La preparación es clave para el éxito de la IA en 2022


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La inteligencia artificial se diferencia de las innovaciones tecnológicas anteriores en una forma crucial: no es una plataforma más que proporcionar, sino un cambio fundamental en la forma en que se utilizan los datos. Por lo tanto, requiere un replanteamiento fundamental de cómo la empresa recopila, procesa y, en última instancia, entrega datos para lograr los objetivos comerciales y operativos.

Si bien puede ser tentador trasladar la IA a entornos heredados lo antes posible, un enfoque más cauteloso y reflexivo sería un curso de acción más inteligente. Cabe señalar que la inteligencia artificial es tan buena como los datos a los que puede acceder. Por lo tanto, el soporte tanto de la infraestructura como de los procesos de gestión y preparación de datos desempeñará un papel esencial en el éxito o el fracaso de futuras iniciativas impulsadas por la IA.

Calidad y cantidad

Según Open Data Science, proporcionar grandes cantidades de datos de alta calidad a la IA es de suma importancia para lograr resultados exitosos. Para ofrecer información valiosa y permitir que los algoritmos inteligentes aprendan continuamente, la IA debe conectarse a los datos correctos desde el principio. Las empresas no solo deberían desarrollar fuentes de datos de alta calidad antes de invertir en IA, sino que también deberían realinear toda su cultura para que todos, desde los científicos de datos hasta los trabajadores del conocimiento de la industria, comprendan las necesidades de datos de la IA y cómo los resultados pueden verse influenciados por el tipo y la calidad. de los datos introducidos en el sistema.

De esta forma, la IA no es solo un desarrollo tecnológico, sino un cambio cultural dentro de la organización. Al asumir muchas de las tareas rutinarias y repetitivas que ralentizan los procesos, la IA está cambiando la naturaleza del trabajo humano y abarcando esfuerzos estratégicos más creativos y, en última instancia, agregando valor a los datos, los sistemas y las personas a todo el modelo comercial. Sin embargo, para lograr esto, la IA debe usarse de manera estratégica y no arbitraria.

Entonces, antes de invertir en IA, la consultora tecnológica New Line Info recomienda un análisis exhaustivo de todos los procesos para ver dónde la inteligencia puede tener el mayor impacto. Parte de esta revisión debe incluir la miríada de formas en las que la IA puede requerir nuevos métodos de reporte de datos y el desarrollo de marcos completamente nuevos para un modelado y pronóstico efectivos. El objetivo aquí no es generar ganancias esporádicas o iniciativas puntuales, sino promover una transformación más integral de las operaciones de datos y la experiencia del usuario.

Esta transformación, naturalmente, será evolutiva y no revolucionaria. No existe una línea estricta entre los negocios de hoy y los negocios futurísticamente inteligentes, por lo que cada negocio tiene que encontrar su propio camino a través del bosque. En Inside Big Data, el arquitecto de soluciones de Provectus, Rinat Gareev, identificó recientemente siete pasos para adoptar la IA, comenzando por descubrir exactamente lo que quiere lograr con ella. La IA se puede adaptar a casi cualquier entorno y optimizar para cualquier tarea, por lo que poder medir su éxito desde el principio es fundamental.

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Además, las organizaciones deben identificar casos de uso prioritarios y crear hojas de ruta de desarrollo para cada uno en función de la viabilidad técnica, el ROI y otros factores. Solo entonces debe pasar a una base general para una implementación amplia y un escalado rápido en toda la empresa, de modo que esta transformación no se complete un día, sino para construir continuamente un ecosistema de datos más eficiente y efectivo.

Quizás lo más importante de la IA, sin embargo, es que no es una panacea para nada que pesa sobre el negocio. Como señaló recientemente Roberto Torres de CIO Dive, actualmente existe una brecha entre lo que es posible y lo que se espera de la IA, y esa brecha está afectando la implementación. A veces, los límites están dentro de la propia IA, ya que la gente piensa que la inteligencia algorítmica es capaz de un rendimiento mucho mayor de lo que realmente puede hacer. Pero también pueden surgir problemas dentro de la infraestructura de soporte, con la preparación de datos, como se mencionó anteriormente, o en ocasiones simplemente cuando se aplica un determinado modelo de IA al proceso incorrecto.

El hecho es que la empresa solo ha dado los primeros pasos en un largo viaje hacia un nuevo paradigma cultural y, sin duda, habrá muchos pasos en falso, giros equivocados y giros en el camino. Por lo tanto, ensuciarse las manos con la IA es importante tarde o temprano, pero también debe hacer una pausa por un momento y considerar lo que debe hacer para prepararse para este cambio y lo que espera de él.

VentureBeat

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