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Conoce si tu empresa está lista para la Inteligencia Artificial

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La inteligencia artificial no es para todos. Si tienes bien estructurados y ordenados tus datos, si sabes en qué procesos introducir esta innovación y ya analizaste el ROI, entonces estas listo.

Alto. ¿Piensas en invertir en inteligencia artificial para tu empresa? Sabes si tu compañía está lista para recibir esta innovación tecnológica o sólo quieres subirte a una tendencia sin haber hecho un análisis correcto de este tema. Cuidado, no todos están preparados para la famosa IA.

KEY INSIGHT

La inteligencia artificial prospera con los datos. Para aprender cualquier cosa, desde las simples tareas rutinarias hasta el análisis de los datos del cliente, los algoritmos de la IA necesitan grandes cantidades de información para entrenar y comprender la tarea en cuestión.

La inteligencia artificial se ha convertido en una especie de palabra de moda: en una encuesta reciente de IDC se asegura que 87 por ciento de los responsables de la toma de decisiones en TI ve a la IA como una necesidad para obtener una ventaja competitiva en el panorama empresarial actual. Sin embargo, es necesario saber si estás listo, y si los retornos de inversión llegarán pronto, o la verdad mejor esperas.

Si tus datos están mal etiquetados y no estás seguro para qué usarlos o cómo exactamente la IA tendrá un impacto financiero en el negocio, es posible que no estés preparado para aceptar esta tendencia. Vamos a darte unas pistas para saber si estás listo.

¿Estás listo para usar Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial prospera con los datos. Para aprender cualquier cosa, desde las simples tareas rutinarias hasta el análisis de los datos del cliente, los algoritmos de la IA necesitan grandes cantidades de información para entrenar y comprender la tarea en cuestión.

Obtener datos de buena calidad es uno de los mayores desafíos en el mundo de la IA. Pero no se trata sólo de buscarlos en internet y limpiarlos. La información está disponible públicamente para todos, por lo que el verdadero valor se encuentra en que tengas tus propios datos. ¿Cómo te aseguras de tener eso? Teniendo siempre un formato consistente. Los algoritmos impulsados por IA pueden hacer maravillas con el big data, pero no pueden generalizarse. Un ser humano puede ver diferentes grafías de un nombre y concluir que es la misma persona, pero un algoritmo clasificará cada variación de ortografía como una persona diferente. Eso puede afectar negativamente las predicciones.

Además, hay que mantener los datos actualizados.v Esto significa que siempre hay que eliminar datos antiguos e irrelevantes.

Comprende tus datos

Muchos conjuntos de datos tendrán valores perdidos. Los motivos pueden ser errores de los desarrolladores, mal funcionamiento de la red, otro fallo del sistema o un proceso de recopilación de datos deficiente. Comprender la naturaleza de los valores faltantes hace que sea más fácil llenar los vacíos.

Finalmente debes almacenar los datos en el mismo formato, pues es probable que muchos de ellos, necesarios para tu proyecto de inteligencia artificial no estén estructurados (archivos PDF, archivos de texto, incluso documentos físicos). Aunque algunos algoritmos pueden clasificar dichos documentos y obtener valor, es mucho más fácil trabajar con datos estructurados. Para minimizar la cantidad de los no estructurados en tu empresa, intenta convertir y almacenarlos en una base con capacidad de búsqueda. Esto implica cuantificar y etiquetar los datos para expresarlos en números, fechas y grupos de palabras.

Si tu proceso de recopilación de este tipo de información está bien organizado y actualizado, la IA podría ser una buena idea.

Resuelve tus problemas

Otro tema a considerar es si ya sabes qué área de tu negocio planeas mejorar. Después de todo, la máquina y el aprendizaje profundo tratan de resolver un problema existente, no de descubrir uno nuevo.

Por ejemplo, puedes comenzar con ciertas preguntas como ¿cómo predecir cuándo uno de los equipos que uso puede descomponerse o fallar por falta de mantenimiento? ¿Cómo optimizar los recursos o la previsión de demanda? O ¿Cómo mejorar la producción y logística en los próximos meses?

Muchas personas no se dan cuenta de cuáles son los mejores algoritmos basados en inteligencia artificial, como analizar todos los datos disponibles para una tarea específica y mejorarla en tiempo récord. Esto hace que la IA sea perfecta para automatizar tareas rutinarias.

Como mencionamos, la inteligencia artificial prospera con información. Para comenzar a identificar procesos y rutinas que pueden automatizarse en tu empresa, hazte la siguiente pregunta: ¿Qué procesos son ricos en datos?

La Inteligencia Artificial y su ROI

Finalmente piensa en que cualquier inversión empresarial debe tener un ROI (retorno de inversión) positivo. Esto también se aplica a la IA.

Algunos podrían argumentar que cualquier aumento de la inteligencia artificial es bueno, pero tal enfoque está impulsado por la “exageración” que rodea este desarrollo, no a la toma de decisiones empresariales acertadas.

Ahora pregúntate: ¿puede el proyecto en el que voy a gastar generar ingresos a corto plazo? Con esto, queremos decir que puede resolver un problema real que está desperdiciando recursos o qué puede crear un flujo de ingresos totalmente nuevo.

Si la respuesta es sí, tiene un proyecto de IA con un ROI posible.

La inteligencia artificial es una tendencia indudablemente fascinante, pero no es para todos. Los algoritmos prosperan con datos de buena calidad. Sin él, las predicciones y los análisis pueden ser inútiles para tu empresa. Es por ello que te recomendamos abordes un proyecto como cualquier otra inversión: observa el retorno de inversión y ve que tus datos estén en orden.

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Autor: Paul Lara

Es experto en temas de tecnología y negocios. Tiene experiencia como Jefe de información de la sección Dinero del periódico Excélsior y es editor de la sección de Tecnología del mismo diario, además de conductor de los programas HackerTV y Dinero por ExcélsiorTV.

Autor: Paul Lara

Es experto en temas de tecnología y negocios. Tiene experiencia como Jefe de información de la sección Dinero del periódico Excélsior y es editor de la sección de Tecnología del mismo diario, además de conductor de los programas HackerTV y Dinero por ExcélsiorTV.