Vivimos en un mundo en el que tecnologías como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, entre otras, se están convirtiendo en la fuerza impulsora de las innovaciones tecnológicas en todos los sectores. Sabías que la tasa de implementación de IA entre las empresas en el año 2019 fue de alrededor del 37%? Este es un asombroso aumento del 270 ¡en integraciones de IA en sólo cuatro años!
La integración de la IA y otras tecnologías innovadoras ha aumentado desde que el virus COVID-19 asoló el planeta, a medida que más y más empresas encontraban un hogar en las herramientas conversacionales avanzadas y la tecnología de IA para promover el trabajo a distancia y garantizar que las demandas de los consumidores se satisfacen sin fallos.
¿Cuáles son los retos de la integración de la IA?
Sin embargo, la integración de la IA no es tan sencilla como parece. En este post, compartiremos los retos potenciales y existentes de la adopción e integración de la IA. No sólo eso, sino que también discutiremos varios consejos y trucos que las empresas pueden utilizar para garantizar una integración exitosa de la IA. Estos son los principales retos de la implantación de la IA que las empresas deben tener en cuenta a la hora de elaborar una estrategia de adopción de la IA.
Aprovechar el conjunto de datos de calidad
Los sistemas de IA necesitan datos para funcionar. Sin embargo, no sirve cualquier dato. Dado que las empresas utilizan soluciones de IA para mejorar sus operaciones comerciales, es importante que la calidad de los datos siga siendo alta. La mayoría de las soluciones de IA aprovechan conjuntos de datos de calidad. Por lo tanto, las empresas necesitan determinar qué conjuntos de datos utilizar antes incluso de planificar la implantación de la IA. Esto es todo un reto, ya que diferentes tipos de datos fluyen a través de diferentes departamentos en cualquier organización, por lo que es difícil determinar qué conjunto de datos muestrear. La única forma de superar este reto es ponerse en contacto con expertos en Inteligencia Artificial. Ellos le mostrarán el enfoque correcto para muestrear los datos y hacer que la transición tecnológica funcione.
Sustitución de infraestructuras
La implantación de la Inteligencia Artificial encuentra otro gran obstáculo en la sustitución de infraestructuras obsoletas. Muchas de las empresas dispuestas a subirse al carro de la IA y el ML tendrán que prescindir de los sistemas tradicionales heredados. Esto es importante, ya que la mayoría de los sistemas de IA modernos requerirán un alto nivel de capacidad y velocidad de cálculo. En otras palabras, las empresas que necesiten sistemas impulsados por IA necesitarán una inversión sustancial para desarraigar la infraestructura existente (anticuada) y sustituirla por sistemas de gama alta. Los empresarios deben estar preparados para hacer una transición más allá de la frontera digital si quieren adoptar y aprovechar la tecnología de IA. La idea es construir un entorno sólido y una infraestructura flexible que respalden las soluciones de IA.
Dependencia de algoritmos complejos
Otro reto digno de mención en la lista son los algoritmos que impulsan las soluciones de IA y ML. Ahora bien, estos algoritmos son bastante complejos de comprender. Sin embargo, la mayoría de las operaciones de inteligencia empresarial se rigen por estos complejos algoritmos y su rendimiento depende en gran medida de lo bien que funcione el algoritmo de IA. Esto es lo que deben hacer las empresas: las empresas que deseen implantar soluciones de IA deben comprender qué necesitan para que las soluciones basadas en IA funcionen y si los algoritmos ayudarán o no a transformar sus resultados. Incluso cuando hayan creado un modelo fiable de ML o IA con los algoritmos apropiados, tendrán que hacer grandes inversiones en la creación de una mano de obra considerable para garantizar la formación continua de los modelos, lo que puede convertirse en un importante reto financiero.
Integración en los procesos existentes
Muchos líderes empresariales creen que pueden integrar fácilmente la IA en los sistemas, operaciones y procesos existentes. Esto dista mucho de la realidad. Integrar la IA en cualquier sistema empresarial existente supone un enorme reto.
En primer lugar, cualquier integración de IA no es un asunto de "enchufar y listo". Exige un análisis exhaustivo del sistema y la estructura existentes para descubrir las lagunas y cómo puede solucionarlas la IA. Y no sólo eso, el análisis debe determinar si es necesario desarraigar por completo el sistema existente. En segundo lugar, la integración de la IA no puede lograrse sin ayuda profesional. Las organizaciones tendrán que dirigirse a proveedores de servicios de IA y ML acreditados que puedan desarrollar la solución necesaria y supervisar el progreso, desde la concepción hasta la implantación.
Seguridad y almacenamiento
Apenas hemos hablado del aspecto de la seguridad de los datos en la integración de la IA. Las aplicaciones de IA requieren una enorme cantidad de datos para funcionar. Requieren cada vez más datos para comprender mejor el sistema y obtener una mayor productividad y eficiencia. En otras palabras, una cantidad significativa de datos se destina al aprendizaje y a la toma de decisiones inteligentes. Pero, ¿dónde irán a parar todos estos datos? El almacenamiento de datos se convierte en un gran reto para las empresas, ya que las soluciones de IA siguen evolucionando y seguirán recopilando más y más datos. Y no sólo eso, los problemas de almacenamiento de datos también pueden provocar problemas de seguridad. La mayoría de los expertos en IA sugieren crear un entorno de gestión de datos adecuado antes de implantar la IA. Esto ayuda a garantizar una mayor seguridad de los datos y proporciona una base sólida para futuras integraciones de IA y Ml.
Cómo pueden las empresas adoptar con éxito la IA - Lista de comprobación
La integración de la IA es una empresa importante que requiere conocimientos profundos y tiempo para garantizar la precisión y la sostenibilidad. Estos son algunos de los consejos que las empresas pueden utilizar para adoptar la inteligencia artificial como una fuerza creciente en cualquier departamento.
Familiarizarse con la IA
Los empresarios deben dedicar tiempo a aprender todo lo que puedan sobre el funcionamiento de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las tecnologías relacionadas. Deben dar prioridad a su negocio averiguando cómo estas tecnologías pueden ayudar a generar mejores resultados y valor. La gran cantidad de información y recursos en línea será suficiente para familiarizarse con los fundamentos de la IA y el ML.
Enumere los problemas que desea resolver
No hay que esperar que la integración de la IA lo resuelva todo. Si eso fuera posible, la mayoría de las empresas con mucho dinero despedirían a todos sus empleados y los sustituirían por soluciones de IA. Las organizaciones tienen que hacer una lista de las operaciones que están causando problemas de productividad y eficiencia. Deben iniciar el proceso de integración explorando diferentes ideas.
Evaluar las finanzas relacionadas con la adopción de IA
La integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede resultar cara. Por ello, los expertos recomiendan contratar a profesionales que puedan ayudar a determinar las finanzas relacionadas con la integración. Los líderes empresariales deben centrarse en el valor que la inversión aporta a sus empresas, priorizando la visibilidad a corto plazo y el valor financiero.
Evaluar la capacidad de adopción de la IA
Lo que la dirección cree que puede aportar la integración de la IA puede estar en marcado contraste con lo que la organización es realmente capaz de hacer. En otras palabras, los propietarios de las empresas deben tener claro de qué es capaz la organización y si merece la pena o no llevar a cabo una implantación completa de la IA.
Preparar un prototipo
Empiece siempre con un proyecto piloto para aprender de la experiencia. Esto ayuda a identificar los problemas que no se discutieron desde el punto de vista organizativo o técnico. Sin embargo, la integración de la IA sólo debe comenzar una vez que el proyecto piloto muestre resultados positivos. La idea es empezar poco a poco con los objetivos del proyecto en mente, evaluar los resultados y, sólo entonces, pasar a la implementación completa de la IA.
Crear un grupo de trabajo
La implantación de la IA requerirá una limpieza de datos, ya que todo tipo de datos circulan por los distintos departamentos de una organización. Esto es necesario para evitar una situación de "basura entrante, basura saliente". Los líderes empresariales deben crear un grupo de trabajo que entienda lo importante que es obtener datos de alta calidad de los diferentes sistemas heredados. El grupo de trabajo debería encargarse de integrar los distintos conjuntos de datos y eliminar las incoherencias.
Proyectos de bajo coste y bajo riesgo
Empieza por muestrear una pequeña parte de los datos en lugar de lanzarte de lleno a implantar la IA. No asuma demasiado trabajo demasiado pronto. En su lugar, confíe en un enfoque incremental de la integración de la IA que ayude a demostrar el valor y a recopilar comentarios. Utiliza los comentarios para ampliar la integración en consecuencia.
Automatizar las tareas diarias
Si una empresa tiene ciertas operaciones de negocio que son repetitivas o redundantes, debería considerar la posibilidad de automatizarlas. Sin embargo, la integración de la IA no debe introducirse como sustituto de la mano de obra actual. Por el contrario, debe introducirse como una solución para mejorar la eficiencia de las tareas diarias.
Ampliar
Siga recopilando y analizando la información para desarrollar planes precisos para ampliar la integración de la IA. Sin embargo, este proceso puede requerir que las organizaciones se asocien con especialistas en tecnología y consulten a propietarios de empresas que ya hayan logrado implantar con éxito la IA.
Reflexiones finales
La Inteligencia Artificial tiene mucho más que dar de lo que podemos imaginar. Sin embargo, las empresas tendrán que pensar más allá de los métodos convencionales y centrarse en familiarizarse con la IA. De hecho, los retos de la adopción de la IA están bien documentados.
Pero, superar estos obstáculos no es ciencia de cohetes. Una estrategia de IA adecuada y una planificación paso a paso simplificarán sin duda el proceso de implantación de la IA.
Para decirlo en palabras sencillas, las organizaciones deben aprender cómo funciona la IA y las formas en que puede ayudarles a mejorar la productividad y la eficiencia general del trabajo. Y si eso no es suficiente motivación para pasar a la acción, recuerde que su competencia utilizará la IA y el ML para mejorar sus productos y servicios.
Es hora de impulsar y utilizar la IA como una importante ventaja competitiva. ¿Le ha resultado útil esta guía? Háznoslo saber en los comentarios. Además, ¡no olvides consultar otras entradas informativas del blog!
