguar cómo han abordado el problema otras empresas con objetivos similares.
Dada la complejidad del tema, es fundamental tratar de ser lo más concisos posible en este punto, no divagar ni exponer generalidades. Se deben plantear casos de uso específicos en los que la IA podría resolver problemas concretos o proporcionar un valor demostrable.
Define claramente el problema a resolver usando IA: cuanto más específico, mejor.
2- Crear una estrategia de IA
Crear una estrategia de IA por el simple hecho de tenerla no producirá grandes resultados. Para aprovechar al máximo la tecnología, la estrategia de IA debe estar vinculada a con el modelo de negocio. Por ello, el primer paso es siempre revisar la estrategia de negocio, pues quizá a partir de ahora no sea adecuada, haya que actualizarla o modificar sus prioridades.
La estrategia empresarial es tan importante como la de la IA. Por más eficiente que sea el modelo de IA que se está diseñando, gradualmente perderá su eficacia si el modelo de negocio no se alinea con el mismo.
Alinea la estrategia de negocio y la estrategia IA.
Hay que tener en cuenta que las tecnologías que se intentan introducir en la organización no son sencillas. Es mejor comenzar por pequeños proyectos que impliquen menos dinero y tiempo, pero que ayuden a demostrar valor y a ganar aceptación para, posteriormente, proponer un proyecto de mayor envergadura.
3- Capacitación del personal
Antes de implementar el modelo de IA, es necesario verificar si la organización tiene las habilidades y capacidades necesarias para lidiar con el mismo.
Algunas preguntas que nos podríamos hacer a la hora de evaluar la idoneidad del personal serían:
- ¿Tenemos conciencia y aceptación de la IA por parte de los líderes y en otros niveles del negocio? ¿Qué podemos hacer para crear conciencia y promover la aceptación?
- El personal de la organización, ¿tiene las capacidades y la formación para afrontar un proyecto de IA?
- En caso de no ser así, ¿qué sería más oportuno, contratar nuevos talentos, capacitar al personal existente o trabajar con un proveedor externo de inteligencia artificial?
La IA se está volviendo relativamente sencilla de implementar, con datos, algoritmos y recursos informáticos cada vez más disponibles. Pero, siempre hay que considerar el factor humano: los humanos pueden hacer las preguntas equivocadas, usar datos de entrenamiento defectuosos y aceptar resultados de algoritmos sin investigar su procedencia.
La formación sólida de un equipo de trabajo en IA y aprendizaje automático es fundamental.
4- Crear un plan de implementación
En este punto es cuando la estrategia de IA se convierte en realidad.
Este paso consiste en identificar los problemas, requisitos o desafíos comunes relacionados con la realización de tus proyectos de IA. ¿Qué obstáculos comunes pueden interponerse en tu camino? ¿Qué acciones puedes tomar para asegurarte de cumplir tus objetivos de IA?
En otras palabras, se debe tener claro:
- Los objetivos a corto y largo plazo
- Los KPI actuales y si es necesario cambiarlos
- Quién es el responsable del proyecto
- Un cronograma aproximado de los hitos de implementación de la IA
- Obstáculos que pueden surgir y retrasar la implementación de la IA
- Recursos técnicos/ tecnología necesarios
- Capacitación para usuarios finales
A la hora de crear el plan de implementación de IA hay que ser realistas y tener en cuenta las limitaciones que presenta la IA.
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