La integración de la inteligencia artificial (IA) en el mundo empresarial es un tema candente. Sin embargo, antes de sumergirnos en por qué y el cómo, echemos un vistazo al pasado. Hace tres años, los proyectos de análisis, IA y big data fallaban un sorprendente 85 por ciento de las veces. Y de esos proyectos que llegaban a la fase de implementación, solo el 60 por ciento lograba ser rentable.
Hoy en día, con los avances en campos como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), ¿las empresas aún luchan por aprovechar con éxito la IA?
¿Por qué IA?
Antes de responder a esta pregunta, es importante comprender por qué las organizaciones están tan interesadas en la IA y cómo pueden utilizarla de manera efectiva.
Las empresas buscan herramientas de IA para mejorar su eficiencia. Las opciones son infinitas: las herramientas de IA generativa pueden codificar software para un nuevo servicio digital o desarrollar un chatbot orientado al servicio al cliente. Otras empresas pueden utilizar el ML para el reconocimiento de imágenes y voz, construyendo herramientas de seguridad. Los líderes de todas las industrias tienen puestos sus ojos en estas herramientas debido a su potencial para aumentar los ingresos y reducir los costos.
Según Goldman Sachs, solo la IA generativa puede impulsar un aumento del 7 por ciento en el PIB global en un período de 10 años. Un pronóstico que podría resultar conservador.
Sin embargo, no todas las empresas están listas para abrazar la IA de manera efectiva. A menudo, las empresas se emocionan demasiado por comprar y jugar con una nueva tecnología sin considerar cómo afectará sus planes a corto y largo plazo. Este es un error crítico.
La adopción de la IA sin una comprensión profunda de las soluciones disponibles y cómo se ajustan a la arquitectura de TI de una empresa puede ser contraproducente y llevar a la confusión interna, complicaciones y gastos innecesarios.
Preparando el Terreno para la IA
La integración de la IA requiere un compromiso de toda la empresa, similar a una transformación digital. Aquí hay procesos y etapas fundamentales que pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de una iniciativa de IA.
1. Estableciendo la Base
Antes de integrar soluciones de IA, es esencial comprender el modelo de negocio, objetivos, necesidades del consumidor y casos de uso de la empresa. Se necesita una auditoría completa del ecosistema digital y la infraestructura tecnológica para identificar posibles brechas que puedan obstaculizar la integración.
Las deficiencias pueden surgir de la falta de científicos de datos y expertos en IA, la falta de datos necesarios o simplemente datos de mala calidad, lo que puede llevar a modelos de IA poco confiables. Al identificar estas brechas, una empresa puede desarrollar un plan para abordarlas, ya sea mediante capacitación interna o asociándose con expertos en IA.
2. Definición de Objetivos y Despliegue
Una vez que se abordan las deficiencias, se puede construir la base de la integración de IA. Esto incluye la definición clara de estrategias empresariales, tecnológicas y de datos, y la elección de las herramientas y la infraestructura adecuadas.
Después de definir la estrategia, la empresa debe diseñar una hoja de ruta que abarque procesos, datos y la integración tecnológica necesaria para incorporar la IA. Al implementar la IA, es fundamental recopilar retroalimentación y realizar mejoras continuas para optimizar su rendimiento.
3. Maduración y Escalabilidad
La recopilación de retroalimentación y las mejoras iterativas permiten a una empresa obtener una ventaja competitiva. A medida que pasa el tiempo, la integración de la IA necesita escalar, y los datos propios de la empresa ofrecen la oportunidad de desarrollar algoritmos y tecnología exclusivos para resolver desafíos empresariales específicos y cumplir con los requisitos de cumplimiento de datos.
La integración efectiva de la IA es un proceso activo que requiere que las empresas reestructuren muchos elementos centrales de la empresa. No se trata de hacer cambios menores aquí y allá, sino de comprender profundamente por qué, dónde y cómo puede ayudar la IA. Sin esta comprensión, es difícil lograr el retorno de inversión deseado.
La integración efectiva de la IA es un proceso activo que requiere que las empresas reestructuren muchos elementos centrales de la empresa. No se trata de hacer cambios menores aquí y allá, sino de comprender profundamente por qué, dónde y cómo puede ayudar la IA. Sin esta comprensión, es difícil lograr el retorno de inversión deseado.