4 aspectos para implementar la IA en las organizaciones

La Inteligencia Artificial se ha convertido en un motor invisible para la transformación digital. Compañías de todos los lugares del mundo se afanan en introducir este tipo de soluciones en el seno de su negocio, en muchas ocasiones, sin tener en cuenta la necesidad de tener un equipo de profesionales en analítica de datos que garanticen la calidad y gobernanza de la información con la que se entrenan los algoritmos. En este contexto, Qlik, recoge 4 claves para desarrollar este tipo de soluciones en compañías, tanto públicas como privadas. La primera es clasificar los datos con los que trabajar de base. A pesar de las posibles aplicaciones de la IA para gestionar datos no estructurados, es decir, los que no se almacenan en un formato predefinido por un modelo de datos, las mayores ventajas competitivas siguen residiendo en la información estructurada. Estos conjuntos de datos son familiares para las organizaciones, lo que significa que están limpios, son fiables y representan una base de bajo riesgo a partir de la cual probar técnicas de IA más sofisticadas.

La segunda es identificar casos de uso para un retorno real. Es probable que la IA tenga un impacto significativo, pero es importante asegurarse de que está vinculada a un caso de uso específico para que haya un retorno demostrable. Las iniciativas e inversiones en Inteligencia Artificial, deben tener un reto concreto en mente para que puedan demostrarse los beneficios. En tercer lugar, es necesario preparar los datos para el usuario final. El uso de la Inteligencia Artificial para la gestión de la información no garantiza que se traduzca en un impacto empresarial. La analítica mejorada con esta tecnología y sus resultados pierden valor si no pueden transmitirse con claridad a los tomadores de decisiones. Por eso es importante implicar a los consumidores de la información en todo el proceso, desde la creación del modelo de IA hasta la forma en que deben transmitirse los conocimientos. Esta es la manera de evitar que los modelos innovadores no se utilicen, porque con frecuencia se despliegan de un modo que no ayuda al usuario final de los datos.

La cuarta es reducir riesgos con la integración y la gobernanza de los datos, que siguen siendo una parte vital de cualquier nuevo desarrollo de IA que se introduzca. Hay que estar preparado para la rapidez con la que llegan nuevos datos, que pueden alterar los modelos ya entrenados. Por eso estas soluciones requieren un enfoque más flexible en la gestión de la información. Las organizaciones deben crear una fuente de datos sólida, gobernada y de confianza para respaldar los procesos de datos y analítica que ya tienen y, sobre ello, construir nuevas herramientas impulsadas por la IA.