La adopción exitosa de la inteligencia artificial (IA) dentro de una organización requiere más que simplemente la implementación de tecnologías avanzadas. Es esencial construir un ecosistema de IA sólido que promueva una cultura de innovación, aprendizaje continuo y colaboración interdisciplinaria.
Durante el IA Day de Nuvu, compañía colombiana enfocada en potenciar las decisiones empresariales con base en datos e inteligencia artificial, expertos como Giovanni Rodríguez, Manager Solutions Architecture de Amazon, enfatizaron la importancia de preparar a las organizaciones para integrar la IA en sus procesos de una manera que sea estratégica, ética y orientada al futuro. El evento se celebró el 15 de marzo en Bogotá.
“¿Han visto Rappi Turbo? Es un servicio diferente porque su velocidad de respuesta a los pedidos del cliente está apalancado por IA. Y, para ponerlo de forma simple, eso es lo que puede lograr una compañía al implementar IA: instituciones turbo. Donde haya procesos que se pueden acelerar, donde haya problemas, ahí puede haber un caso de uso de la IA”, afirmó Andrés Barrantes Bernal, CEO de Nuvu, durante el evento.
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“La IA ha florecido porque convergieron los datos, la computación y las redes neuronales. La inteligencia artificial está potenciando una nueva economía, nuevos negocios. El 40 % de los trabajos están siendo impactados desde ya”, corroboró Francisco Gómez, PhD en inteligencia artificial.
“Si quieren empezar a implementar IA en sus empresas, deben adoptar una mentalidad de cultura ML (Machine Learning) First. Después, deben habilitar sus equipos para implementar la IA, recopilar datos, elegir bien su primer proyecto y escalar”, reflexionó Giovanni Rodríguez.
“Todas las empresas deben preguntarse cómo van a usar machine-learning y ‘no la usaremos’ no es una respuesta aceptable porque donde haya un problema por resolver, el aprendizaje de máquina, y por ende, la IA, tienen cabida para ayudar en su resolución”, añadió.
A continuación, se presentan las preguntas clave que cada organización debe considerar para construir con éxito su primer proyecto basado en IA:
1. ¿Resuelve un problema real y significativo de tu cliente o empresa? La IA puede ayudar a resolver problemas como: acelerar los trámites, facilitar los diagnósticos o prevenir desastres de cualquier índole, entre otros.
2. ¿Cómo ayudará la IA y el aprendizaje de máquina a desbloquear nuevas capacidades? Asegúrate de que la inversión en IA contribuya de manera significativa a la visión y misión de la empresa y que ayude a encontrar nuevos caminos.
3. ¿Vamos a tener éxito de 6 a 10 meses? Un proyecto de implementación de IA debe estar arrojando resultados positivos en ese lapso.
4. ¿Está nuestra infraestructura tecnológica actual preparada para soportar soluciones de IA? Evalua la necesidad de actualizaciones en hardware, software y capacidad de almacenamiento de datos.
5. ¿Tenemos los talentos adecuados o necesitamos formar/reclutar expertos en IA? Considera la formación interna, la contratación de nuevos talentos o la colaboración con socios externos.
6. ¿Cómo recolectaremos, almacenaremos y gestionaremos los datos necesarios para entrenar modelos de IA? Implementar políticas de gestión de datos que aseguren la calidad, accesibilidad y seguridad de los datos.
7. ¿Contamos con suficiente cantidad y calidad de datos para entrenar modelos efectivos de IA? Evaluar la disponibilidad de datos internos y la necesidad de adquirir datos externos o generar datos sintéticos.
8. ¿Cómo abordaremos las consideraciones éticas en el desarrollo y aplicación de la IA? Establecer principios éticos que guíen la toma de decisiones en el desarrollo y uso de la IA.
9. ¿Cómo aseguraremos la privacidad y seguridad de los datos en nuestras aplicaciones de IA? Implementar medidas de seguridad de datos avanzadas y cumplir con las regulaciones de protección de datos aplicables.
10. ¿Cómo seleccionaremos y priorizaremos los proyectos de IA para implementación? Identificar proyectos que ofrezcan un alto valor añadido y alinearse con la estrategia de negocio.
11. ¿Cómo mediremos el éxito y ajustaremos nuestras estrategias de IA? Establecer métricas claras de rendimiento y un proceso de revisión regular para evaluar el impacto de las soluciones de IA.
12. ¿Cómo fomentaremos una cultura que apoye la innovación y adopción de IA? Promover la educación continua, la experimentación y la tolerancia al fracaso como parte del proceso de aprendizaje. Es importante seleccionar un proyecto que mantenga la atención y el apoyo de la compañía.
13. ¿Cómo involucraremos a todos los empleados en la transformación impulsada por la IA? Desarrollar programas de capacitación y concienciación para garantizar que todos en la organización comprendan los beneficios y desafíos de la IA.
Al responder a estas preguntas, las organizaciones pueden establecer una base sólida para integrar la inteligencia artificial en sus operaciones de manera que sea sostenible, ética y alineada con sus objetivos de negocio.
¿Qué roles necesita tu empresa para tener un departamento de IA?
Para construir un equipo experto en IA se necesita una diversidad de disciplinas, incluyendo expertos en los procesos de negocio, en análisis (como machine learning y estadísticas), en manejo de datos, y un arquitecto de IA que sepa cómo poner en práctica los análisis para obtener resultados operacionales. Estas habilidades pueden provenir de una variedad de antecedentes, lo que enfatiza la importancia de un equipo diverso para abordar complejos problemas de negocio con soluciones de IA .
- Expertos de dominio: Proporcionan comprensión profunda del campo de aplicación de la IA para asegurar que las soluciones sean relevantes y efectivas.
- Científicos de datos: Especialistas que analizan y modelan grandes cantidades de datos para desarrollar algoritmos de IA.
- Ingenieros de datos: Profesionales que se enfocan en el manejo, procesamiento y almacenamiento de datos para su uso en sistemas de IA.
- Diseñadores de producto: Responsables de la visión del producto y de asegurar que las soluciones de IA sean útiles y accesibles para los usuarios finales.
- Especialistas en ética de la IA y sociólogos: Evaluán el impacto social de las aplicaciones de IA y aseguran que se adhieran a principios éticos.
- Abogados: Expertos legales especializados en las regulaciones que afectan el desarrollo y la implementación de la IA.
