10 Preguntas esenciales para evaluar antes de implementar IA en tu organización

La IA (Inteligencia Artificial) y el ML (Machine Learning) pueden ofrecer a las organizaciones avances en sus sistemas de producción e incluso una ventaja competitiva si se usan de forma reflexiva y en el contexto adecuado. La transformación digital y sus múltiples avances han generado presión en las empresas, derivada del miedo a quedarse atrás, lo que a su vez ha resultado en una predisposición previa entre los líderes para implementar estas tecnologías en sus compañías.

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

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

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

Lo principal en este caso es empezar definiendo el problema. ¿Qué busca la empresa? ¿Es un modelo de machine learning el que puede resolverlo? ¿Se sabe específicamente para qué se usarán los sistemas de IA?

Es importante, por un lado, detectar qué tipos de actividades son ineficientes o intensivas en capital humano, y por otro, 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 esencial saber cómo reformular la definición del problema en un problema de aprendizaje automático y cómo implementarlo de forma que evite cualquier tipo de ralentización o pérdida de valor durante el proceso de transformación.

3. ¿Necesita la empresa una solución temporal o permanente?

Las tecnologías de IA deben convertirse en parte del negocio principal 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 en todos los niveles.

Dependiendo de si se necesita un modelo de IA para una acción específica o para los procesos diarios de la empresa, se decidirá adquirir un producto personalizado, una solución estandarizada o un servicio temporal.

4. ¿Tiene la empresa 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 tanto, tener un histórico de datos de calidad es clave.

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

5. ¿Están estos datos digitalizados?

¿Tengo los datos almacenados en sistemas digitales? Para poder gestionar los datos correctamente, deben estar digitalizados, centralizados, organizados e integrados en diferentes herramientas digitales (como CRMs, ERPs, SCADAs, etc.) o en bases de datos, archivos CSV, Excels, etc. Si no es así, la digitalización y uso de IA de estos datos puede llevar mucho tiempo y a veces una inversión insalvable.

6. ¿Tiene la empresa los recursos necesarios para la implementación?

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

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

Por otro lado, la precisión del modelo de IA dependerá del presupuesto, equipamiento y tiempo disponible para la empresa para desarrollarlo. Todo esto también determinará si la empresa elige un servicio bajo demanda o la adquisición de su propio modelo implementado 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. ¿Quiere la empresa implementar IA en un proceso con alta variabilidad y baja tasa de precisión, o 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 proceder.

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

¿Cómo integrará la empresa la IA con procesos y personas? ¿Hay puntos de inflexión donde la IA colisionará con procesos?

La IA no debería implementarse como tecnología independiente, sino como una solución integrada que entre en sinergia con todas las áreas de la empresa para maximizar productividad y resultados. La empresa debe preguntarse si el modelo de IA podrá 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 la IA para automatizar actividades ahora realizadas por trabajadores afectará al tamaño de la plantilla? Los trabajadores pueden ser muy escépticos ante el cambio y la empresa debe encontrar soluciones éticas para que no pierdan su valor y motivación.

Los programas de cambio efectivos se centrarán en formación específica e intervenciones para involucrar a empleados y directivos en la empresa.

10. ¿Cuáles son los retornos esperados de aplicar esta tecnología?

¿Cuánto tardará la empresa en recuperar la inversión? ¿Cuánto se reducirán los costes de la empresa una vez implementada la IA? Integrar modelos de IA y ML en una empresa implica un coste y por tanto una inversión importante.

Por ello, debe hacerse una estimación realista para determinar los parámetros del retorno de la inversión. Para llevar a cabo este plan, deben establecerse los posibles indicadores de rendimiento (KPIs), para que el retorno pueda medirse y calcular cuánto valor aporta el modelo a la empresa.

¿Estás pensando en implementar IA en tu empresa?

La IA abre puertas a innumerables posibilidades para los negocios, pero si se despliega simplemente como un experimento, si no se identifica un problema específico y no se crea un plan de acción, resultará una propuesta sin valor y la dirección no verá retorno de inversión.

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