COSAS A CONSIDERAR PARA UNA ESTRATEGIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EXITOSA

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A medida que la inteligencia artificial (IA) comienza a desarrollarse, como una innovación y como una práctica comercial escalable, comprender por qué unas pocas organizaciones son más efectivas que otras en eso, con frecuencia se traduce en comprender cómo ejecutar planes orientados a objetivos.

Tomemos la estrategia de datos, por ejemplo, un componente clave de la adopción de la IA. La mayoría (85%) de las organizaciones que crean IA en la actualidad afirman que tienen una estrategia de datos de IA configurada, pero la mayor parte también admite que no comprenden lo suficiente sobre la infraestructura de datos para cumplir con las iniciativas de IA.

Otro estudio recomienda por qué es importante cerrar la brecha. Casi el 66% de las empresas consideradas de alto rendimiento con IA afirman que tienen una estrategia de datos inconfundible y constante. Solo el 20% de las organizaciones son menos efectivas con la IA afirmando lo mismo.

Lo que está claro es que la IA tiene un potencial enorme. Independientemente de los tremendos niveles de interés por los avances de la IA, las implementaciones actuales se mantienen en niveles muy bajos. Sin embargo, existe un potencial de desarrollo sólido a medida que los CIO comiencen a dirigir los programas de IA a través de una combinación de esfuerzos de compra, construcción y subcontratación.

Si bien sería increíble si la inteligencia artificial fuera un módulo sencillo que pudiera agregarse sin mucho esfuerzo a sus operaciones comerciales, similar a cualquier actividad que pueda cambiar la forma en que hace las cosas, su negocio primero necesita una base sólida.

Veamos algunas cosas importantes a tener en cuenta para construir una estrategia de IA.

Portafolio de decisiones

La estrategia de datos inteligentes para la IA comienza con la evaluación de la “cartera de decisiones”. Eso implica sentarse con emprendedores y diferentes jefes y preguntar qué elecciones están tomando actualmente para usar la IA, los datos que usan para decidir esas opciones y el valor comercial que esperan producir a partir de esas decisiones.

“Los pioneros de las actividades de IA necesitan delinear las elecciones clave que se están tomando y ajustarlas a un valor sustancial, evasión explícita de costos, ahorros de costos o nuevos ingresos netos.

Cuando se definen esos límites, los líderes del proyecto deben dirigir más una auditoría técnica para evaluar la infraestructura de datos de IA. En esta etapa, echa un vistazo al desarrollo de toda su escena de datos e inteligencia artificial. Eso implica descubrir respuestas a un pequeño grupo de preguntas clave, por ejemplo, ¿ha recopilado los datos correctos? ¿Está resuelto correctamente? ¿Existe algún modelo o panel de control que funcione con esos datos?

Unir estos componentes ayuda a sentar las bases básicas para la estrategia de datos. Lo describe como decisiones vinculadas a un valor sustancial real. “Además, utiliza ambas cosas, el portafolio de decisiones y la evaluación técnica para priorizar sus decisiones.

Infraestructura de tecnología

La inteligencia artificial necesita una infraestructura tecnológica robusta y confiable. Dada la prominencia de la IA, es todo menos difícil pasar por alto que no es una tecnología autónoma. Sin la ayuda de una base y datos que funcionen bien, no tiene sentido. Privada del bombo publicitario, la inteligencia artificial es poco más que una amalgama de técnicas matemáticas, estadísticas e informáticas que dependen intensamente de una infraestructura estable y datos utilizables.

Una infraestructura decente considera la base de los circuitos de retroalimentación, mediante los cuales las victorias y las decepciones pueden ser aclamadas, analizadas y actuadas inmediatamente.

Plan de gestión de cambios

La inteligencia artificial en la fabricación definitivamente no es una expansión rápida para su negocio, y la gestión del cambio es un aspecto enorme del ciclo. Comienza con la digitalización, un proceso que asociará a los trabajadores con la cadena de valor digital y les permitirá llegar a estar más comprometidos que nunca. Para ejecutar de manera efectiva una transformación digital y una estrategia de inteligencia artificial, es básico aprovechar el conocimiento de su grupo interno.

Los avances en inteligencia artificial ocurren todo el tiempo y existe la necesidad de seguir adelante de manera constante, razón por la cual una cultura del entorno laboral que está abierta al cambio es tan importante. La energía que pone en este cambio es igualmente tan significativa como los avances que implementa para realizar la visión.

Nuevos modelos de negocio

La inteligencia artificial posiblemente puede ofrecer nuevas fuentes de ingresos y ganancias, ya sea a través de mejoras masivas sobre el método actual de hacer las cosas o potenciando nuevos procesos que no eran concebibles de antemano. En cualquier caso, el pensamiento incremental sobre cómo se puede utilizar la IA indudablemente conducirá a resultados discretos. Es probable que no se logren grandes ventajas sin otra nueva mentalidad de modelo de negocio, o la llamada transformación de inteligencia.

Affectiva, que se considera una organización de medición de emociones, alberga la base de datos de imágenes más grande del mundo de rostros humanos analizados por sentimientos. La organización investiga y agrupa una variedad de sentimientos humanos utilizando modelos de aprendizaje profundo que luego podrían estar disponibles para los clientes. Algunas aplicaciones estudian las respuestas emocionales a las campañas publicitarias, mientras que otras ayudan a las personas a volver a aprender las respuestas emocionales después de un accidente cerebrovascular. Affectiva ha construido un modelo de negocio que depende de brindar inteligencia como servicio en un campo donde la mediación no humana antes era poco realista.

Estos ejemplos simplemente comienzan a exponer modelos de negocios concebibles potenciados por IA . Pronto tendremos cámaras inteligentes que fomenten los contratos de franquicia y los esquemas de compensación de empleados. El aprendizaje automático sobre información granular tendrá en cuenta la personalización de productos y servicios a lo largo del tiempo. A medida que estos y otros avances similares abren nuevas fuentes de ingresos y beneficios, los nuevos modelos comerciales deben considerarse de esta manera como la base de cualquier estrategia de IA.

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