Claves para implementar la inteligencia artificial en un negocio

No es casualidad que hoy se hable de la cuarta revolución industrial, una etapa que ha puesto a la tecnología en el centro de los negocios. En este contexto, solo las compañías que han sabido aprovechar las nuevas herramientas disponibles miran el futuro con tranquilidad.

La inteligencia artificial -IA- se ha instalado con fuerza en el paradigma empresarial contemporáneo, al facilitar la ejecución de procesos dentro de cada organización con una eficiencia sustentada en la data. Desde la automatización de tareas, la aplicación de algoritmos en marketing y el análisis de información, el potencial de esta tecnología se traduce en mejoras concretas en el rendimiento de una compañía.

Gracias a los avances tecnológicos, en la actualidad no es necesario pagar grandes sumas para implementar la IA en el flujo de negocios de cada empresa, sin embargo, es importante manejar estratégicamente la data -el insumo esencial de la inteligencia artificial- para generar los resultados esperados.

Para saber si es pertinente aplicar esta tecnología a un proyecto o negocio, hay tres preguntas que hay que responder previamente:

  • ¿Se conoce cómo funciona la inteligencia artificial?
  • ¿Se trata de una tarea basada en el uso de data?
  • ¿Se posee la data apropiada y suficiente?

Pasos de una implementación exitosa

Con la IA no se debe buscar un giro en 180° en los modelos de negocios; esto es un riesgo que hay que evitar. Lo mejor y más seguro es apostar por proyectos pequeños, en los que no existan demasiadas variables y que posean un ROI garantizado en el tiempo.


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En el caso de proyectos más grandes, es recomendable segmentar los procesos en grupos pequeños que permitan la automatización a través de IA. De esta manera, si es que llegan a producirse errores, los costos no son grandes para la organización. Al mismo tiempo, es esencial tener siempre una visión clara de lo que se espera lograr con el uso de IA, para que este sea el norte constante del que no hay que desviarse.

No menos importante es contar con un equipo compuesto por expertos en negocios y data scientists, actores cruciales en la concepción y ejecución de un proyecto de IA. Finalmente son ellos quienes determinarán la metodología más adecuada para sacar el máximo provecho a la inteligencia artificial y así lograr los resultados esperados.

Pero las iniciativas en este campo no necesariamente deben ser generadas dentro de la misma empresa. La opción de encargar la generación e implementación de proyectos de IA a una organización externa aparece como la alternativa ideal si es que no se cuenta con los recursos ni la expertise necesarios para este fin.

En I2B ofrecemos soluciones que utilizan IA para impulsar proyectos de transformación digital, alineándonos a la visión y objetivos de negocios de cada empresa. Nuestra metodología de trabajo, basada en un equipo compuesto por ingenieros, data scientists y profesionales de diversas disciplinas, genera resultados que influyen de manera profunda y positiva en los procesos y proyectos impulsados por nuestros partners.

Evitar el fracaso al implementar IA

Existen diversos factores que pueden llevar al fracaso de un proyecto de IA. Un error usual es privilegiar los factores técnicos por sobre los humanos. Aunque claramente es relevante el uso de frameworks, algoritmos y data, en el éxito de estas iniciativas el equipo humano es importantísimo. Hay que organizar un grupo de profesionales de primera línea, que esté todo el tiempo probando y refinando la IA, en un loop de feedback y perfeccionamiento constante.

Pero sin un almacén de data, nutriente básico de las necesidades propias de un proyecto de IA, no se podrá avanzar ni un paso. Para facilitar esta tarea, la información almacenada debe estructurarse a través de tags o categorías que den orden y organicen a la data. Además, se debe contar con las bases de datos adecuadas y contingentes que permitan a la IA aprender de la manera lo más eficiente posible.