{"id":1112,"date":"2020-07-23T10:42:04","date_gmt":"2020-07-23T09:42:04","guid":{"rendered":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/2020\/07\/23\/inteligencia-artificial-en-las-empresas\/"},"modified":"2021-12-28T14:18:54","modified_gmt":"2021-12-28T14:18:54","slug":"inteligencia-artificial-en-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/inteligencia-artificial-en-las-empresas\/","title":{"rendered":"10 preguntas que debes hacerte antes de implementar Inteligencia Artificial en tu empresa"},"content":{"rendered":"

La IA (Inteligencia Artificial) y el ML (Aprendizaje Autom\u00e1tico) pueden ofrecer a las organizaciones grandes avances en sus sistemas de producci\u00f3n e incluso una ventaja competitiva si se usa de forma estudiada y en el contexto adecuado. La transformaci\u00f3n digital<\/a> y sus m\u00faltiples avances han generado una presi\u00f3n en las empresas, derivada del miedo a quedarse atr\u00e1s, que a su vez ha resultado en una predisposici\u00f3n entre los l\u00edderes a implementar estas tecnolog\u00edas en sus empresas.<\/p>\n

Pero en la mayor\u00eda de los casos, aunque se adopte, las barreras fundamentales permanecen y pocas empresas cuentan con los componentes b\u00e1sicos 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 transformaci\u00f3n.<\/p>\n

 <\/p>\n

Por eso, antes de adoptar una estrategia de IA y ML, las empresas deben formularse las siguientes cuestiones:<\/strong><\/p>\n

1. \u00bfQu\u00e9 problema se prev\u00e9 resolver con IA?<\/h2>\n

Lo primordial en este caso es empezar por la definici\u00f3n del problema. \u00bfQu\u00e9 es lo que busca la empresa? \u00bfEs un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico el que lo puede solucionar? \u00bfSe sabe espec\u00edficamente para qu\u00e9 se van a utilizar los sistemas de IA?<\/p>\n

Es importante, por un lado, detectar qu\u00e9 tipo de actividades est\u00e1n siendo poco eficientes o intensivas en capital humano, y por otro, determinar de qu\u00e9 manera sistemas de IA y ML pueden mitigar estos problemas.<\/p>\n

2. \u00bfCu\u00e1l es el plan de la compa\u00f1\u00eda para convertir IA en una oportunidad?<\/h2>\n

\u00bfDe qu\u00e9 forma planea la empresa abordar el problema e implementar la soluci\u00f3n?<\/p>\n

En este punto es esencial saber c\u00f3mo reformular la definici\u00f3n del problema en un problema de aprendizaje autom\u00e1tico y c\u00f3mo implementarlo de forma que se evite cualquier tipo de ralentizaci\u00f3n o p\u00e9rdida de valor durante el proceso de trasformaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfNecesita la empresa una soluci\u00f3n eventual o permanente?<\/p>\n

Las tecnolog\u00edas de IA deben pasar a ser parte del Core de la empresa y deben ir acompa\u00f1adas de un cambio de mentalidad por parte del equipo directivo. La gran mayor\u00eda de los casos de \u00e9xito van acompa\u00f1adas de una transformaci\u00f3n digital de la compa\u00f1\u00eda en todos sus niveles.<\/p>\n

Dependiendo de si se necesita un modelo de IA para una acci\u00f3n espec\u00edfica o para los procesos cotidianos de la empresa, se decidir\u00e1 adquirir un producto personalizado, una soluci\u00f3n estandarizada o un servicio temporal.<\/p>\n

3. \u00bfTiene la empresa los datos necesarios para nutrir el modelo de IA?<\/h2>\n

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 s\u00ed solos, por tanto, tener un hist\u00f3rico de datos de calidad es clave.<\/p>\n

\u00bfTiene mi empresa la suficiente cantidad de datos? \u00bfSon de confianza las fuentes de datos que utilizar\u00e1 la IA? \u00bfTiene la empresa una arquitectura de datos robusta? Para poder responder a estas respuestas, es necesario contar con un marco s\u00f3lido de objetivos y KPIs (indicadores clave de rendimiento) y una estrategia de datos robusta que asegure exprimirlos de la forma m\u00e1s valiosa posible.<\/p>\n

5. \u00bfEst\u00e1n digitalizados estos datos?<\/h2>\n

\u00bfTengo los datos almacenados en sistemas digitales? Para poder gestionar los datos correctamente, \u00e9stos deben estar digitalizados, centralizados, organizados e integrados en diferentes herramientas digitales (como CRM\u2019s, o ERP\u2019s, SCADAS, etc.) o en BBDD, ficheros CSV, Excels, etc. En caso de no ser as\u00ed, la digitalizaci\u00f3n y el uso de IA de estos datos puede llevar mucho tiempo y una inversi\u00f3n a veces insalvable.<\/p>\n

6. \u00bfCuenta la empresa con los recursos necesarios para la implementaci\u00f3n?<\/h2>\n

La empresa debe ser realista en cuanto a si realmente posee los recursos necesarios a nivel capital humano y financiero para absorber el cambio. \u00bfD\u00f3nde encontraremos el talento experto para desplegar la IA? \u00bfCon qu\u00e9 presupuesto cuenta la empresa para adquirir un modelo de ML?<\/p>\n

Para lograr una transici\u00f3n fluida y una correcta integraci\u00f3n de los modelos en los sistemas internos es clave disponer de un equipo t\u00e9cnico que conozca la empresa y que adem\u00e1s se entienda con la desarrolladora o cient\u00edfico de datos. Adem\u00e1s, estos equipos deben estar cualificados para poder integrar en los sistemas con los que cuente la empresa los modelos a implementarse.<\/p>\n

Por otro lado, la precisi\u00f3n del modelo de IA depender\u00e1 del presupuesto, del equipo y del tiempo con el que cuente la empresa para desarrollarlo. Todo esto determinar\u00e1 tambi\u00e9n si la empresa opta por un servicio bajo demanda o la adquisici\u00f3n de un modelo propio implementado por su equipo.<\/p>\n

7. \u00bfCu\u00e1les son las consecuencias de que fracase?<\/h2>\n

Los modelos de IA funcionan a trav\u00e9s de algoritmos y correlaciones estad\u00edsticas muy sofisticadas, pero siempre hay un margen de error. \u00bfQuiere la empresa implementar IA en un proceso con alta variabilidad y una tasa de precisi\u00f3n baja, o al contrario? \u00bfQu\u00e9 riesgos y cu\u00e1nta inversi\u00f3n se perder\u00eda si no saliese bien?<\/p>\n

Seg\u00fan qu\u00e9 sistemas y los datos disponibles, la empresa debe valorar si la precisi\u00f3n de estos modelos se prev\u00e9 lo suficientemente alta como para seguir adelante.<\/p>\n

8. \u00bfC\u00f3mo va a integrarse la IA con la estrategia general de la empresa?<\/h2>\n

\u00bfC\u00f3mo va la empresa a integrar AI con los procesos y las personas? \u00bfHay puntos de inflexi\u00f3n en los que la IA chocar\u00e1 con los procesos?<\/p>\n

La IA no debe implementarse como una tecnolog\u00eda independiente, si no como una soluci\u00f3n integrada que entre en sinergia con todas las \u00e1reas de la empresa para maximizar productividad y resultados. La empresa debe preguntarse si el modelo de IA podr\u00e1 trabajar en conjunto con el resto de las partes e identificar qu\u00e9 problemas podr\u00e1n surgir.<\/p>\n

9. \u00bfC\u00f3mo afectar\u00e1 este cambio a los trabajadores de la empresa?<\/h2>\n

\u00bfHasta qu\u00e9 punto la capacidad de AI para automatizar las actividades que ahora llevan a cabo los trabajadores afectar\u00e1 el tama\u00f1o de la fuerza laboral? Los trabajadores pueden ser muy esc\u00e9pticos con el cambio y la empresa debe encontrar soluciones \u00e9ticas para que no pierdan su valor y motivaci\u00f3n.<\/p>\n

Los programas de cambio efectivos se centrar\u00e1n en formaciones e intervenciones espec\u00edficas para involucrar a los empleados y gerentes de la empresa.<\/p>\n

10. \u00bfQu\u00e9 rendimientos se espera obtener al aplicar esta tecnolog\u00eda?<\/h2>\n

\u00bfCu\u00e1nto tiempo tardar\u00e1 la empresa en recuperar la inversi\u00f3n? \u00bfCu\u00e1nto se reducir\u00e1n 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 inversi\u00f3n importante.<\/p>\n

Por esta raz\u00f3n, debe hacerse una estimaci\u00f3n realista que determine los par\u00e1metros del retorno de la inversi\u00f3n. Para llevar a cabo este plan, se deben plantear los posibles indicadores de rendimiento (KPIs) con los que se medir\u00e1 dicho retorno y se calcular\u00e1 cu\u00e1nto valor est\u00e1 aportando el modelo a la empresa.<\/p>\n

\u00bfEst\u00e1s pensando en implementar IA en tu empresa?<\/h2>\n

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 espec\u00edfico y no se crea un plan de acci\u00f3n, entonces resultar\u00e1 ser una propuesta sin valor y la direcci\u00f3n no ver\u00e1 ning\u00fan retorno de inversi\u00f3n.<\/p>\n

Desde Nexus Integra<\/a> abrimos el camino para que implementar tecnolog\u00edas de IA y ML sea un caso de \u00e9xito asegurado. Nexus Integra, la plataforma de operaciones integrada, ofrece una herramienta de Big Data estructurada que facilita a los cient\u00edficos de datos la cantidad y calidad de datos necesaria para la aplicaci\u00f3n de IA y de Machine Learning, as\u00ed como la explotaci\u00f3n de los datos en cualquiera de sus aplicaciones; nativas o externas.<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n 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 m\u00e1ximo valor de los datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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