Con la pandemia, los avances tecnológicos del último tiempo y los cambios en la forma en que los usuarios se relacionan con las empresas; las grandes compañías están comenzando a abrazar las nuevas herramientas digitales para no quedar atrás en el camino a la innovación.
Por lo mismo, una de las tecnologías que más demanda ha logrado en el mundo empresarial es la Inteligencia Artificial, ya que adoptarla en tus procesos no solo ayuda a mantenerte a la vanguardia digital, sino que también puede resultar de mucha utilidad para distintos tipos de compañías, independiente del rubro en el que trabajen.
Lamentablemente, ya sea por desconocimiento o simple falta de información, muchas compañías siguen viendo la Inteligencia Artificial como una solución inmediata a sus problemas, y esa visión podría llevar a frustraciones, ya que sin importar la rama de IA que se esté aplicando, la herramienta necesita tiempo, datos y programación para asegurar su correcto funcionamiento.
¿Por qué es necesario entrenar tu Inteligencia Artificial antes de comenzar a usarla?
Independientemente del tipo de Inteligencia Artificial que quieras usar, ya sea planificación, reconocimiento, predicción, solución de problemas o aprendizaje automático; todas necesitan de una programación adecuada antes de comenzar a emplearla como parte integral de tus procesos.
Un buen ejemplo es cuando la Inteligencia Artificial es usada para el reconocimiento de imágenes. Si quieres tener una herramienta que pueda distinguir un objeto específico (como una silla) entre muchas imágenes de distintos tipos de muebles, la IA es la mejor aliada para esa tarea, pero primero necesitará una gran cantidad de datos acumulados de fotografías de sillas (el objeto que quieres que reconozca) y otra gran cantidad de fotos de otros tipos de muebles, para saber que esos objetos no son los que debe reconocer.
Sin este simple paso antes de iniciar el funcionamiento, simplemente será una tecnología desperdiciada, ya que los resultados no podrán ser tomados en cuenta, por ser información errónea.
Mientras más complejo sea el uso que quieres darle a la Inteligencia Artificial, más entrenamiento y programación debes desarrollar para obtener las respuestas que buscas. Por ejemplo, si lo que quieres es hacer una Red Neuronal Artificial para lograr implementar machine learning en tus procesos, debes establecer los parámetros en los que quieres que la IA funcione de la manera más precisa posible antes de iniciarla.
Equipo de IA y equipo de datos: El paso correcto antes de implementar IA
Es por esto que es muy importante que, sea cuál sea el tipo de IA que quieres implementar, es necesario que cuentes con un equipo experto en Inteligencia Artificial y otro que se dedique exclusivamente al procesamiento de datos. Ya que mientras uno de ellos se encarga de desarrollar el hardware, el otro podrá dedicarse a seleccionar cuáles son los datos que realmente serán de valor para conseguir los resultados que buscas.
Y es que uno de los errores más comunes de las empresas que recién comienzan a trabajar con esta tecnología es no saber elegir bien los datos que se usarán, corrompiendo el correcto funcionamiento de la IA.
Por lo demás, lo mejor que puedes hacer antes de comenzar tu adopción empresarial de Inteligencia Artificial, es tener más que claras cuáles son las metas que buscas conseguir con esto, además de formar dos equipos de trabajo que puedan ayudarse mutuamente para conseguir el mejor resultado posible.
Si te interesa seguir conociendo sobre cómo implementar IA en tu empresa, o simplemente buscas más información sobre el tema, no dudes en consultar nuestro blog de tecnología donde encontrarás todo tipo de contenidos sobre nuevas tecnologías e Inteligencia Artificial.
