¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo puede ayudarte a generar valor para tu negocio?

Si pedimos a diez profesionales del Big Data que definan la IA, obtendremos diez respuestas diferentes. En su forma más simple, la IA es un software que reconoce patrones complejos y reacciona ante ellos, pero la forma en que las empresas obtienen valor de esos patrones puede variar drásticamente.

En los últimos años, hemos visto una serie de increíbles aplicaciones de IA en sanidad, fabricación, finanzas y otros sectores. Entonces, ¿por qué hasta el 92% de los proyectos de IA siguen sin producir resultados empresariales?

La IA ha evolucionado significativamente en las últimas décadas, lo que hace que sea más difícil que nunca para las empresas comprender claramente y diseñar con éxito la IA. Descubre los principales retos que plantea la IA y cómo resolverlos.

Cuatro soluciones a los principales retos de la IA

A pesar de la complejidad de la IA, hay varias formas en que las empresas pueden llegar al éxito con modelos de aprendizaje automático. He aquí algunas de ellas:

1. Cultivar la alfabetización en datos e IA

En la década de los 2000, las empresas se centraban sobre todo en la alfabetización digital (procesamiento de textos y hojas de cálculo). En la década de 2010, las industrias cambiaron su enfoque a la alfabetización de datos: ¿podemos adquirir los datos y podemos construir modelos con esos datos? Hoy en día, la alfabetización en IA es prioritaria.

Según Harvard Business Review, menos del 25% de los trabajadores se consideran expertos en datos. Definida como la capacidad de evaluar, comprender y utilizar datos, la alfabetización en datos es una habilidad que capacita directamente a las personas para trabajar con herramientas como los modelos de aprendizaje automático.

Cultivar la alfabetización en datos e IA dentro de su organización, a través de talleres educativos o artículos perspicaces, mejorará significativamente las tasas de adopción de IA y la confianza de los empleados en las iniciativas basadas en IA.

2. Defina claramente su valor empresarial

Con la IA, el camino para definir y obtener valor empresarial a menudo no está claro. A menudo, las empresas tienen los datos correctos, diseñan un modelo adecuado e identifican el nivel de precisión que puede alcanzar el modelo, pero el equipo no tiene en cuenta al ser humano o al grupo de seres humanos que tomarán las decisiones basándose en el modelo. Esta es un área en la que vemos un alto índice de fracaso.

Cuando desarrolle su estrategia de IA, asegúrese de tener en cuenta cómo su equipo interpretará y utilizará las recomendaciones de la IA. ¿Necesitará su equipo un cuadro de mandos que explique los resultados? ¿De qué otra forma puede asegurarse de que su equipo confía en la información y la utiliza con precisión?

3. Comprender que el camino hacia la IA es interactivo

La estrategia y el diseño de la IA suelen dividirse en dos procesos:

Diseño. En el que se trabaja para construir un modelo estadísticamente válido que pueda resolver el problema. Este proceso suele requerir la experimentación con datos y la redefinición de los requisitos en función de las limitaciones reveladas.

Desarrollo. Consiste en desarrollar la solución y ponerla en manos de los usuarios finales.

Una de las fases más importantes del diseño de IA es la creación de resiliencia. Es probable que se encuentre con casos en los que los datos del mundo real no coincidan con los datos de entrenamiento utilizados para construir el modelo. O puede que los responsables de la toma de decisiones u otros usuarios finales no confíen en el modelo lo suficiente como para utilizarlo. Trabajar a través de estos desafíos para diseñar un modelo resistente y digno de confianza dará lugar a mayores tasas de éxito en comparación con las empresas que ignoran la complejidad del proceso de IA.

4. Mitigar los sesgos y riesgos no intencionados

La mitigación de riesgos y la prevención de sesgos deben estar a la vanguardia de su estrategia de IA para generar realmente valor empresarial con la IA. Involucre a diversos seres humanos en su bucle de retroalimentación, pruebe su IA frente a situaciones inesperadas y comprenda los costes del sesgo no detectado en su solución.

Reducir la posibilidad de sesgo negativo en su solución protege a los usuarios finales de daños y cultiva un nivel más profundo de confianza entre su organización, su solución y las partes interesadas.