Si quieren aprovechar al máximo los beneficios que aporta la implementación de herramientas basadas en inteligencia artificial, las organizaciones necesitan evaluar y entender cuál es el nivel de preparación para IA en el cual se encuentran.
Estar listos para esta tecnología va mucho más allá de decidir la adquisición de un sistema inteligente. Implica preparar los datos, perfeccionar los métodos analíticos y los procesos de negocios, asegurar la gobernanza y actualizar los instrumentos tecnológicos a fin de poder adaptarse a un futuro “inteligente”.
¿Cómo pueden las organizaciones preparar su data para que sea adecuada para el despliegue de modelos de IA? Te lo contamos en este artículo.
¿Qué es la preparación para IA y por qué es importante?
Cuando hablamos de preparación para IA nos referimos a la adopción de elementos, procesos e instrumentos necesarios para lograr que una empresa esté lista para adoptar sistemas de inteligencia artificial en sus operaciones.
En pocas palabras, es un concepto que mide cuán preparada está una organización para aprovechar la IA e impulsar el crecimiento, la innovación y las ventajas competitivas que aporta esta tecnología.
La AI-readiness implica una transformación fundamental en la forma en que una compañía gestiona sus datos, opera sus procesos, desarrolla sus capacidades internas y define su estrategia.
En el centro de esta preparación para IA se encuentran los datos y la analítica. Después de todo, la inteligencia artificial se alimenta de datos. Por lo tanto, la calidad, la accesibilidad, la gobernanza y la capacidad de analizar esos datos de manera efectiva son los pilares de cualquier iniciativa de IA exitosa.
¿Por qué es importante que las organizaciones estén listas para la adopción de IA? Debido a varios motivos:
- Resultados optimizados. La inteligencia artificial requiere una base sólida de datos limpios, bien estructurados y accesibles para poder funcionar de manera efectiva. Sin una preparación adecuada, los proyectos de IA pueden fracasar debido a la falta de datos de calidad, infraestructuras inadecuadas o una comprensión deficiente de los objetivos comerciales.
- Maximización del retorno de inversión (ROI). Una preparación adecuada asegura que los recursos se utilicen de manera eficiente. Además, cuando los modelos de IA son precisos, pueden generar valor real para los negocios.
- Mitigación de riesgos. La implementación de la IA sin una preparación adecuada puede introducir riesgos significativos, como sesgos en los algoritmos debido a datos defectuosos, problemas de privacidad de los datos, incumplimiento normativo y resultados impredecibles. La preparación ayuda a identificar y mitigar estos peligros desde el principio.
- Obtención de ventajas competitivas. Las organizaciones que se preparan para la inteligencia artificial están en una posición mucho mejor para capitalizar sus beneficios. Esto les permite innovar más rápido, ofrecer experiencias optimizadas para sus clientes, perfeccionar sus operaciones y obtener ventajas competitivas más significativas.
6 pasos fundamentales para estar listo para desplegar la inteligencia artificial
Estos datos ponen de manifiesto que existe una brecha considerable entre los objetivos organizacionales y la realidad.
Entonces, ¿qué pueden hacer las compañías para lograr que los datos y la analítica estén debidamente preparados para un deployment exitoso de la IA?
1. Desarrollar un marco estratégico para los proyectos de IA
Para integrar la IA de manera efectiva en toda la organización, es fundamental contar con un marco de proyecto estratégico y bien estructurado.
Este framework no solo debe abordar los desafíos técnicos relacionados con los datos, sino también asegurar que los resultados de la inteligencia artificial sean relevantes para los objetivos de negocio.
Pero, ¿para qué se establece este marco? Fundamentalmente, para evitar giros inesperados a mitad de camino.
El primer paso clave es definir con claridad el objetivo del modelo de IA. A continuación, es preciso especificar:
- Qué datos se requieren y cómo se prepararán para el entrenamiento
- Quiénes serán los responsables del desarrollo y seguimiento del rendimiento de los modelos
- Cuál será la estrategia de implementación e integración con otros sistemas empresariales
A lo largo de este proceso, es crucial anticiparse y mitigar los desafíos técnicos comunes. Esto incluye establecer un proceso robusto para el entrenamiento y ajuste de los modelos, asegurar una calidad de datos impecable y verificar que los resultados sean relevantes y precisos, tanto para la aplicación inicial como para sus posibles evoluciones futuras.
2. Considerar la transformación de datos como un factor crítico para el éxito
No basta con tener datos. Es crucial que estén estructurados para los resultados que se esperan obtener con la implementación de la inteligencia artificial.
Esto implica trabajar de cerca con los arquitectos de soluciones de IA para comprender a fondo las capacidades de los productos de datos e identificar cualquier deficiencia en la calidad antes de que el proyecto de IA comience. Esto es fundamental, ya que las organizaciones con un alto dominio de sus datos tienen 7 veces más probabilidades de producir soluciones de GenIA efectivas.
Por otro lado, el acceso a los datos en tiempo real es fundamental para la mayoría de los flujos de trabajo de IA. Sin embargo, antes de poder implementarlo, es necesario resolver desafíos clave como la precisión, la gobernanza y la seguridad de esos datos.
3. Consolidar la gestión de datos y la planificación de IA en un único responsable
Uno de los mayores obstáculos para implementar la IA son los problemas de colaboración, las expectativas poco realistas sobre los resultados y la falta de habilidades necesarias. La buena noticia es que se puede superar la fragmentación organizativa al centralizar la responsabilidad de los datos y la IA en una sola persona.
Posicionar a una persona clave en este rol facilita enormemente la priorización de las necesidades de todos los equipos, así como la toma de decisiones estratégicas para mantener el proyecto de IA en curso y asegurar su éxito.
4. Integrar las plataformas de BI, analytics y data antes de la implementación
Para que las iniciativas de IA sean exitosas, es crucial garantizar la calidad, la gobernanza y la seguridad de los datos en cualquier nueva fuente que se necesite.
Esto requiere una integración profunda de las plataformas de Business Intelligence (BI), analítica y datos antes del deployment de cualquier solución de IA.
Integrar la IA directamente en los procesos de análisis a través de la automatización es la única forma de mejorar la productividad de los usuarios. Al tener las integraciones de datos dentro de la misma plataforma, es posible mejorar la usabilidad y simplificar los flujos de trabajo.
Por otro lado, es importante optimizar el acceso a contenido no estructurado. Para que cualquier producto de IA funcione, la capacidad de exportar datos a herramientas de preparación de IA es el primer paso a considerar. En este sentido, una estructura de datos consolidada permite una integración fluida y una resolución de problemas sin problemas.
5. Planificar la integración de IA y análisis en aplicaciones prioritarias
Para que la IA y el análisis generen información verdaderamente generalizada, permitan un mejor uso de los datos y optimicen las experiencias de los usuarios, es esencial que las herramientas de inteligencia artificial estén integradas en las aplicaciones más utilizadas por los usuarios.
Esto no es una preferencia, es una expectativa. De hecho, según Qlik, el 74% de las organizaciones busca sistemas de IA que se integren profundamente con su infraestructura de datos y flujos de trabajo actuales.
Además, los números hablan por sí solos. El 94% de las organizaciones con implementaciones exitosas de IA ya integraron capacidades analíticas en sus aplicaciones empresariales, o están en proceso de hacerlo.
Lo hacen por diferentes motivos, entre los que destacan optimizar su uso por parte de los usuarios de negocio, mejorar su experiencia y permitir que los analistas se enfoquen en proyectos más estratégicos. La lógica es simple: si la IA no es fácil de usar y accesible, las personas no se esforzarán en adoptarla.
6. Establecer expectativas realistas para las soluciones de IA
Para prepararse para la inteligencia artificial de manera adecuada, es fundamental involucrar a todas las partes interesadas desde el inicio a fin de definir el valor que aportará y, luego, desarrollar un enfoque por fases para la preparación e implementación de los datos.
Esto significa establecer expectativas claras para cada etapa, incluyendo los resultados esperados. Así, por ejemplo, será posible evitar preguntas sobre usabilidad al momento del lanzamiento.
Además, es importante entender que la implementación exitosa de la inteligencia artificial no es algo que se dé de una vez y para siempre, sino que forma parte de un proceso. Por lo tanto, las organizaciones deben estar listas para recopilar el feedback de los usuarios, a fin de entender sus necesidades y expectativas.
¿Conocías los 6 pasos esenciales para una preparación para IA adecuada? Si necesitás ayuda para dejar la data de tu organización lista, podemos ayudarte. Contactanos.