Cómo implementar la inteligencia artificial
La implementación de la inteligencia artificial (IA) es una solución clave de la transformación digital que puede ayudar a las empresas a alcanzar objetivos de negocio con mayor facilidad y rapidez. Sin embargo, es importante abordar los desafíos asociados, como la capacitación del personal y la obtención de datos de calidad. Investigaciones recientes estiman que para el año 2035, la IA aportará un punto porcentual completo al PIB de cinco de las economías más grandes de Sudamérica: Argentina, Brasil, Chile, Colombia y Perú, lo que la convierte en una tendencia clave en la región.
La implementación de la inteligencia artificial como herramienta para mejorar la eficiencia y el progreso de las empresas en Latinoamérica es crucial, especialmente en un momento en que la región ha enfrentado históricamente bajos niveles de productividad, agravados por la pandemia de COVID-19. La IA representa una oportunidad única para que las economías de la región den un salto hacia una mayor innovación, conectividad y crecimiento económico.
No obstante, la IA presenta desafíos importantes para su implementación, como la calidad de los datos implementados en el data center, la resistencia cultural a su adopción, la falta de capacidades internas y el costo del proceso. Por lo tanto, para lograr una implementación exitosa de la IA, se deben abordar cinco etapas clave que permitan a las empresas alcanzar sus objetivos de manera efectiva y sostenible.
1. Descubrimiento. En la etapa inicial del proceso de implementación de la inteligencia artificial, es fundamental comprender que esta no es una iniciativa exclusiva del área de tecnología, sino una necesidad del negocio en sí. Por lo tanto, es esencial identificar los problemas empresariales que se desean resolver y las áreas de la organización que pueden beneficiarse de la implementación de la IA.
2. Preparación de datos. Una vez que se ha definido el problema a resolver, es necesario verificar si se cuenta con los datos necesarios para llevar a cabo el caso de uso identificado y mejorar el proceso específico. En esta fase, es importante determinar la cantidad y calidad de datos requeridos y la profundidad del análisis necesario para lograr los objetivos establecidos. Además, es fundamental asegurarse de que los datos sean precisos y estén limpios para garantizar resultados precisos y confiables en la siguiente etapa.
3. Modelamiento. Esto es crucial, ya que se pueden utilizar diversos enfoques de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo. Además, es importante tener en cuenta el contexto y los riesgos potenciales asociados, como la falta de infraestructura técnica disponible o una baja producción durante la implementación inicial de la tecnología. Es fundamental contar con expertos en IA y en el negocio que puedan colaborar en la selección del modelo adecuado y su configuración óptima.
4. Comunicación de insights. Ahora, es primordial comunicar los insights de manera efectiva para tomar decisiones informadas. Esto implica utilizar herramientas de visualización para presentar la información de negocio de forma clara y accesible para todos los involucrados. Además, es importante asegurarse de que los insights sean comprensibles y relevantes para el público objetivo, lo que permitirá una mejor toma de decisiones en base a la información presentada.
5. Operacionalización. Esto implica la integración de la solución en los procesos de trabajo diarios y la capacitación del personal para su correcto uso. También es importante establecer métricas para evaluar el rendimiento de la solución y asegurarse de que se estén logrando los objetivos establecidos. La operacionalización efectiva de la IA en el negocio garantiza la continuidad de los beneficios a largo plazo y la capacidad de la organización para adaptarse a los cambios del entorno.
Es importante destacar que la implementación de la IA tendrá un impacto significativo en el mercado laboral y en el perfil de los trabajadores en el futuro. Se espera una mayor automatización y digitalización de procesos, lo que permitirá que las tareas repetitivas y operativas sean realizadas por la IA.
Sin embargo, esta evolución tecnológica también fomentará la innovación, la creatividad y la resolución de problemas complejos por parte de los trabajadores, quienes necesitarán desarrollar habilidades y perfiles que les permitan adaptarse al uso intensivo de la tecnología y a sus cambios rápidos. Por lo tanto, la capacitación continua y la capacidad de aprender y desaprender rápidamente serán esenciales para los trabajadores en la era de la inteligencia artificial.
