La IA (Inteligencia Artificial) y el ML (Aprendizaje Automático) pueden ofrecer a las organizaciones grandes avances en sus sistemas de producción e incluso una ventaja competitiva si se usa de forma estudiada y en el contexto adecuado. La transformación digital y sus múltiples avances han generado una presión en las empresas, derivada del miedo a quedarse atrás, que a su vez ha resultado en una predisposición entre los líderes a implementar estas tecnologías en sus empresas.
Pero en la mayoría de los casos, aunque se adopte, las barreras fundamentales permanecen y pocas empresas cuentan con los componentes básicos que permiten a la IA generar valor a escala. Tener claro donde se encuentran las oportunidades de Inteligencia Artificial y contar con estrategias centrales y definidas para obtener los datos que la IA requiere deben ser el punto de partida para cualquier entidad que decida a sumergirse en esta transformación.
Por eso, antes de adoptar una estrategia de IA y ML, las empresas deben formularse las siguientes cuestiones:
1. ¿Qué problema se prevé resolver con IA?
Lo primordial en este caso es empezar por la definición del problema. ¿Qué es lo que busca la empresa? ¿Es un modelo de aprendizaje automático el que lo puede solucionar? ¿Se sabe específicamente para qué se van a utilizar los sistemas de IA?
Es importante, por un lado, detectar qué tipo de actividades están siendo poco eficientes o intensivas en capital humano, y por otro, determinar de qué manera sistemas de IA y ML pueden mitigar estos problemas.
2. ¿Cuál es el plan de la compañía para convertir IA en una oportunidad?
¿De qué forma planea la empresa abordar el problema e implementar la solución?
En este punto es esencial saber cómo reformular la definición del problema en un problema de aprendizaje automático y cómo implementarlo de forma que se evite cualquier tipo de ralentización o pérdida de valor durante el proceso de trasformación.
¿Necesita la empresa una solución eventual o permanente?
Las tecnologías de IA deben pasar a ser parte del Core de la empresa y deben ir acompañadas de un cambio de mentalidad por parte del equipo directivo. La gran mayoría de los casos de éxito van acompañadas de una transformación digital de la compañía en todos sus niveles.
Dependiendo de si se necesita un modelo de IA para una acción específica o para los procesos cotidianos de la empresa, se decidirá adquirir un producto personalizado, una solución estandarizada o un servicio temporal.
3. ¿Tiene la empresa los datos necesarios para nutrir el modelo de IA?
La calidad del modelo de IA va directamente condicionada a la calidad y cantidad de los datos de los que disponga la empresa. El uso de IA implica entrenar un modelo de datos preciso y significativo que pueda nutrir los sistemas de IA para que aprendan a funcionar por sí solos, por tanto, tener un histórico de datos de calidad es clave.
¿Tiene mi empresa la suficiente cantidad de datos? ¿Son de confianza las fuentes de datos que utilizará la IA? ¿Tiene la empresa una arquitectura de datos robusta? Para poder responder a estas respuestas, es necesario contar con un marco sólido de objetivos y KPIs (indicadores clave de rendimiento) y una estrategia de datos robusta que asegure exprimirlos de la forma más valiosa posible.
5. ¿Están digitalizados estos datos?
¿Tengo los datos almacenados en sistemas digitales? Para poder gestionar los datos correctamente, éstos deben estar digitalizados, centralizados, organizados e integrados en diferentes herramientas digitales (como CRM’s, o ERP’s, SCADAS, etc.) o en BBDD, ficheros CSV, Excels, etc. En caso de no ser así, la digitalización y el uso de IA de estos datos puede llevar mucho tiempo y una inversión a veces insalvable.
6. ¿Cuenta la empresa con los recursos necesarios para la implementación?
La empresa debe ser realista en cuanto a si realmente posee los recursos necesarios a nivel capital humano y financiero para absorber el cambio. ¿Dónde encontraremos el talento experto para desplegar la IA? ¿Con qué presupuesto cuenta la empresa para adquirir un modelo de ML?
Para lograr una transición fluida y una correcta integración de los modelos en los sistemas internos es clave disponer de un equipo técnico que conozca la empresa y que además se entienda con la desarrolladora o científico de datos. Además, estos equipos deben estar cualificados para poder integrar en los sistemas con los que cuente la empresa los modelos a implementarse.
Por otro lado, la precisión del modelo de IA dependerá del presupuesto, del equipo y del tiempo con el que cuente la empresa para desarrollarlo. Todo esto determinará también si la empresa opta por un servicio bajo demanda o la adquisición de un modelo propio implementado por su equipo.
7. ¿Cuáles son las consecuencias de que fracase?
Los modelos de IA funcionan a través de algoritmos y correlaciones estadísticas muy sofisticadas, pero siempre hay un margen de error. ¿Quiere la empresa implementar IA en un proceso con alta variabilidad y una tasa de precisión baja, o al contrario? ¿Qué riesgos y cuánta inversión se perdería si no saliese bien?
Según qué sistemas y los datos disponibles, la empresa debe valorar si la precisión de estos modelos se prevé lo suficientemente alta como para seguir adelante.
8. ¿Cómo va a integrarse la IA con la estrategia general de la empresa?
¿Cómo va la empresa a integrar AI con los procesos y las personas? ¿Hay puntos de inflexión en los que la IA chocará con los procesos?
La IA no debe implementarse como una tecnología independiente, si no como una solución integrada que entre en sinergia con todas las áreas de la empresa para maximizar productividad y resultados. La empresa debe preguntarse si el modelo de IA podrá trabajar en conjunto con el resto de las partes e identificar qué problemas podrán surgir.
9. ¿Cómo afectará este cambio a los trabajadores de la empresa?
¿Hasta qué punto la capacidad de AI para automatizar las actividades que ahora llevan a cabo los trabajadores afectará el tamaño de la fuerza laboral? Los trabajadores pueden ser muy escépticos con el cambio y la empresa debe encontrar soluciones éticas para que no pierdan su valor y motivación.
Los programas de cambio efectivos se centrarán en formaciones e intervenciones específicas para involucrar a los empleados y gerentes de la empresa.
10. ¿Qué rendimientos se espera obtener al aplicar esta tecnología?
¿Cuánto tiempo tardará la empresa en recuperar la inversión? ¿Cuánto se reducirán los costes de la empresa una vez implementada la IA? Integrar modelos de IA y ML en una empresa supone un coste y por tanto una inversión importante.
Por esta razón, debe hacerse una estimación realista que determine los parámetros del retorno de la inversión. Para llevar a cabo este plan, se deben plantear los posibles indicadores de rendimiento (KPIs) con los que se medirá dicho retorno y se calculará cuánto valor está aportando el modelo a la empresa.
¿Estás pensando en implementar IA en tu empresa?
La IA abre puertas a infinidad de posibilidades para las empresas, pero si se despliega simplemente como un experimento, si no se identifica un problema específico y no se crea un plan de acción, entonces resultará ser una propuesta sin valor y la dirección no verá ningún retorno de inversión.
Desde Nexus Integra abrimos el camino para que implementar tecnologías de IA y ML sea un caso de éxito asegurado. Nexus Integra, la plataforma de operaciones integrada, ofrece una herramienta de Big Data estructurada que facilita a los científicos de datos la cantidad y calidad de datos necesaria para la aplicación de IA y de Machine Learning, así como la explotación de los datos en cualquiera de sus aplicaciones; nativas o externas.
La aplicación nativa de Machine Learning permite gestionar diferentes algoritmos avanzados e introducirlos de una manera sencilla en el proceso productivo en tiempo real. Nexus Integra como centro de operaciones integral y plataforma Big Data permite sacar el máximo valor de los datos.
