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10 pasos para lograr la implementación de la IA en su negocio

Las tecnologías de IA están madurando rápidamente como un medio viable para habilitar y respaldar funciones comerciales esenciales. Pero la creación de valor empresarial a partir de la inteligencia artificial requiere un enfoque reflexivo que equilibre a las personas, los procesos y la tecnología.

La IA se presenta en muchas formas: aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis predictivo, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y automatización. Las empresas deben comenzar primero con una base sólida y una visión realista para determinar las ventajas competitivas que una implementación de IA puede aportar a su estrategia y planificación empresarial.

«La inteligencia artificial abarca muchas cosas, y hay mucha hipérbole y, en algunos casos, exageración acerca de cuán inteligente es realmente», dijo John Carey, director gerente de la consultora de gestión empresarial AArete.

La implementación temprana de la IA no es necesariamente una ciencia perfecta y es posible que deba ser experimental al principio, comenzando con una hipótesis, seguida de pruebas y finalmente midiendo los resultados. Es probable que las primeras ideas sean defectuosas, por lo que es probable que un enfoque exploratorio para implementar IA que se tome de manera incremental produzca mejores resultados que una actitud de Big Bang. Para evitar fallas, estos 10 pasos pueden ayudar a garantizar una implementación exitosa de la IA en su empresa.

Diez pasos para la implementación de la IA

1. Desarrollar fluidez en los datos

Las conversaciones prácticas sobre IA requieren una comprensión básica de cómo los datos impulsan todo el proceso. «La fluidez de los datos es una barrera real y desafiante, más que las herramientas o la tecnología combinadas», dijo Penny Wand, directora de tecnología de la consultora de TI West Monroe. En un informe de 2020, Forrester Research encontró que el 90% de los tomadores de decisiones de datos y análisis encuestados ven un mayor uso de la información de datos como una prioridad empresarial, sin embargo, el 91% admitió que usar esa información es un desafío para sus organizaciones. Forrester informó además que la brecha entre reconocer la importancia de los conocimientos y aplicarlos realmente se debe en gran parte a la falta de las habilidades analíticas avanzadas necesarias para impulsar los resultados comerciales. «Se requerirá comprensión y apoyo de los ejecutivos», señaló Wand, «para comprender este proceso de maduración e impulsar un cambio sostenido».

2. Defina sus principales impulsores comerciales para la IA

«Para implementar con éxito la IA, es fundamental saber qué están haciendo los demás dentro y fuera de su industria para despertar el interés e inspirar la acción», explicó Wand. Al diseñar una implementación de IA, identifique los principales casos de uso y evalúe su valor y viabilidad. Además, considere a sus influencers y quiénes deberían convertirse en campeones del proyecto, identifique fuentes de datos externas, determine cómo puede monetizar sus propios datos externamente y cree una acumulación para garantizar que se mantenga el impulso del proyecto.

3. Identificar áreas de oportunidad

Concéntrese en áreas comerciales con alta variabilidad y beneficios significativos, aconsejó Suketu Gandhi, socio de la consultora de transformación digital Kearney. Los equipos que comprenden partes interesadas del negocio que tienen experiencia en tecnología y datos deben usar métricas para medir el impacto de una implementación de IA en la organización y su gente.

4. Evalúe sus capacidades internas

Una vez que se identifican y priorizan los casos de uso, los equipos comerciales deben trazar cómo estas aplicaciones se alinean con la tecnología y los recursos humanos existentes de su empresa. La educación y la capacitación pueden ayudar a cerrar la brecha de habilidades técnicas internamente, mientras que los socios corporativos pueden facilitar la capacitación en el trabajo. Mientras tanto, la experiencia externa podría ayudar a acelerar las aplicaciones de inteligencia artificial prometedoras.

5. Identificar candidatos adecuados

Es importante reducir una amplia oportunidad a una implementación práctica de IA, por ejemplo, conciliación de facturas, reconocimiento facial basado en IoT, mantenimiento predictivo en sistemas heredados o hábitos de compra de los clientes. «Sea experimental», dijo Carey, «e incluya a tantas personas [in the process] como puedas.»

6. Poner a prueba un proyecto de inteligencia artificial

Para convertir a un candidato para la implementación de IA en un proyecto real, Gandhi cree que se necesita un equipo de expertos en IA, datos y procesos comerciales para recopilar datos, desarrollar algoritmos, implementar liberaciones controladas científicamente y medir el impacto y el riesgo.

Consideraciones de implementación de IA

7. Establecer un entendimiento básico

Los éxitos y fracasos de los primeros proyectos de IA pueden ayudar a aumentar la comprensión en toda la empresa. «Asegúrese de mantener a los humanos informados para generar confianza e involucrar a sus expertos en procesos y negocios con sus científicos de datos», dijo Wand. También reconozca que el camino hacia la IA comienza con la comprensión de los datos y los buenos informes del espejo retrovisor a la antigua para establecer una línea de base de comprensión. Una vez que se establece una línea de base, es más fácil ver cómo la implementación real de la IA prueba o refuta la hipótesis inicial.

8. Escale de forma incremental

El proceso general de generar impulso para una implementación de IA comienza con la obtención de pequeñas victorias, razonó Carey. Las ganancias incrementales pueden ayudar a generar confianza en toda la organización e inspirar a más partes interesadas a realizar experimentos de implementación de IA similares a partir de una línea de base más sólida y establecida. «Ajuste los algoritmos y los procesos comerciales para la publicación a escala», sugirió Gandhi. «Empotrar [them] en las operaciones comerciales y técnicas normales «.

9. Lleve las capacidades generales de IA a la madurez

A medida que los proyectos de IA escalan, los equipos empresariales deben mejorar el ciclo de vida general del desarrollo, las pruebas y la implementación de la IA. Para garantizar un éxito sostenido, Wand ofrece tres prácticas básicas para madurar las capacidades generales del proyecto:

  • Cree una plataforma de datos moderna que simplifique la forma de recopilar, almacenar y estructurar datos para informes y conocimientos analíticos basados ​​en el valor de la fuente de datos y los indicadores clave de rendimiento deseados para las empresas.
  • Desarrolle un diseño organizacional que establezca las prioridades comerciales y respalde el desarrollo ágil de la gobernanza de datos y las plataformas de datos modernas para impulsar los objetivos comerciales y la toma de decisiones.
  • Crear y desarrollar la gestión, la propiedad, los procesos y la tecnología generales necesarios para gestionar los elementos de datos críticos centrados en los clientes, proveedores y miembros.

10. Mejorar continuamente los modelos y procesos de IA

Una vez que el sistema general está en su lugar, los equipos comerciales deben identificar oportunidades para la mejora continua en los modelos y procesos de IA. Los modelos de IA pueden degradarse con el tiempo o en respuesta a cambios rápidos causados ​​por interrupciones como la pandemia COVID-19. Los equipos también deben monitorear los comentarios y la resistencia a una implementación de IA por parte de los empleados, clientes y socios.

Coexistiendo con máquinas

Durante cada paso del proceso de implementación de la IA, surgirán problemas. «Los desafíos más difíciles son los humanos, que siempre ha sido el caso de la tecnología», dijo Wand.

Se debe establecer un comité directivo que se encargue de los resultados y que represente las áreas funcionales principales de la empresa, agregó. La implementación de técnicas de gestión del cambio organizacional para fomentar la alfabetización de datos y la confianza entre las partes interesadas puede contribuir en gran medida a superar los desafíos «humanos».

«La capacidad de IA solo puede madurar tan rápido como su madurez general en la gestión de datos», aconsejó Wand, «por lo tanto, cree y ejecute una hoja de ruta para mover estas capacidades en paralelo».

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