La implementación de la inteligencia artificial (IA) puede ser un desafío para muchas empresas. A menudo, se opta por utilizar características de plataformas de software existentes, como Einstein de Salesforce.com. Sin embargo, también hay empresas que deciden construir sus propios modelos de IA. Si bien esto puede tener grandes beneficios, también conlleva riesgos y gastos significativos. Es importante tener en cuenta que los proyectos de IA pueden fracasar fácilmente. Entonces, ¿qué se puede hacer para aumentar las posibilidades de éxito? Veamos algunas mejores prácticas:
Evaluación de TI
La mayoría de las empresas tienen sistemas heredados que dificultan la implementación de proyectos de IA. Por lo tanto, es necesario realizar una evaluación realista de lo que se necesita construir para tener una base tecnológica adecuada. Esto puede ser costoso y llevar mucho tiempo. Durante este proceso, es posible que te des cuenta de que ya hay proyectos de IA en marcha. “Es importante resolver esta confusión dentro del equipo directivo antes de formular una estrategia coherente de IA”, afirma Ben MacKenzie, Director de Ingeniería de IA en Teradata Consulting.
El caso de negocio
Vijay Raghavan, vicepresidente ejecutivo y CTO de Riesgo y Análisis Empresarial en RELX, recomienda hacerse preguntas como: ¿Quiero utilizar la IA para mejorar mis productos? ¿Quiero utilizar la IA para lanzar productos al mercado más rápidamente? ¿Quiero utilizar la IA para ser más eficiente o rentable de formas más allá del desarrollo de productos? ¿Quiero utilizar la IA para mitigar algún tipo de riesgo (riesgo de seguridad de la información, riesgo de cumplimiento…)? “En cierto sentido, esto no es muy diferente a una empresa que se preguntaba hace 30 años o más si necesitaba una estrategia de desarrollo de software y cuáles eran las mejores prácticas para ello”, explica Vijay. “Lo que esa empresa necesitaba era una disciplina de desarrollo de software, más que una estrategia, para ejecutar la estrategia empresarial. De manera similar, las respuestas a las preguntas anteriores pueden ayudar a impulsar una disciplina de IA o una implementación de IA”.
Mide, mide, mide
Aunque es importante experimentar con la IA, también es fundamental llevar un seguimiento riguroso del proyecto. “Esto debe hacerse en cada paso y con un sentido crítico”, afirma Erik Schluntz, cofundador y CTO de Cobalt Robotics. “A pesar de la fantástica publicidad que rodea a la IA en la actualidad, aún no es una panacea, sino una herramienta para ayudar a realizar tareas existentes de manera más eficiente o crear nuevas soluciones que aborden una brecha en el mercado actual. Además, es necesario ser transparente y realizar auditorías de la estrategia de manera continua”.
Implementar la IA puede ser un proceso complejo, pero siguiendo estas mejores prácticas, puedes aumentar las posibilidades de éxito. Evalúa tus sistemas de TI, define un caso de negocio claro y mide el progreso de manera constante. La IA puede ser una herramienta poderosa para tu empresa, siempre y cuando se implemente de manera adecuada.
