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Siete claves para implementar la Inteligencia Artificial en los negocios

En el año 2025 la inteligencia artificial liderará la inversión tecnológica en la estrategia empresarial de las compañías.

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Según datos de la compañía Gartner, en el año 2025 la inteligencia artificial liderará la inversión tecnológica en la estrategia empresarial de las compañías. Otro estudio revela que solo en España alcanzará 1.400 millones de inversión ese mismo año y que la mayor parte de los empresarios cree que la implementación de la IA puede conducir al ahorro de costes, al aumento de los ingresos y a la continuidad del negocio.

Numerosos de modelos de negocio están sufriendo un hondo proceso de transformación digital, que exige métodos de decisión cada vez más rápidos y complejos. Sin embargo, la capacidad de trabajo humana se ve desbordada por tal cantidad de datos y el incremento de complejidad en una economía cada vez más exigente. Por ello, según algunos expertos la competitividad queda en manos de la capacidad de inferencia de información de los sistemas basados en Analítica de Datos y su posterior automatización.

Cada vez son más las empresas y organizaciones que se suman al uso de la Inteligencia Artificial como herramienta para mejorar la eficiencia de sus diferentes procesos de negocio. La automatización, precisión, y rapidez en el análisis de datos complejos son elementos clave que los sistemas de IA dominan a la perfección.

Pero no todos los proyectos de IA son exitosos y ante esta circunstancia, Francisco Díaz, business analyst en Compensa Capital Humano, del grupo Howden, ha presentado siete recomendaciones para conseguir que la IA se implemente de manera eficaz en las empresas.

Siete claves para la implementación de la IA

  • Una de las principales causas de fracaso en los proyectos de IA es la falta de soporte y liderazgo. Hay iniciativas muy atractivas, pero con unas probabilidades de fracaso altas. Por esta razón, buscar un promotor interno para el proyecto es de gran relevancia. Se necesita crear un prototipo que ilustre el concepto, sin necesidad de emplear todos los recursos, y que ayude a vislumbrar sus resultados.
  • Otra de las causas de fracaso más frecuentes es la falta de colaboración entre las personas o grupos que manejan información necesaria para el proyecto. La Inteligencia Artificial se basa en los datos, y esta colaboración, debe realizarse a través de alguien que se encuentre en disposición de solicitarlos, y que resulta fundamental para asignar los recursos al proyecto para una gran variedad de tareas a ejecutar fuera del desarrollo en sí.
  • Un proyecto de estas características requiere de una inversión en recursos, que necesitarán estar bien planificados para justificar su coste. En la propuesta es preferible centrarse en la problemática de negocio que resuelven en vez de en las características tecnológicas. Además, deberá incluir un ROI (retorno de la inversión) aproximado, el tiempo de comercialización de la idea, el esfuerzo estimado y los obstáculos que habrá que salvar. Sin olvidar un análisis de viabilidad técnica. Por lo tanto, la selección óptima de las iniciativas de Machine Learning, es otra de las claves.
  • La definición del proyecto y de sus requerimientos es trascendental para poder empezar el desarrollo de este. Se debe conocer el alcance del proyecto, qué queremos construir y los objetivos de negocio y, para ello, es básico confeccionar un acta de constitución del proyecto (Project chárter) 
  • Definir la composición del equipo, para evitar la falta de experiencia y la desconexión entre desarrollo de software y ciencia de datos hay que definir los perfiles necesarios. Necesitaremos un especialista en data science, pero también un ingeniero de datos (data engineer) con conocimientos de IT y programación más tradicional. Es esencial que intervengan en el equipo expertos de negocio para que puedan realizar un seguimiento de los resultados. No tienen que incorporarse externamente de manera necesaria, muchas veces ya existen recursos en la propia empresa o posibilidades de formación más adecuados.
  • En la vida útil del proyecto, se interactuará con una gran variedad de profesionales y proveedores que se deben gestionar adecuadamente. Hay que ser conscientes también de las reticencias que puede ocasionar la IA como sustituto de tareas que actualmente realizan. Por este motivo, es imprescindible involucrar a stakeholders.
  • Es necesario prestar atención a la manera en la que ejecutaremos aquello que hemos dibujado y realizar un seguimiento constante. Las posibilidades de la IA son infinitas y es aconsejable mantener un alcance conservador e instaurar fases de desarrollo para evitar así problemas externos que puedan surgir al implantar nuestro proyecto. Hay que considerar que los proyectos de inteligencia artificial tienen un componente de desarrollo de software, pero así mismo, es importante escoger el método de gestión adecuado.

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