5 mejores prácticas para escalar la IA en la empresa

IA ha entrado en una nueva fase. Los últimos meses han visto una explosión de IA generativa. La capacidad de usar texto para escribir historias y crear arte automáticamente está evolucionando muy rápidamente. Ya están surgiendo las primeras aplicaciones de estas nuevas capacidades en la coautoría de software, la redacción de artículos de noticias e informes comerciales y la creación de anuncios. Podemos esperar que industrias enteras, desde la ingeniería de software hasta el marketing creativo, se vean afectadas.

Básicamente, la IA se ha convertido en la mejor máquina de predicción posible. Hemos visto la IA incorporada no solo en grandes aplicaciones como la conducción autónoma, sino también en cientos de herramientas y utilidades cotidianas. AI ha alcanzado el punto de inflexión correcto en la curva de madurez para impulsar aplicaciones empresariales comunes, importantes y variadas. Si bien la IA está alterando la forma en que vivimos y trabajamos, para la mayoría de las empresas, la innovación real no proviene de la experimentación, sino de la industrialización de la IA a escala.

Estas son cinco prácticas recomendadas para aprovechar al máximo las capacidades emergentes de IA en la empresa.

Comienza con la pregunta, no con la respuesta

Uno de los mayores desafíos de implementar IA es definir el problema comercial que la empresa está tratando de resolver. Como dice el refrán, no termines con una respuesta buscando una pregunta. El simple despliegue de nuevas formas de tecnología no es el enfoque correcto.

Luego, analice los problemas y determine si la IA es la mejor manera de resolver el problema. Hay otras tecnologías digitales muy adecuadas para problemas simples. Para garantizar el éxito, defina claramente el problema comercial y determine el camino a seguir desde el principio. Es posible que algunos no necesiten IA.

Planifique una transformación impulsada por IA para ser diferente de la automatización

En la automatización, el proceso integral se desagrega y se divide en partes más pequeñas. Luego, cada parte se digitaliza y las partes se vuelven a agregar a la cadena de valor. La automatización proporciona eficiencia, tiempo de comercialización y escalabilidad, pero el trabajo y el proceso subyacentes siguen siendo los mismos.

Por otro lado, cuando las empresas aprovechan la IA para transformarse, se rediseñan propuestas de valor completas, la experiencia del cliente cambia, los procesos se rediseñan de principio a fin y el trabajo restante se vuelve fundamentalmente diferente al anterior.

Por lo tanto, la transformación impulsada por la IA se trata tanto de diseñar un nuevo modelo operativo, capacitar a la fuerza laboral e integrarla en procesos ascendentes y descendentes como de redes neuronales y gestión de modelos. Es importante tener en cuenta que la IA en los negocios se trata en un 20 % de tecnología y en un 80 % de personas, procesos y datos.

crear una base de datos

Estamos pasando de un mundo pobre en datos a un mundo rico en datos. Estamos integrando cada vez más la telemetría y los dispositivos digitales en nuestros entornos operativos, abriendo nuevas fuentes de datos que antes no estaban disponibles.

Gracias a la IA, los datos que tradicionalmente estaban en formatos no estructurados ahora se extraen, convierten y utilizan de manera productiva con facilidad. Como resultado, los datos ahora disponibles para respaldar las operaciones comerciales y la toma de decisiones no se parecen a nada que hayamos tenido antes.

La creación de una base de datos es clave para obtener los beneficios. Es esencial administrar los datos no solo en términos de infraestructura básica de datos, sino también teniendo en cuenta la calidad, la seguridad, el propósito autorizado y el acceso granular.

Centrarse en la ética digital

Con la huella cada vez mayor de la inteligencia ambiental, surge un riesgo asociado de infracciones de seguridad, desviación del modelo, sesgo involuntario y uso poco ético. A medida que crecen y proliferan los casos de uso de IA y se recopilan y gestionan grandes cantidades de datos de forma centralizada, esto abre la puerta a las vulnerabilidades de seguridad.

La desviación del modelo ocurre cuando los modelos de IA, mientras se adaptan a nuevos datos, terminan desviándose hacia resultados menos precisos. Si no se diseña a propósito, el sesgo a menudo puede introducirse involuntariamente en los sistemas de IA. El uso de la IA debe supervisarse para garantizar que se utilice de forma ética.

La ética digital debe estar incluida desde el principio en el diseño y la arquitectura del sistema...