Cómo construir una estrategia de IA exitosa – Blog de IBM

Inteligencia Artificial (IA) es una fuerza transformadora. El la automatización de tareas que tradicionalmente dependían de la inteligencia humana tiene implicaciones de largo alcance, ya que crea nuevas oportunidades para la innovación y permite a las empresas reinventar sus operaciones. Al dotar a las máquinas de una capacidad cada vez mayor para aprender, razonar y tomar decisiones, la IA está impactando a casi todas las industrias, desde la manufactura hasta la hotelería, la atención médica y la academia. Sin una estrategia de IA, las organizaciones corren el riesgo de perderse los beneficios que la IA puede ofrecer.

Una estrategia de IA ayuda a las organizaciones a abordar los complejos desafíos asociados con la implementación de la IA y definir sus objetivos. Ya sea un análisis de datos más profundo, una optimización de los procesos comerciales o una mejora experiencias del cliente, tener un propósito y un plan bien definidos garantizará que la adopción de la IA se alinee con los objetivos comerciales más amplios. Esta alineación es esencial para extraer valor significativo de la IA y maximizar su impacto. Una estrategia de IA exitosa también proporcionará una hoja de ruta para abordar los desafíos, desarrollar las capacidades necesarias y garantizar una aplicación estratégica y responsable de la IA en el tejido de la organización.

Las organizaciones que se esfuercen por comprender la IA ahora y aprovechar su poder prosperarán en el futuro. Una estrategia sólida de IA permitirá a estas organizaciones navegar las complejidades de la integración de la IA, adaptarse rápidamente a los avances tecnológicos y optimizar sus procesos, eficiencia operativa y crecimiento general.

¿Qué es una estrategia de IA?

Una estrategia de inteligencia artificial es simplemente un plan para integrar la IA en una organización de modo que se alinee con los objetivos más amplios del negocio y los apoye. Una estrategia de IA exitosa debería actuar como hoja de ruta para este plan. Dependiendo de los objetivos de la organización, la estrategia de IA podría describir los pasos para utilizar eficazmente la IA para extraer conocimientos más profundos de los datos, mejorar la eficiencia, construir una mejor cadena de suministro o ecosistema y/o mejorar el talento y las experiencias de los clientes.

Una estrategia de IA bien formulada también debería ayudar a guiar la infraestructura tecnológica, garantizando que la empresa esté equipada con el hardware, el software y otros recursos necesarios para una implementación eficaz de la IA. Y dado que la tecnología evoluciona tan rápidamente, la estrategia debería permitir a la organización adaptarse a las nuevas tecnologías y cambios en la industria. También deben abordarse consideraciones éticas como el sesgo, la transparencia y las preocupaciones regulatorias para apoyar un despliegue responsable.

Dado que la inteligencia artificial continúa impactando a casi todas las industrias, es imperativo contar con una estrategia de IA bien diseñada. Puede ayudar a las organizaciones a desbloquear su potencial, obtener una ventaja competitiva y lograr un éxito sostenible en la era digital en constante cambio.

Lea más sobre el marco de gobernanza de la ética de la IA de IBM

Beneficios de una estrategia de IA exitosa

La creación de una estrategia de IA ofrece muchos beneficios a las organizaciones que se aventuran en la integración de la inteligencia artificial. Una estrategia de IA permite a las organizaciones aprovechar intencionalmente las capacidades de IA y alinear las iniciativas de IA con los objetivos comerciales generales. La estrategia de IA se convierte en la brújula para realizar contribuciones significativas al éxito de la organización. Permite a las partes interesadas elegir proyectos que ofrecerán la mayor mejora en procesos importantes como la productividad y la toma de decisiones, así como el resultado final.

Más específicamente, una estrategia de IA describe los pasos que permitirán que los proyectos de IA transformen fácilmente ideas en soluciones impactantes. Esto exige que la organización también tome decisiones importantes con respecto a los datos, el talento y la tecnología: una estrategia bien diseñada proporcionará un plan claro para gestionar, analizar y aprovechar los datos para las iniciativas de IA. También determinará el talento que la organización necesita desarrollar, atraer o retener con habilidades relevantes en ciencia de datos, aprendizaje automático (ML) y desarrollo de la IA. También guiará la adquisición del hardware, software y recursos de computación en la nube necesarios para garantizar una implementación efectiva de la IA.

En esencia, una estrategia de IA exitosa es indispensable, ya que actúa como soporte para los objetivos comerciales, facilita la priorización, optimiza las opciones de talento y tecnología y garantiza una integración organizada de la IA que respaldará el éxito organizacional.

Pasos para construir una estrategia de IA exitosa

Los siguientes pasos se utilizan habitualmente para ayudar a diseñar una estrategia eficaz de inteligencia artificial:

Explora la tecnología

Obtenga una comprensión de varias tecnologías de IA, incluidas IA generativa, aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, etc. Investigue casos de uso de IA para saber dónde y cómo se están aplicando estas tecnologías en las industrias relevantes. Enumere los problemas que la IA puede abordar y los beneficios que se pueden obtener. Tenga en cuenta los departamentos que lo utilizan, sus métodos y cualquier obstáculo.

Evalúa y descubre

Comprender la organización, sus prioridades y capacidades. Revisar el tamaño y la solidez del departamento de TI, que implementará y gestionará los sistemas de IA. Entreviste a los jefes de departamento para identificar posibles problemas que la IA podría ayudar a resolver.

Definir objetivos claros

¿Qué problemas necesita resolver la organización? ¿Qué métricas hay que mejorar? No asuma que la IA es siempre la respuesta, elija objetivos comerciales que sean importantes para el negocio y que la IA tenga un historial de abordar con éxito.

Identificar socios y proveedores potenciales

Encuentre empresas en el espacio de IA y ML que hayan trabajado en su industria. Cree una lista de posibles herramientas, proveedores y asociaciones, evaluando su experiencia, reputación, precios, etc. Priorice las adquisiciones en función de las fases y el cronograma del proyecto de integración de IA.

Construir una hoja de ruta

Cree una hoja de ruta que priorice los primeros éxitos que aportarán valor al negocio. Elija proyectos basados ​​en las necesidades prácticas identificadas. Determine las herramientas y el soporte necesarios y organícelos en función de lo que es más crucial para el proyecto, específicamente:

• Fecha: Cree una estrategia de datos determinando si se necesitarán datos o conjuntos de datos nuevos o existentes para impulsar de manera efectiva la solución de IA. Establecer un marco de gobernanza de datos para gestionar los datos de forma eficaz.

• Algoritmos Los algoritmos son las reglas o instrucciones que permiten a las máquinas aprender, analizar datos y tomar decisiones. Un modelo representa lo aprendido mediante un algoritmo de aprendizaje automático. Determine quién implementará algoritmos y diseñará, desarrollará y validará modelos, ya que se necesita experiencia para gestionar eficazmente estas tareas. 

• Infraestructura: Determine dónde se alojarán sus sistemas de IA y cómo se escalarán. Considere si implementar en su propia infraestructura o en plataformas de terceros.

• Talento y subcontratando: Evaluar la preparación y las brechas de habilidades dentro de la organización para implementar iniciativas de IA. Determine si existe una reserva de talentos para desempeñar roles como científicos y desarrolladores de datos o si las habilidades se pueden desarrollar internamente mediante capacitación. Evalúe también si ciertas tareas, como el despliegue y las operaciones, deben subcontratarse.

Presentar la estrategia de IA

Presente la estrategia de IA a las partes interesadas, asegurándose de que se alinee con los objetivos comerciales. Lograr la aceptación de la hoja de ruta propuesta. Comunicar claramente los beneficios, costos y resultados esperados. Asegurar el presupuesto necesario para implementar la estrategia.

Iniciar la formación y fomentar el aprendizaje.

Empiece a mejorar las habilidades de los equipos de IA o a contratar personas con la experiencia adecuada en IA. Aliente a los equipos a mantenerse actualizados sobre los avances de vanguardia en IA y a explorar métodos innovadores de resolución de problemas.

Establecer pautas éticas

Comprender las implicaciones éticas del uso responsable de la IA por parte de la organización. Comprometerse con iniciativas éticas de IA, modelos de gobernanza inclusivos y directrices viables. Supervise periódicamente los modelos de IA para detectar posibles sesgos e implemente prácticas de equidad y transparencia para abordar preocupaciones éticas.

Evaluar y adaptar

Manténgase al día con los rápidos desarrollos de nuevos productos y tecnologías de inteligencia artificial. Adaptar la estrategia de IA de la organización en función de nuevos conocimientos y oportunidades emergentes.

Seguir estos pasos permitirá la creación de una guía poderosa para integrar la IA en la organización. Esto permitirá a la empresa aprovechar mejor las oportunidades en el dinámico mundo de la inteligencia artificial.

Obstáculos comunes para construir una estrategia de IA exitosa

Varios problemas pueden obstaculizar la construcción e implementación de una estrategia de IA exitosa. Su potencial para obstaculizar el proceso debe evaluarse tempranamente (y las cuestiones deben abordarse en consecuencia) para avanzar de manera efectiva.

Datos insuficientes

¿Cómo y dónde están realmente tus datos? Los modelos de IA dependen en gran medida de conjuntos de datos sólidos, por lo que un acceso insuficiente a datos relevantes y de alta calidad puede socavar la estrategia y la eficacia de las aplicaciones de IA.

Falta de conocimiento de la IA

La falta de conciencia sobre las capacidades y aplicaciones potenciales de la IA puede generar escepticismo, resistencia o una toma de decisiones mal informada. Esto restará valor a la estrategia y bloqueará la integración exitosa de la IA en los procesos de la organización.

Desalineación de la estrategia

Si las iniciativas de IA no están estrechamente vinculadas con los objetivos, prioridades y visión de la organización, puede resultar en esfuerzos desperdiciados, falta de apoyo del liderazgo y la incapacidad de demostrar un valor significativo.

Escasez de talento

Se necesitan profesionales para desarrollar, implementar y gestionar eficazmente iniciativas de IA. La escasez de talento en IA, como científicos de datos o expertos en aprendizaje automático, o la resistencia de los empleados actuales a mejorar sus habilidades, podrían afectar la viabilidad de la estrategia.

Estrategia de IA e IBM

Los desarrollos recientes dentro de la inteligencia artificial (IA) han demostrado la escala y el poder de esta tecnología en las empresas y la sociedad. Sin embargo, las empresas necesitan determinar cómo estructurar y gobernar estos sistemas de manera responsable para evitar sesgos y errores, ya que la escalabilidad de la tecnología de inteligencia artificial puede tener efectos costosos tanto para las empresas como para la sociedad. Dado que su organización utiliza diferentes conjuntos de datos para aplicar el aprendizaje automático y la automatización a los flujos de trabajo, es importante contar con las barreras de seguridad adecuadas para garantizar la calidad, el cumplimiento y la transparencia de los datos dentro de sus sistemas de IA.

IBM puede ayudarle a poner la IA en acción ahora centrándose en las áreas de su negocio donde la IA puede ofrecer beneficios reales de forma rápida y éticamente. Nuestro rico portafolio de productos de IA de nivel empresarial y soluciones analíticas están diseñados para reducir los obstáculos de la adopción de la IA, establecer el derecho base de datos, optimizando al mismo tiempo los resultados y el uso responsable.

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