Las tecnologías de IA están madurando rápidamente como un medio viable para habilitar y respaldar funciones comerciales esenciales. Sin embargo, crear valor comercial a partir de inteligencia artificial requiere un enfoque reflexivo que equilibre a las personas, los procesos y la tecnología.
La IA viene en muchas formas: aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis predictivo, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y automatización. Las empresas deben empezar con una base sólida y una visión realista para determinar las ventajas competitivas que una implementación de IA puede aportar a su estrategia y planificación empresarial.
“La inteligencia artificial abarca muchas cosas”, afirma John Carey, director ejecutivo de la consultora de gestión empresarial AArete. “Y hay mucha hipérbole y, en algunos casos, exageración sobre lo inteligente que es en realidad”.
¿Qué ventajas pueden obtener las empresas al adoptar la IA?
Los últimos avances en IA generativa, como ChatGPT y Losa Las herramientas de generación de imágenes han demostrado el efecto significativo de los sistemas de IA en el mundo corporativo. Una encuesta global de McKinsey reveló un aumento espectacular en la adopción global de IA: de aproximadamente el 50 % en los últimos seis años al 72 % en 2024.
Mejora la precisión y eficiencia en los procesos de toma de decisiones.
Mayor automatización y productividad en las operaciones comerciales.
Experiencia de cliente mejorada a través de recomendaciones personalizadas e interacciones con chatbots y agentes inteligentes.
Análisis de datos mejorados y conocimientos para fundamentar estrategias comerciales.
Mejora la gestión de riesgos y la detección de fraudes.
Ahorro de costes como resultado de la automatización y optimización de procesos.
Mayor competitividad y diferenciación en el mercado.
Innovación avanzada y capacidad de crear nuevos productos y servicios.
Escalabilidad y gestión eficiente de grandes cantidades de datos.
Una oportunidad para incursionar en nuevos mercados con opciones de IA únicas.
Requisitos previos para la implementación de la IA
La implementación exitosa de la IA en las empresas puede ser un desafío, pero una comprensión detallada de los siguientes factores y condiciones antes de la ejecución puede mejorar considerablemente el resultado:
Etiquetado de datos.Etiquetado de datos es un paso crucial en el proceso de preprocesamiento para el aprendizaje automático y el entrenamiento de modelos. Implica organizar los datos de una manera que les dé contexto y significado. Las empresas deben evaluar si tienen una cultura basada en datos dentro de sus operaciones y evaluar si tienen acceso a datos suficientes para respaldar la implementación de esfuerzos de IA/ML.
Fuerte canalización de datos. Para garantizar que los datos se combinen de todas las diferentes fuentes para un análisis rápido de datos y conocimientos comerciales, las organizaciones deben esforzarse por Construir una sólida cadena de datosUna sólida cadena de datos también ofrece una calidad de datos confiable.
Calidad de los datos. Antes de entrenar un modelo de IA, las organizaciones deben evaluar y mejorar la calidad de sus datos, ya que afecta la precisión y la eficacia del modelo entrenado. La evaluación y la mejora de la calidad de los datos implica limpieza y preprocesamiento de los datos para eliminar errores e inconsistencias, y garantizar que los datos sean imparciales y reflejen con precisión situaciones del mundo real. Por ejemplo, al predecir rotación de clientesLos datos deben representar una variedad de comportamientos de los clientes. Si no se dispone de suficientes datos, las empresas podrían verse obligadas a generar datos sintéticos, lo que podría conducir a resultados menos precisos.
El modelo de IA adecuado. El éxito de cualquier implementación de IA puede verse seriamente obstaculizado por: elección del modelo de IA que utiliza una empresaUn gran conjunto de datos combinado con un modelo de IA inadecuado podría producir una gran cantidad de datos de entrenamiento que el modelo no es capaz de procesar de manera eficiente. Esto puede generar problemas como: sobreajuste o falta de adecuación. Por lo tanto, es fundamental seleccionar el modelo de IA adecuado antes de implementar una estrategia de IA.
Integración de IA en sistemas existentes. Las organizaciones suelen tener dificultades para incorporar IA a su infraestructura actual, especialmente con sistemas heredados. Las API pueden ayudar a superar esta dificultad, ya que permiten que las nuevas herramientas de IA accedan a los datos existentes sin tener que revisar todo el sistema. middleware Ayuda además con la integración de IA al actuar como intermediario que facilita la comunicación y el intercambio de datos entre los sistemas heredados y las aplicaciones de IA modernas. Abrazando la transformación digital, como la actualización de sistemas heredados a arquitecturas basadas en la nube, también puede ayudar a lograr una integración efectiva de la IA.
Hoja de ruta para la implementación de IA. Antes de comenzar una implementación de IA, describa el lanzamiento al mercado de la implementación de IA y cómo se medirá su éxito. La hoja de ruta debe detallar los pasos de ejecución, el apoyo necesario en cada etapa y la KPI
Para evaluar el éxito.
13 pasos para la implementación de la IA
Implementación temprana de IA La IA no es necesariamente una ciencia perfecta y puede que al principio deba ser experimental: empezar con una hipótesis, luego probar y medir los resultados. Es probable que las primeras ideas tengan fallas, por lo que un enfoque gradual para implementar la IA probablemente produzca mejores resultados que un enfoque de gran impacto.
Estos 13 pasos pueden ayudar a las organizaciones a lograr la implementación de la IA.
Los siguientes 13 pasos pueden ayudar a las organizaciones a garantizar una implementación exitosa de IA en la empresa.
1. Desarrollar la fluidez y la comprensión de los datos
Las conversaciones prácticas sobre IA requieren una comprensión básica de cómo los datos impulsan todo el proceso. “La fluidez en los datos es una barrera real y desafiante, más que las herramientas o la tecnología juntas”, dijo Penny Wand, coach ejecutiva de LAH Insight LLC. “Se necesitará la comprensión y el apoyo de los ejecutivos para comprender este proceso de maduración e impulsar un cambio sostenido”.
2. Defina sus principales impulsores comerciales para la IA
“Para implementar la IA con éxito, es fundamental aprender lo que otros están haciendo dentro y fuera de su industria para despertar el interés e inspirar la acción”, explicó Wand. Al diseñar una implementación de IA, Identificar los principales casos de uso, y evaluar su valor y viabilidad.
Además, considere quiénes deberían convertirse en los promotores del proyecto, identifique fuentes de datos externas, determine cómo podría monetizar sus datos externamente y cree un backlog para garantizar que se mantenga el impulso del proyecto.
3. Identificar áreas de oportunidad
Concéntrese en áreas de negocios con alta variabilidad y rentabilidad significativa, dijo Suketu Gandhi, socio y presidente de operaciones estratégicas en la consultora de transformación digital Kearney. Los equipos que incluyen partes interesadas comerciales que tienen experiencia en tecnología y datos deben usar métricas para medir el efecto de una implementación de IA sobre la organización y su gente.
4. Evalúa tus capacidades internas
Una vez identificados y priorizados los casos de uso, los equipos de negocios deben determinar cómo se alinean estas aplicaciones con la tecnología y los recursos humanos existentes en la empresa. La educación y la capacitación pueden ayudar a cerrar la brecha de habilidades técnicas internamente, mientras que los socios corporativos pueden facilitar la capacitación en el trabajo.
Mientras tanto, la experiencia externa podría acelerar aplicaciones prometedoras de IA.
5. Proporcionar capacitación y apoyo a los empleados
Las organizaciones deberían invertir en estrategias de gestión del cambio Para abordar las preocupaciones de los empleados y la resistencia a la adopción de la IA, lo que implica involucrarlos desde el principio del proceso y ofrecerles apoyo y capacitación constantes durante la transición.
Proporcionar integral Capacitación sobre conceptos de IALas herramientas basadas en IA y sus aplicaciones específicas ayudarán a los empleados a comprender la tecnología, apreciar sus beneficios y aliviar cualquier aprensión que puedan tener. Además, los ejecutivos y líderes de equipo deben participar activamente en las iniciativas de IA, demostrando su compromiso y alentando a los empleados a interactuar con la tecnología.
6. Seleccione los proveedores y socios
La selección de proveedores y socios para la implementación de la IA es un paso crucial para las organizaciones. Al seleccionar proveedores, las empresas deben explorar aquellos con experiencia relevante en la industria y un historial comprobado en proyectos de IA similares. Esto garantiza que puedan ofrecer resultados mensurables.
También es importante evaluar las capacidades técnicas de los proveedores potenciales para garantizar su métodos Son compatibles con los sistemas existentes y se podrán ampliar en el futuro. Se debe tener en cuenta a los proveedores interesados en asociaciones a largo plazo, ya que es muy probable que estén interesados en el éxito mutuo.
Se debe realizar la debida diligencia al seleccionar candidatos a proveedores, verificando referencias y evaluando su estabilidad financiera. Una vez seleccionado un proveedor de IA, la empresa debe presentar acuerdos de nivel de servicio claros durante el proceso de negociación para evitar malentendidos y mantener la responsabilidad durante toda la relación.
7. Identificar candidatos adecuados
Es importante limitar una amplia oportunidad a una implementación práctica de IA, por ejemplo, la conciliación de facturas, el reconocimiento facial basado en IoT, el mantenimiento predictivo de sistemas heredados o los hábitos de compra de los clientes. “Sea experimental”, dijo Carey, “e incluya a tantas personas [en el proceso] como sea posible”.
Los éxitos y los fracasos de los primeros proyectos de IA pueden ayudar a aumentar la comprensión en toda la empresa. “Asegúrese de mantener a los humanos informados para generar confianza e involucrar a sus expertos comerciales y de procesos con sus científicos de datos”, dijo Wand.
Reconozca que el camino hacia la IA comienza con la comprensión de los datos y los buenos y tradicionales informes retrospectivos para establecer una base de comprensión. Una vez que se establece una base, es más fácil ver cómo la implementación real de la IA confirma o refuta la hipótesis inicial.
10. Mida el ROI
Para evaluar la eficacia de las implementaciones de IA, las organizaciones deben: medir el ROI de la iniciativa de IAPara lograrlo, primero deben establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) claros que se alineen con sus objetivos comerciales. El ahorro de costos, el crecimiento de los ingresos, la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa son métricas importantes que se deben monitorear, al igual que la participación del usuario, que también puede ser un signo de una integración exitosa.
También deberían considerarse métricas cualitativas, como la mejora de la calidad del producto y la innovación.
11. Escalar de forma incremental
El proceso general de generar impulso para la implementación de una IA comienza con la obtención de pequeñas victorias, razonó Carey. Las victorias incrementales pueden generar confianza en toda la organización e inspirar a más partes interesadas a realizar experimentos de implementación de IA similares a partir de una base más sólida y establecida. “Ajuste los algoritmos y los procesos comerciales para una implementación a gran escala”, sugirió Gandhi. “Incorpórelos a las operaciones comerciales y técnicas normales”.
12. Orientar las capacidades generales de IA hacia la madurez
A medida que los proyectos de IA se amplían, los equipos empresariales deben mejorar el ciclo de vida general del desarrollo, las pruebas y la implementación de la IA. Para garantizar un éxito sostenido, Wand ofrece tres prácticas fundamentales para desarrollar las capacidades generales del proyecto:
Construya una plataforma de datos moderna que agilice la forma de recopilar, almacenar y estructurar datos para generar informes y análisis basados en el valor de la fuente de datos y los KPI deseados para las empresas.
Desarrollar un diseño organizacional que establezca prioridades de negocio y respalde el desarrollo ágil de el gobierno de datos y plataformas de datos modernas para impulsar los objetivos comerciales y la toma de decisiones.
Crear y construir la gestión general, la propiedad, los procesos y la tecnología necesarios para gestionar elementos de datos críticos centrados en clientes, proveedores y miembros.
13. Mejorar continuamente los modelos y procesos de IA
Una vez que el sistema general esté en funcionamiento, los equipos comerciales deben identificar oportunidades para el desarrollo continuo. Mejora en los modelos y procesos de IALos modelos de IA pueden degradarse con el tiempo o en respuesta a cambios rápidos causados por interrupciones.
Los equipos también necesitan monitorear los comentarios y la resistencia a la implementación de IA por parte de empleados, clientes y socios.
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Errores comunes en la implementación de la IA
Las empresas que no toman las medidas recomendadas al implementar IA corren el riesgo de cometer los siguientes errores:
¿Cuáles son los desafíos clave en la implementación de IA en una organización?
Durante cada paso del proceso de implementación de la IA, surgirán problemas. “Los desafíos más difíciles son los humanos, como siempre ha sucedido con la tecnología”, afirmó Wand.
Los desafíos más difíciles son los humanos, como siempre ha sucedido con la tecnología. Varita de centavoCoach ejecutivo, LAH Insight LLC
Añadió que se debería crear un comité directivo que se ocupe de los resultados y que represente a las principales áreas funcionales de la empresa. Instituir técnicas de gestión del cambio organizacional para fomentar la alfabetización en materia de datos y la confianza entre las partes interesadas puede contribuir en gran medida a superar los desafíos humanos.
“La capacidad de IA solo puede madurar tan rápido como la madurez general de la gestión de datos”, aconsejó Wand, “así que cree y ejecute una hoja de ruta para mover estas capacidades en paralelo”.
Los desafíos clave que las organizaciones suelen enfrentar durante la implementación de una IA incluyen los siguientes:
Desafíos de la gestión de datos. Los desafíos de la gestión de datos incluyen garantizar una alta calidad de los datos (precisión, integridad y puntualidad) para lograr un rendimiento eficaz de la IA. La mala calidad de los datos puede dar lugar a resultados sesgados, lo que requiere una sólida gobernanza de datos. La integración de datos de diversas fuentes, especialmente de sistemas heredados, también puede ser compleja.
Modelo de gobernanza. La gobernanza de modelos es crucial para mantener la confiabilidad de la IA y los estándares éticos. Las organizaciones necesitan marcos de trabajo para la seguridad, las pruebas y el cumplimiento ético, y deben gestionar el control de versiones y linaje de datos para garantizar que los modelos se basen en datos confiables.
Consistencia en el rendimiento. Mantener un rendimiento constante del modelo de IA es crucial, especialmente a gran escala. La variabilidad en el rendimiento del modelo puede surgir de cambios en las entradas de datos o cambios en los procesos comerciales subyacentes. Las organizaciones deben utilizar operaciones de aprendizaje automático prácticas para el desarrollo e implementación de modelos repetibles, incluidas evaluaciones de desempeño periódicas y actualizaciones basadas en nuevos datos y avances comerciales.
Integración con sistemas existentes. Integración de la implementación de IA con sistemas existentes como CRM or ERP Puede ser complejo y a menudo requiere ajustes significativos a la infraestructura heredada.
Utilización eficaz de los títulos de LLM. Encontrar la mezcla ideal entre LLM La falta de experiencia humana y de inteligencia artificial para producir contenido atractivo, de buena calidad y optimizado para SEO es un enorme desafío para las organizaciones que utilizan IA. Si bien ignorar las tecnologías de IA puede reducir la productividad y la competitividad, depender demasiado de ella puede generar contenido deficiente y amenazas de plagio. Para combatir este desafío, las empresas deben evaluar exhaustivamente sus procesos para establecer la combinación óptima de IA y aportes humanos.
Confianza del cliente. Si una organización no es transparente con la implementación de la IA, pueden surgir problemas de aceptación por parte de los clientes, lo que puede generar inquietudes con respecto a la privacidad de los datos y la confianza en el proceso de toma de decisiones en materia de IA. Las empresas deben ser transparentes en cuanto al uso de la IA, centrándose en la seguridad de los datos y demostrando cómo la IA complementa la experiencia humana en lugar de reemplazarla.
Escasez de habilidades en IA. Un desafío clave en la implementación de la IA es la escasez de profesionales capacitados con experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático, programación y conocimiento del dominio. Para abordar esto, las empresas pueden invertir en Mejorar las cualificaciones de su fuerza laboral actual A través de programas de capacitación y talleres.
¿Cómo pueden las empresas garantizar una implementación ética de la IA?
El uso responsable de las tecnologías de IA cobra cada vez mayor importancia a medida que los sistemas de IA se integran rápidamente en diversos sectores. Por ejemplo, una organización de atención médica que desarrolle una herramienta de IA para diagnosticar afecciones médicas podría evaluar de antemano los posibles efectos de la herramienta en la privacidad, el consentimiento y la equidad de los pacientes. Esta evaluación implicaría revisar cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos de los pacientes, a fin de garantizar que la herramienta de IA no refuerce los sesgos existentes ni produzca resultados sanitarios desiguales entre los distintos grupos de pacientes.
Las organizaciones pueden abordar cuestiones éticas y de gobernanza relacionadas con la IA estableciendo marcos de gobernanza sólidos y abordando posibles factores de riesgo como el sesgo, la discriminación y las violaciones de la privacidad.
Aquí hay varios prácticas Las organizaciones pueden adoptar para garantizar la implementación ética de la IA:
Crear y ejecutar estrategias para mitigar sesgos, como entrenar modelos de IA en diversos conjuntos de datos y evaluarlos periódicamente para verificar su imparcialidad, a fin de ayudar con la discriminación de la IA.
Asegúrese de que los sistemas de IA sean transparentes, explicables y auditables, para que las partes interesadas puedan comprender los procesos de toma de decisiones.
Cumplimiento de normas como GDPR y CCPA Deben tenerse en cuenta, ya que estas leyes no sólo establecen estándares para la protección de datos y la privacidad del usuario, sino que también generan confianza en los consumidores.
Establecer estándares y pautas claras y éticas para el desarrollo y uso de la IA.
Involucrar a diversas partes interesadas en el proceso de desarrollo de IA para abordar diversas perspectivas y preocupaciones.
Fomentar una cultura de concienciación y responsabilidad organizacional capacitando a los empleados en prácticas éticas de IA y alentándolos a identificar e informar riesgos éticos.
Incentivar el comportamiento ético dentro de la organización para reforzar aún más la importancia del uso responsable de la IA.
Nota del editor:Este artículo se actualizó en septiembre de 2024 para agregar pasos de implementación de IA adicionales, proporcionar información de encuesta actualizada y mejorar la experiencia del lector.
Kinza Yasar es redactor técnico de WhatIs y licenciado en redes informáticas.
