10 preguntas que debes hacerte antes de implementar Inteligencia Artificial en tu empresa

AI (inteligencia artificial) y ML (aprendizaje automático) pueden ofrecer a las organizaciones avances en sus sistemas de producción e incluso una ventaja competitiva si se usan con cuidado y en el contexto adecuado. La transformación digital y sus múltiples avances han generado presión en las empresas, derivadas del miedo a quedarse atrás, lo que a su vez se ha traducido en una predisposición de los líderes a implementar estas tecnologías en sus empresas.

Pero en la mayoría de los casos, incluso si se adoptan, las barreras fundamentales permanecen y pocas empresas tienen los componentes básicos que permiten que la IA genere valor a escala. Tener claro dónde están las oportunidades de la Inteligencia Artificial y tener estrategias centrales y definidas para obtener los datos que requiere la IA debe ser el punto de partida para cualquier entidad que decida sumergirse en esta transformación.

Por lo tanto, antes de adoptar una estrategia de IA y ML, las empresas deben hacerse las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es el problema que planeas resolver con la IA?

Lo principal en este caso es comenzar por definir el problema. ¿Qué busca la empresa? ¿Es un modelo de aprendizaje automático que puede resolverlo? ¿Se sabe específicamente para qué se utilizarán los sistemas de IA?

Es importante, por un lado, detectar qué tipos de actividades están siendo ineficientes o intensivas en capital humano y, por otro lado, determinar cómo los sistemas de IA y ML pueden mitigar estos problemas.

2. ¿Cuál es el plan de la empresa para convertir la IA en una oportunidad?

¿Cómo planea la empresa abordar el problema e implementar la solución?

En este punto es fundamental saber cómo reformular la definición del problema en un problema de aprendizaje automático y cómo implementarlo de manera que evite cualquier tipo de ralentización o pérdida de valor durante el proceso de transformación.

3. ¿La empresa necesita una solución temporal o permanente?

Las tecnologías de IA deben pasar a formar parte del core business de la empresa y deben ir acompañadas de un cambio de mentalidad por parte del equipo directivo. La gran mayoría de casos de éxito están respaldados por una transformación digital de la empresa a todos los niveles.

En función de si se necesita un modelo de IA para una acción concreta o para los procesos diarios de la empresa, se decidirá adquirir un producto a medida, una solución estandarizada o un servicio temporal.

4. ¿La empresa cuenta con los datos necesarios para alimentar el modelo de IA?

La calidad del modelo de IA depende directamente de la calidad y cantidad de datos disponibles para la empresa. El uso de IA implica entrenar un modelo de datos preciso y significativo que pueda alimentar los sistemas de IA para que aprendan a funcionar por sí mismos, por lo tanto, tener un historial de calidad es clave.

¿Mi empresa tiene suficientes datos? ¿Son fiables las fuentes de datos que utilizará la IA? ¿La empresa tiene una arquitectura de datos robusta? Para responder a estas preguntas, es necesario tener un marco sólido de objetivos y KPI (indicadores clave de rendimiento) y una estrategia de datos robusta para garantizar que se exprime de la manera más valiosa posible.

5. ¿Están digitalizados estos datos?

¿Tengo los datos almacenados en sistemas digitales? Para poder gestionar correctamente los datos, estos deben estar digitalizados, centralizados, organizados e integrados en diferentes herramientas digitales (como CRM's, o ERP's, SCADAS, etc.) o en bases de datos, archivos CSV, Excels, etc. no es el caso, la digitalización y el uso de IA de estos datos puede llevar mucho tiempo y, a veces, una inversión insuperable.

6. ¿La empresa cuenta con los recursos necesarios para la implementación?

La empresa debe ser realista sobre si realmente dispone de los recursos necesarios a nivel de capital humano y financiero para absorber el cambio. ¿Dónde encontraremos el talento experto para implementar la IA? ¿Cuál es el presupuesto de la empresa para adquirir un modelo ML?

Para lograr una transición fluida y una correcta integración de los modelos en los sistemas internos, es clave contar con un equipo técnico que conozca la empresa y también conozca al desarrollador o científico de datos. Además, estos equipos deben estar capacitados para integrar los modelos a implementar en los sistemas de la empresa.

Por otro lado, la precisión del modelo de IA dependerá del presupuesto, equipo y tiempo del que disponga la empresa para desarrollarlo. Todo ello determinará también si la empresa opta por un servicio bajo demanda o por la adquisición de un modelo propio implantado por su equipo.

7. ¿Cuáles son las consecuencias si la IA falla?

Los modelos de IA funcionan mediante algoritmos muy sofisticados y correlaciones estadísticas, pero siempre hay un margen de error. ¿La empresa quiere implementar IA en un proceso con alta variabilidad y baja tasa de precisión, o todo lo contrario? ¿Qué riesgos y cuánta inversión se perdería si no funciona?

Dependiendo de qué sistemas y datos estén disponibles, la empresa debe evaluar si se espera que la precisión de estos modelos sea lo suficientemente alta para continuar.

8. ¿Cómo se integrará la IA con la estrategia general de la empresa?

¿Cómo integrará la empresa la IA con los procesos y las personas? ¿Existen puntos de inflexión en los que la IA colisionará con los procesos?

La IA no debe implementarse como una tecnología aislada, sino como una solución integrada que entra en sinergia con todas las áreas de la empresa para maximizar la productividad y los resultados. La empresa debe preguntarse si el modelo de IA será capaz de trabajar junto con el resto de partes e identificar qué problemas pueden surgir.

9. ¿Cómo afectará este cambio a los trabajadores de la empresa?

¿En qué medida la capacidad de IA para automatizar las actividades que ahora realizan los trabajadores afectará el tamaño de la fuerza laboral? Los trabajadores pueden ser muy escépticos ante el cambio y la empresa debe buscar soluciones éticas para que no pierdan su valor y motivación.

Los programas de cambio efectivos se centrarán en capacitación e intervenciones específicas para involucrar a los empleados y gerentes en la empresa.

10. ¿Cuáles son los rendimientos esperados de la aplicación de esta tecnología?

¿En cuánto tiempo la empresa recuperará la inversión? ¿Cuánto se reducirán los costos de la empresa una vez que se implemente la IA? Integrar modelos de IA y ML en una empresa implica un coste y por tanto una importante inversión.

Por ello, se debe realizar una estimación realista para determinar los parámetros del retorno de la inversión. Para llevar a cabo este plan, se deben establecer los posibles indicadores de rendimiento (KPI’s), de manera que se pueda medir el retorno y calcular cuánto valor está aportando el modelo a la empresa.

¿Estás pensando en implementar IA en tu empresa?

La IA abre puertas a innumerables posibilidades para las empresas, pero si se implementa simplemente como un experimento, si no se identifica un problema específico y no se crea un plan de acción, resultará ser una propuesta sin valor y la gerencia no verá nada. retorno de la inversión.

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