La IA generativa se ha vuelto increíblemente popular en la actualidad. No es de extrañar que muchas organizaciones estén probando formas de usar la inteligencia artificial en sus negocios.
Las tecnologías de IA y ML pueden simplificar significativamente la automatización de tareas manuales repetitivas que tradicionalmente realizaban los humanos, lo que genera múltiples beneficios para las empresas. La IA está afectando a casi todos los sectores, desde la fabricación hasta la hostelería, la atención sanitaria y las finanzas, etc. A medida que las organizaciones aumentan el uso de servicios de desarrollo de IA en sus operaciones, están obteniendo beneficios tangibles que se espera que generen un valor financiero significativo.
En este artículo, te guiaremos a través del proceso de implementar una estrategia de IA exitosa en tu negocio y superar los posibles desafíos en el camino.
Indice
¿Qué es la estrategia de IA?
Antes de enfrentarte al dilema de los pasos correctos para el proceso de integración de IA, debes comprender qué es la estrategia de IA y cuál es su importancia.
Aproximadamente un tercio de las empresas han adoptado la tecnología para al menos un área funcional, incluido el desarrollo de productos, la fabricación, las cadenas de suministro, el marketing y las ventas, las operaciones de servicio, las finanzas corporativas y los recursos humanos. Esto significa que aproximadamente el 60% de las organizaciones que afirman haber adoptado la IA están utilizando la IA generativa.
¿Qué es entonces una estrategia de inteligencia artificial?
Es un plan para integrar la IA en una organización de modo que se alinee con los objetivos de la empresa y los respalde. Una estrategia de IA exitosa debe actuar como una hoja de ruta para este plan. Dependiendo de los objetivos de la organización, la estrategia de IA puede describir los pasos para usar la IA de manera efectiva para extraer información más profunda de los datos, mejorar la eficiencia y crear un mejor proceso de entrega.
Una estrategia de IA bien planificada también debe guiar la infraestructura tecnológica, garantizando que la empresa esté equipada con el hardware, el software y otros recursos necesarios para una implementación eficaz de la IA. Dado que la tecnología evoluciona tan rápido, la estrategia debe permitir que la organización se adapte a nuevas herramientas, marcos y cambios en la industria. También se deben abordar consideraciones éticas como el sesgo, la transparencia y las preocupaciones regulatorias para respaldar una implementación responsable.
Beneficios
Una estrategia de IA describe los pasos que ayudarán a que tus proyectos de IA transformen sin problemas las ideas en soluciones impactantes. Una estrategia bien diseñada proporcionará un plan claro para gestionar, analizar y aprovechar los datos para las iniciativas de IA. También determinará el talento que la organización necesita desarrollar, atraer o retener con habilidades relevantes en ciencia de datos, aprendizaje automático, servicios de inteligencia empresarial , desarrollo de IA, etc. También guiará la adquisición de los recursos de hardware, software y computación en la nube necesarios para garantizar una implementación eficaz de la IA.
A continuación se presentan algunos de los posibles beneficios que la IA puede aportar a tu organización.
Un mejor proceso de toma de decisiones
El uso de la IA para obtener información a partir de los datos recopilados ayuda a mejorar el proceso de toma de decisiones. Suele denominarse «decisiones basadas en datos». A medida que las organizaciones adoptan el procesamiento de datos basado en IA, descubren que efectivamente toman decisiones mejores y más precisas que las que se basan en ideas o instintos individuales.
Ganancias en eficiencia y productividad
Las organizaciones obtienen dos grandes beneficios de la IA. Por ejemplo, la IA permite a las organizaciones gestionar tareas a un volumen y una velocidad que los humanos simplemente no pueden igualar. Además, las tecnologías de IA eliminan las tareas manuales que consumen mucho tiempo de los trabajadores. Por lo tanto, tenemos una ganancia de productividad que permite a los trabajadores centrarse en tareas de nivel superior.
Mayor velocidad en los negocios
La IA permite ciclos mucho más cortos y reduce el tiempo que se tarda en pasar de una etapa a la siguiente, lo que facilita un retorno de la inversión más inmediato.
Servicio y experiencia al cliente personalizados
El ejemplo más visible de una experiencia y un servicio de atención al cliente personalizados son los servicios de streaming, como Netflix. Los minoristas utilizan sistemas inteligentes para estudiar los patrones de compra, los datos de cada consumidor y conjuntos de datos más amplios para determinar qué prefiere cada cliente en un momento determinado para adaptarse a su estilo, intereses y necesidades personales. La IA analiza los datos y aprende de ellos para crear experiencias y servicios altamente personalizados.
Servicios y monitorización mejorados
La IA puede utilizar la información recopilada por los dispositivos de los equipos de las fábricas para identificar problemas y predecir el mantenimiento necesario. Esto evita averías que provoquen problemas y reparaciones costosas. Las capacidades de monitorización de la IA pueden ser eficaces en otras áreas, como en las operaciones de ciberseguridad empresarial, donde es necesario analizar y comprender grandes cantidades de datos para identificar amenazas potenciales.
Esto significa que la capacidad de la IA para recibir y procesar cantidades masivas de datos en tiempo real ayuda a las organizaciones a implementar capacidades de monitorización casi instantáneas para estar alertas ante problemas y tomar medidas con prontitud.
Más innovación
Las tecnologías de IA ayudan a las empresas a utilizar distintas herramientas de forma más creativa. Por ejemplo, con la integración de ChatGPT en su flujo de trabajo, puede utilizar la IA para respaldar las actividades de I+D, como en el ámbito sanitario para el trabajo de descubrimiento de fármacos y en el sector de bienes de consumo para la creación de nuevos productos.
Crecimiento de los ingresos
Todas las implementaciones en tu negocio deben conducir a la automatización de los procesos y a la reducción de costes, por lo tanto los ingresos aumentarán.
Pilares de la estrategia de IA
Para implementar una estrategia de IA exitosa es necesario contar con una base determinada. Analicemos cuál es esa base.
1. Gobernanza y gestión de datos
La gobernanza y la gestión ayudan a establecer marcos de datos poderosos e implementar prácticas de gestión de datos efectivas para garantizar la calidad, integridad y seguridad de los datos utilizados para aplicaciones de IA.
2. Tecnología e infraestructura
Para la implementación exitosa de las estrategias de IA es fundamental construir una infraestructura tecnológica escalable y flexible que sea capaz de respaldar las iniciativas de IA. La infraestructura también incluye el almacenamiento de datos, los recursos informáticos y la integración con los sistemas existentes.
3. Desarrollo de talentos y habilidades
Las estrategias de IA implementadas en tu negocio te ayudarán a invertir en la adquisición y el desarrollo de talento de IA con las habilidades y la experiencia necesarias para desarrollar, implementar y mantener soluciones de IA de manera eficaz.
4. Ética, seguridad y cumplimiento
La IA generativa es una tecnología bastante nueva, por lo que es muy importante mantenerse informado sobre las normas y regulaciones pertinentes que rigen el uso de la IA en determinadas industrias y garantizar el cumplimiento de los requisitos legales y reglamentarios relacionados con la privacidad, la seguridad y la ética de los datos.
También se recomienda priorizar las consideraciones éticas en el desarrollo y la implementación de la IA, garantizando la equidad, la transparencia, la responsabilidad y la protección de la privacidad en todos los procesos y decisiones impulsados por la IA.
Cómo medir el éxito de la IA
Para medir el éxito de cualquier proyecto empresarial, se suelen utilizar indicadores clave de rendimiento (KPI). Sin embargo, ¿cuál es un KPI fiable para la IA? Los KPI fiables son medibles y transferibles, por lo que se pueden registrar directamente y luego utilizar indirectamente para informar otras métricas. En el ámbito sanitario, por ejemplo, la velocidad y la precisión del diagnóstico clínico de un modelo se podrían medir como métricas directas, que luego podrían influir en una métrica indirecta como la satisfacción del paciente.
Por ejemplo, los KPI se pueden utilizar para medir el rendimiento y el retorno de la inversión de varias iniciativas empresariales. Al igual que en otros proyectos, los KPI que mida tu organización para la IA deben basarse en sus objetivos y en su estrategia de automatización general.
Los KPI se establecen con frecuencia para medir factores como la calidad o la seguridad de los datos. Algunos también pueden rastrear un sello distintivo de la IA confiable, como la privacidad o la equidad.
Los KPI que se usan comúnmente para la IA incluyen:
- Tiempo medio de reparación (MTTR). Mide la duración de la reparación de errores en una IA.
- Error absoluto medio (MAE). Determina la diferencia media de las predicciones realizadas por un modelo de regresión respecto del valor verdadero.
- Tasa de resolución en el primer contacto (FCRR). Revela el porcentaje de problemas resueltos mediante soporte básico.
- Tasa de verdaderos o falsos positivos (T/FPR). Una medida de imparcialidad que ayuda a determinar la sensibilidad y especificidad de las clasificaciones previstas.
Formas de implementar la IA en tu estrategia empresarial
Existen muchas formas y enfoques para integrar la IA en la estrategia de tu empresa. En cualquier caso, el primer paso es identificar las áreas de tu empresa que podrían beneficiarse de la implementación de la IA. Puedes incluir tareas que sean repetitivas o que consuman mucho tiempo, como el análisis de datos o la atención al cliente. También podrías incluir aspectos empresariales en los que la precisión y la velocidad sean fundamentales, como la fabricación o los servicios financieros. A continuación, se incluye una guía universal.
1. Identificación de oportunidades
Identificar oportunidades para integrar la IA en la estrategia empresarial es un paso fundamental para aprovechar su potencial de manera eficaz. Es necesario comprender los objetivos y desafíos empresariales, evaluar los procesos actuales y explorar las tendencias de la industria, lo que es muy importante para integrar solo tecnologías innovadoras.
2. Realización de evaluaciones
Realizar evaluaciones es fundamental para garantizar la integración exitosa de la IA en tu estrategia comercial. Los dueños de negocios deben considerar ciertos factores durante esta etapa. Recomendamos determinar qué aspectos de tu estrategia y operaciones comerciales deseas evaluar en relación con la integración de la IA. Además, evalúa el estado actual de preparación de tu organización para la integración de la IA. Realiza una evaluación de riesgos para identificar los posibles riesgos y desafíos asociados con la integración de la IA. O evalúa las tecnologías, herramientas y plataformas de IA disponibles para determinar cuáles se alinean mejor con tus objetivos y requisitos comerciales.
3. Soluciones de IA personalizadas
Las soluciones de IA personalizadas y adaptadas a tu estrategia empresarial pueden ofrecer ventajas competitivas significativas y abordar desafíos específicos dentro de tu organización. Por ejemplo, el uso de robots con tecnología de IA, asistentes inteligentes, aplicaciones personalizadas en la industria de la salud y vehículos autónomos.
4. Colaboración con expertos en IA
Colaborar con expertos en IA es esencial para integrar la IA de manera eficaz en la estrategia de tu empresa. La colaboración con organizaciones externas, si es necesario, ha sido una estrategia probada para las empresas que buscan beneficios mutuos en el entorno empresarial altamente competitivo de hoy. Sin embargo, con el auge de la tecnología, en particular la inteligencia artificial (IA), estas asociaciones ahora se pueden llevar al siguiente nivel. Por ejemplo, la formación personalizada impulsada por IA, la búsqueda de socios impulsada por IA o la formación de marca compartida o multimarca impulsada por IA.
5. Integración incremental
La integración gradual de la IA en la estrategia empresarial implica la implementación gradual de tecnologías y soluciones de IA mediante un enfoque por fases. Las empresas pueden lograrlo mediante una planificación detallada, la identificación de casos de bajo riesgo, la implementación iterativa y la adaptación a las necesidades cambiantes.
6. Mejorar la experiencia del cliente
Mejorar las experiencias de los clientes a través de la IA en tu estrategia empresarial implica aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial para personalizar las interacciones, agilizar los procesos y brindar soporte proactivo. Por ejemplo, sistemas de recomendación de productos (Amazon), análisis predictivos, aplicaciones de asistente virtual, etc.
7. Optimización de operaciones
La IA en tu estrategia comercial implica aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial para optimizar procesos, mejorar la eficiencia e impulsar ahorros de costes.
8. Implementación de IA en productos/servicios
La implementación de la IA en una estrategia comercial de productos y servicios implica la integración de tecnologías de inteligencia artificial en diversos aspectos de tus ofertas, operaciones e interacciones con los clientes. Los productos impulsados por IA se pueden integrar en los sistemas de marketing, ventas, operaciones, atención al cliente y CRM.
9. Capacitación y mejora de las competencias de los empleados
La formación y el perfeccionamiento de los empleados en materia de IA son fundamentales para integrar con éxito las tecnologías de inteligencia artificial en la estrategia empresarial.
10. Evaluación continua y adaptación
La evaluación y adaptación continuas de la IA en tu estrategia comercial son esenciales para garantizar que las iniciativas de IA permanezcan alineadas con los objetivos comerciales, brinden valor y respondan a la dinámica cambiante del mercado.
¿Cómo pueden las empresas seleccionar el modelo de IA adecuado?
A continuación se ofrecen algunos consejos para elegir el modelo de IA adecuado para tu negocio:
Selecciona el tipo de datos adecuado
Los distintos modelos de IA se destacan en el manejo de tipos específicos de datos, como imágenes, texto o información de series temporales. Identifica la naturaleza de tus datos para determinar qué modelo es el más adecuado para tu proyecto.
Evalúa la complejidad del problema
Evalúa la complejidad del problema que estás intentando resolver. Algunas tareas pueden ser adecuadas para modelos entrenados previamente, mientras que otras requieren soluciones personalizadas. Adapta tu elección a la complejidad de tu problema específico.
Evalúa la disponibilidad de datos etiquetados para tu proyecto
Los modelos de aprendizaje profundo suelen requerir una cantidad sustancial de datos etiquetados para un entrenamiento eficaz. Evalúa la disponibilidad de datos etiquetados para tu proyecto y considera técnicas como el aprendizaje por transferencia si los datos son limitados.
Considera los recursos disponibles
Considera los recursos computacionales disponibles para tu organización. Los modelos grandes como GPT-3 exigen una potencia computacional significativa, lo que puede no ser factible para todas las empresas. Asegúrate de que tu infraestructura pueda soportar los requisitos computacionales del modelo elegido.
Considera el nivel de interpretabilidad requerido para tu modelo/proyecto
Piensa en el nivel de interpretabilidad requerido para tu modelo, especialmente en dominios como la atención médica o las finanzas, donde la transparencia es crucial para el cumplimiento normativo. Elige modelos que se alineen con tus necesidades de interpretabilidad y brinden el nivel necesario de transparencia.
¿Cuál debe ser el plan de implementación de IA?
Para implementar con éxito la IA en tu empresa, comienza por definir objetivos claros que estén alineados con tus metas estratégicas. Identifica los desafíos específicos que la IA puede abordar, como mejorar las experiencias de los clientes u optimizar la gestión de la cadena de suministro.
A continuación, evalúa la calidad y disponibilidad de tus datos, ya que la IA depende de datos sólidos. Asegúrate de que tus datos sean precisos, relevantes y completos. Si es necesario, invierte en la limpieza y el preprocesamiento de datos para mejorar su calidad.
Selecciona los modelos de IA adecuados que se ajusten a tus objetivos y al tipo de datos. Entrena estos modelos utilizando los datos que preparaste e intégralos sin problemas en tus sistemas y flujos de trabajo existentes.
Prioriza las consideraciones éticas para garantizar la imparcialidad, la transparencia y la ausencia de sesgos en los sistemas de IA. Prueba y valida exhaustivamente tus modelos de IA y proporciona capacitación a tu personal para que utilice las nuevas herramientas de IA de manera eficaz.
Planifica la escalabilidad y la supervisión continua sin dejar de cumplir con las normas de privacidad de datos. Mide continuamente el retorno de la inversión (ROI) y el impacto de la IA en tus objetivos comerciales y realiza los ajustes necesarios a medida que avanza.
Considera asociarte con expertos en IA o proveedores de servicios para agilizar el proceso de implementación. Con un plan bien estructurado, la IA puede transformar las operaciones de tu negocio, la toma de decisiones y las experiencias de los clientes, impulsando el crecimiento y la innovación.
Hoja de ruta de implementación
Una hoja de ruta empresarial de IA es un plan estratégico que describe cómo tu organización incorporará tecnologías de IA en sus operaciones para lograr objetivos comerciales específicos. Además, una hoja de ruta de IA eficaz ayuda a crear un camino claro para cumplir tus objetivos estratégicos y, al mismo tiempo, generar un gran impacto comercial y un retorno de la inversión.
Evaluación y preparación
Debe comenzar por evaluar sus procesos comerciales actuales e identificar dónde la IA podría tener un impacto significativo. Considere cómo la IA puede agilizar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes o incluso crear flujos de ingresos completamente nuevos. En el mundo de la tecnología, podemos llamar a este paso una «fase de descubrimiento».
Definición de objetivos claros
Ya sea a través de la automatización, el análisis predictivo, los chatbots de IA o el desarrollo de productos innovadores, la IA tiene aplicaciones versátiles.
Selección de tecnología
Una vez que hayas definido tus objetivos y hayas encontrado un equipo capacitado, identifica las tecnologías de IA que se alinean con tus objetivos. Desde ML y NLP hasta automatización de procesos robóticos y visión artificial, existe una gran variedad de direcciones de IA para elegir. Cada una tiene sus puntos fuertes y la elección depende de las necesidades de tu negocio.
Recopilación y análisis de datos
La IA se basa en datos de alta calidad para generar información y predicciones precisas. Es posible que sea necesario limpiar, procesar y etiquetar tus datos para garantizar que sean adecuados para el entrenamiento del modelo de IA.
Integración de datos
Puedes considerar invertir en herramientas y plataformas de integración de datos que faciliten la integración sin inconvenientes de datos de distintas fuentes. Elige herramientas que admitan la extracción, transformación, carga y sincronización de datos para agilizar el proceso de integración de datos.
Pruebas primarias
Se recomienda probar la implementación con los programas piloto antes de la integración a gran escala. Puedes comenzar con algo pequeño iniciando un proyecto piloto para abordar desafíos específicos. Aprovecha esta oportunidad para refinar los modelos de IA en función de su rendimiento.
Integración con los procesos existentes
Determina lo que deseas lograr mediante la integración de IA, ya sea reducir costos, aumentar la productividad, mejorar la calidad o mejorar las experiencias de los clientes. Integra la IA con sus fuentes y sistemas de datos existentes para garantizar el acceso a datos relevantes para los algoritmos de IA.
Escalabilidad y flexibilidad
Son consideraciones cruciales al implementar la IA en la hoja de ruta de tu negocio para garantizar que tus iniciativas de IA puedan crecer con tu organización y adaptarse a las necesidades cambiantes. Por ejemplo, puedes diseñar soluciones de IA con una arquitectura modular, aprovechar los servicios de computación en la nube para crear soluciones de IA escalables y flexibles, o crear una infraestructura de datos escalable que pueda manejar grandes volúmenes de datos generados por aplicaciones de IA.
Monitorización y mejora
Este paso garantiza la implementación estratégica fluida de la IA en tu empresa. Como mencionamos, se necesitan herramientas como indicadores clave de rendimiento, alertas/notificaciones automatizadas, comentarios de los usuarios o monitorización de la calidad de los datos para evaluar y medir con éxito el impacto de la IA en tu empresa y sus operaciones.
Documentación y transferencia de conocimientos
Al documentar los procesos, las metodologías y las mejores prácticas de la IA, y facilitar la transferencia de conocimientos mediante capacitación, talleres y tutorías, puedes asegurarte de que tu organización aproveche eficazmente la IA para impulsar la innovación. Por ejemplo, trabaja en el establecimiento de estándares y pautas de documentación para garantizar la coherencia y la claridad en la documentación de los procesos, las metodologías y las mejores prácticas relacionadas con la IA.
Superando desafíos
Es muy importante reconocer los obstáculos más comunes para desarrollar una estrategia de IA exitosa. Por ejemplo, datos insuficientes, falta de alineación de la estrategia, etc. Reconocer y prevenir estos desafíos de manera temprana es fundamental en la planificación de la estrategia de IA.
Los desafíos más comunes son:
Datos insuficientes
Los modelos de IA dependen en gran medida de conjuntos de datos sólidos, por lo que el acceso insuficiente a datos relevantes y de alta calidad puede socavar la estrategia y la eficacia de las aplicaciones de IA.
Falta de conocimiento sobre la IA
La falta de conocimiento sobre las capacidades y las posibles aplicaciones de la IA puede generar escepticismo, resistencia o toma de decisiones mal informada. Esto restará valor a la estrategia y bloqueará la integración exitosa de la IA en los procesos de la organización.
Desalineación de la estrategia
Si las iniciativas de IA no están estrechamente vinculadas con los objetivos, las prioridades y la visión de la organización, puede resultar en esfuerzos desperdiciados, una falta de apoyo del liderazgo y una incapacidad para demostrar un valor significativo.
Escasez de talentos
Se necesitan profesionales para desarrollar, implementar y gestionar eficazmente las iniciativas de IA. La escasez de talentos en IA, como científicos de datos o expertos en ML, o la resistencia de los empleados actuales a mejorar sus habilidades, podría afectar la viabilidad de la estrategia.
Conclusión
Aunque la inteligencia artificial y el aprendizaje automático abren muchas puertas para las empresas en 2024, creemos que en este momento aún no podemos aprovechar todo el potencial de la IA. Para cualquier empresa, el éxito de las iniciativas de IA depende de muchos factores, como la creación de un plan estratégico de IA bien diseñado, la elaboración de enfoques para implementar este plan y el conocimiento de los posibles desafíos. Estos son los pilares clave del proceso de integración de la IA.