Claves para incorporar la inteligencia artificial en toda la cadena de valor empresarial

  • Inteligencia Artificial

Aunque la IA va penetrando en las empresas, son todavía pocas las que han incorporado la tecnología en toda su cadena de valor. Para ello, es necesario que la organización y la dirección entiendan su contribución a todos los departamentos, y contar con una metodología sólida de desarrollo de los modelos de IA, entre otros requisitos.

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La inteligencia artificial es, sin duda, una de las tecnologías más prometedoras. No en vano, se espera que el mercado de IA alcance los 407.000 millones de dólares en 2027. Sin embargo, la gran mayoría de los modelos de IA se quedan en la fase de prueba inicial, sin llegar a ser ser producidos a gran escala. La consultora Stratesys ha identificado los cinco puntos clave que las compañías deben tener en cuenta para incorporar con éxito esta tecnología en toda la cadena de valor corporativa:

Incorporar la inteligencia artificial en el ADN de la empresa

La fase más importante y el primer paso, es mostrarle a los directivos de nivel C cómo el uso de la IA puede ayudar a cada unidad de negocio de la compañía. Se debe entender que la IA afecta a todas las áreas que conforman una organización y que puede apoyar en la toma de decisiones de los expertos, ofreciendo hasta 10 veces más eficacia mientras eleva la productividad hasta un 40%. Hoy en día, la tendencia de empresas líderes es crear un departamento de IA para aumentar significativamente la productividad y, en consecuencia, sus ingresos y/o márgenes.

Datos de calidad

Se pueden encontrar grandes volúmenes de datos dentro una empresa utilizando las mejores tecnologías para gestionarlos, pero si éstos carecen de calidad no será viable la creación de modelos de IA eficaces. La calidad de los datos se debe gestionar conjuntamente entre negocio, arquitectura y científicos de datos, dónde la voz cantante la deben llevar los equipos de negocio como máximos conocedores de los datos y los problemas a resolver. Los modelos aprenden de lo que se les enseña, si los datos son de baja calidad, los modelos de IA también lo serán.

Metodología de desarrollo

Una de las fases más importantes para crear un departamento de IA, es tener una metodología sólida de desarrollo de modelos de IA. En esta etapa debe incluirse un equipo multidisciplinar conformado por personas de negocio, ingenieros de datos, arquitectos de tecnología y científicos de datos, que son coordinados por el “business translator”. Esta la piedra angular para entender el problema desde el punto de vista de negocio y llevarlo al lenguaje de los equipos técnicos en IA. Además, este perfil debe entender los resultados de los modelos creados y traducirlos a los KPIs de la empresa. 

Plataformas de inteligencia artificial

Hoy en día se necesitan plataformas que nos ayuden a agilizar, gestionar y automatizar los modelos de forma eficaz y eficiente. La plataforma seleccionada debe tener la capacidad de democratizar la IA hacia aquellas áreas de la empresa dónde no se tienen científicos de datos.

La plataforma debe proveer funcionalidades de low-code para que expertos en negocio puedan crear sus propios modelos de IA con sólo la supervisión de científicos de datos. Esto puede provocar la creación de dos a tres veces más modelos de IA en toda la empresa. La idea que hay detrás de esta democratización es también que una nueva cultura permee en las organizaciones a través de la aplicación de estas nuevas técnicas generando una profunda diferenciación con la competencia

Inteligencia artificial explicativa

Una parte fundamental de crear modelos de IA es entender que ha hecho el modelo y cómo toma las decisiones. Además, entender qué decisiones provee el modelo ante casos atípicos ayuda tanto a los expertos en negocio como a los científicos de datos a entender la veracidad del modelo cuando realiza las predicciones. Actualmente, se están dictando regulaciones en varios sectores, por ejemplo, el sector financiero, para utilizar sólo aquellos modelos que puedan proveer una explicación de las predicciones. Por tanto, crear modelos explicativos debe estar sobre la mesa desde la concepción del caso de uso.