La Inteligencia Artificial es más que una tecnología de moda. Actualmente, su aplicación, en conjunto con el machine learning y técnicas de big data, se incorpora en productos de consumo masivo para generar valor y rapidez en los servicios. Y, por otro lado, las empresas las aprovechan como herramientas fundamentales para competir en un mercado que cada vez demanda mejores productos.
Sin embargo, en Latinoamérica, la adopción de Inteligencia Artificial en los negocios no ha tenido el acelerón esperado. Un reporte realizado por la publicación MIT Technology Review y la consultora Everis revela que un 53% de las empresas latinoamericanas no ha implementado IA en sus procesos, mientras que un 60% de los encuestados aseguró que aún tienen un largo camino por recorrer para adoptarla.
En líneas generales, automatizar tareas o analizar data a través de soluciones con IA presenta múltiples beneficios que van desde el aumento de la productividad hasta el incremento de las ventas, pero su implementación requiere de cambios sustanciales dentro de la organización y obliga a transformar el mindset de los equipos si se desea aprovechar al máximo sus múltiples ventajas.
¿Qué hace a las empresas dudar al momento de adoptar la IA? Hoy te compartimos las 3 preguntas más comunes que se hacen las compañías cuando se estudia la inclusión de IA para optimizar sus procesos, así como algunas recomendaciones que puedes tomar en cuenta para debatir con tu equipo.
3 preguntas que debe hacerse toda empresa que quiera adoptar IA
1 – ¿Tenemos una infraestructura tecnológica sólida y una política de privacidad de datos?
La IA es una tecnología confiable, pero depende de una correcta gestión de los datos. Sin un equipo preparado en el manejo de la información o plataformas seguras para el intercambio de la data privada, la IA queda a merced de ataques de terceros o de errores de análisis, lo que te hará perder recursos, tiempo y la credibilidad de tus usuarios.
Contar con una política de privacidad involucra colocar límites al tratamiento de los datos de los usuarios. La IA usa la data como su fuente principal de trabajo, por lo tanto, la gestión y las metodologías empleadas no solo deben buscar la eficiencia en el logro de objetivos, sino también proteger las bases de datos, ya sean que contengan información interna o listas con direcciones o números telefónicos de clientes.
Cabe destacar que estos planes de seguridad y privacidad deben revisarse constantemente, para ofrecer siempre un servicio óptimo y para cumplir con las normativas y reglamentos estipulados por las autoridades.
2 – ¿Contamos con un equipo preparado en gestión de datos?
Aunque es una tecnología que permite automatizar y aprender por sí sola para hacer una labor más eficiente, la IA debe convivir con los humanos para que logre los objetivos esperados. Junto al desarrollo de los programas autónomos, llegaron nuevos profesionales que han revolucionado las labores de implementación tecnológica y son el motor fundamental para que la IA genere el valor que tantos beneficios ha traído al mercado.
Louise Herring, integrante de la consultora McKinsey & Co., explica que los proyectos con IA necesitan del apoyo de un equipo versátil y de múltiples habilidades, que incluyen perfiles como el de los data scientists, ingenieros de datos, ingenieros de machine learning, product owners, expertos en gestión de proyectos y traductores. “Los data scientists y los ingenieros de datos son los héroes anónimos”, comenta.
¿Por qué se debe incluir a estos especialistas? La realidad es que la complejidad de los datos y su gestión son una de las barreras más difíciles de sortear al adoptar esta tecnología. En etapas tempranas, el éxito de la IA depende de grandes cantidades de datos, de distintas fuentes y a gran velocidad para aprender en cada iteración. Es por ello que, sin un equipo dedicado, la IA se podría convertir en un gasto más que en una inversión.
3 – ¿Por qué otros proyectos de IA han fallado y qué debo hacer para no cometer los mismos errores?
Otra de las ventajas de estas herramientas es que, al trabajar con data, siempre ofrecen resultados específicos y medibles. Y esta característica facilita su adopción en distintos procesos, como sucede con las áreas de ventas, logística o experiencia del usuario.
Pero, estas promesas solo se cumplen si alineas la tecnología a tus objetivos y comprendes la magnitud de cada proyecto, a la vez que consideras cuáles son los problemas que los algoritmos de IA pueden resolver por ti.
Los proyectos con IA suelen fracasar cuando las empresas se apuran por adoptarla solo por seguir modelos basados en otras experiencias o por “moda”.
Según Forbes, las causas de un proyecto fallido son muchas, pero las más comunes tienden a ser: no contar con suficiente data de calidad para entrenar y validar los algoritmos, seguir una planificación atropellada en las etapas de desarrollo o no preparar de antemano el ecosistema ideal para que la IA se inserte de manera orgánica en los procesos en los que se supone debe generar buenos resultados.
Recuerda estos consejos cuando empieces a adoptar IA en tu empresa
En resumen, si deseas tener éxito al adoptar IA y machine learning en tu empresa debes recordar estos consejos en todo momento:
- Incorpora en tu organización un equipo multidisciplinario dedicado a desarrollar, entrenar y gestionar todo lo relacionado con la IA y los datos
- Prepara una infraestructura tecnológica segura en la cual se trabajará
- Crea una política de privacidad para proteger la data y reducir los sesgos
- Comprende que la IA cumplirá sus objetivos si es entrenada con datos de calidad y debe trabajar por iteraciones, por lo que sus resultados no son inmediatos
- Tu equipo debe conseguir nueva data en cualquier momento
- Anticipa las etapas de desarrollo, entrenamiento y control de calidad, ya que con esta forma se mejoran los algoritmos o se adaptan nuevas funcionalidades
- Los modelos de IA y machine learning funcionan mejor cuando son escalables y abiertos a resolver nuevos problemas
¿Qué otro consejo agregarías a la lista? ¿Ya debatiste estas preguntas en tu empresa antes de adoptar IA en tus procesos? Recuerda que con un conjunto de datos bien gestionado y un equipo especializado, la IA y el machine learning te ofrecerán múltiples oportunidades para acelerar al máximo tu negocio.
