Recomendaciones sobre IA antes de la implementación en los Negocios
- Evaluar la necesidad de la IA para la organización (casos de uso). Antes de implantar soluciones basadas en Inteligencia Artificial, es crucial explorar qué necesita resolver el negocio, cuáles son sus expectativas.
Esta es la primera de las recomendaciones que siempre damos a nuestros clientes: pensar en los problemas reales que necesitan solucionar. En muchas ocasiones no partimos de cero, pero en otras es necesario comenzar con un lienzo en blanco, explorando todas las áreas y procesos del negocio para encontrar cuáles se podrían optimizar usando Inteligencia Artificial, y evaluando la ecuación coste-beneficio más apropiada para la organización.
- Encontrar al partner tecnológico ideal para tu proyecto. Elegir un buen partner es un punto crucial a la hora de implementar mejoras tecnológicas, y más si hablamos de innovación y transformación tecnológica como es la Inteligencia Artificial. Nuestro partner debe ser un aliado que cuente con experiencia en nuevas tecnologías, que nos acompañe durante todo el proceso y que sus objetivos estén alineados con los de nuestro negocio. Fíjate en los casos de uso que tienen desarrollados y si se acercan a lo que buscas, solicita una reunión.
3. Realizar una auditoría de los datos existentes. Este análisis resulta imprescindible para valorar la relevancia y calidad de los datos. Para que la IA funcione de manera eficiente será determinante la existencia de variedad, volumen y veracidad de los datos. Por eso, en BeDataScience siempre decimos que los datos son tu mayor activo. Si hasta ese momento no has trabajado en una estrategia de datos, será el momento de hacerlo.
4. Identificar los KPI específicos en relación a la implementación de la IA. Como organización puede que te plantees usar esta tecnología para reducir costes, aumentar la captación de leads o, incluso, por razones reputacionales o de mejora en la prestación del servicio. Las posibilidades son infinitas, por eso es importante que desde el principio definas qué resultados quieres conseguir, y elijas el modelo o la tecnología que mejor se ajuste a lo que necesites.
5. Comprender las capacidades y limitaciones de la IA en relación con tu nicho o industria. Puede que para otras industrias esta tecnología resulte muy potente en determinados procesos, pero que no podamos extrapolar al tuyo. Es importante aceptar esto sin perder de vista los objetivos y beneficios que podrías obtener con el uso de la IA en otros muchos procesos del negocio.
6. Valorar la capacidad de adopción tecnológica de la empresa. Esto incluye la capacitación del equipo para que pueda sacarle partido a la solución tecnológica y la integre de forma real en los procesos de la organización. En función de la solución, esto puede ser un desafío, ya que algunas soluciones sí requieren un alto conocimiento técnico además de la implicación del equipo IT. Plataformas como BeDataScience facilitan la incorporación rápida de modelos y algoritmos de IA para extraer valor a tus datos.
Consejos clave durante la implementación de Inteligencia Artificial
1. Hacer una integración suave de la IA. Una de las recomendaciones de las que no siempre se habla a la hora de implantar soluciones tecnológicas es de la importancia de realizar una transición gradual. La clave está en implementar nuevas tecnologías, como en este caso basadas en IA, de forma ágil, realista y adaptada a las necesidades en cada momento, tanto evolucionando los sistemas existentes, como incorporando soluciones más avanzadas en IA, modulares y escalables, que permitan pensar en el futuro. De esta forma, la implantación tendrá un impacto negativo menor en la organización, y evitará aspectos tan importantes en el proceso como la resistencia al cambio o las interrupciones, además de facilitar la adaptación.
2. Capacitar y promover la adaptación del equipo. Para que el equipo se adapte de manera óptima al uso de esta nueva herramienta de trabajo es necesario que cuente con las habilidades necesarias. En este sentido, los usuarios finales tendrán que capacitarse para poder desempeñar de manera más eficiente su trabajo o sacar más partido a los datos con insights más reveladores. Pero es interesante también la aparición de nuevos roles como el ‘entrenador’ de la herramienta, y el ‘evaluador’ de la decisión tomada por la IA. Este es uno de los grandes retos actuales en IA: contar con un equipo que entrene el modelo, y otro que sea capaz de analizar la validez del resultado obtenido y de incorporarlo al negocio.
Fuente: PanelIalab
