IA no es solo un experimento<\/p>\n
Muchas empresas vienen desarrollando pilotos de aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial (IA) en sus diferentes procesos de negocios con la esperanza de posteriormente incluirlos en sus modelos de operaci\u00f3n. Lo que escasea es informaci\u00f3n sobre sus resultados.<\/p>\n
Algunos proveedores tecnol\u00f3gicos de estas soluciones los mencionan de manera superficial al momento de exponer las bondades de sus productos, pero no son precisos en sus logros, esto puede llegar a desanimar a las empresas. Independientemente a ello una investigaci\u00f3n de mercado[1], realizada en otras latitudes con mayor acceso a tecnolog\u00edas, indica que cerca del 93% de las empresas tienen interes en IA.<\/p>\n
Los temores sobre el uso de estas tecnolog\u00edas se ir\u00e1n disipando cuanta mayor informaci\u00f3n se tenga sobre ellas, aunque probablemente quedar\u00e1 la duda de si los resultados de los pilotos y las implementaciones son o no exitosos.<\/p>\n
La idea de este art\u00edculo es aportar algunas recomendaciones para que los pilotos sean exitosos.<\/p>\n
Una de las primeras es establecer claramente la finalidad de la implementaci\u00f3n IA en las operaciones de la empresa. Estas herramientas interact\u00faan con nuestros clientes, si han sido dise\u00f1adas para ello, por lo que se espera que la forma y estilo de comunicaci\u00f3n sean amigables, efectivas y claras.<\/p>\n
Esto nos lleva a la segunda recomendaci\u00f3n: Adoptar tecnolog\u00edas que puedan ser escalables en el entendimiento de los operadores y que sean de f\u00e1cil comprensi\u00f3n para aquellos colaboradores en la empresa. Estas herramientas tecnol\u00f3gicas deben \u00a8sumar\u00a8 para que sean adoptadas de manera r\u00e1pida, y deben incrementar la productividad en nuestros colaboradores con impactos notables.[2]<\/p>\n
La tercera recomendaci\u00f3n esta ligada al lugar dentro de los modelos de negocio en que debe incorporarse IA. Es decir, adoptar tecnolog\u00edas que se encuentren alineadas a los sistemas transaccionales y que esten dentro de los sistemas de la empresa. De otra forma no se contar\u00e1 con informaci\u00f3n permanente y actualizada.<\/p>\n
Finalmente, y dado que se trata de tecnolog\u00edas que no son de uso masivo, debemos seleccionar al mejor aliado estrat\u00e9gico y tecnol\u00f3gico para hacerlo. Consideraci\u00f3n importante ya que muchas de las variables cr\u00edticas de la empresa se encuentran en juego (como sus clientes, su informaci\u00f3n y la reserva de su informaci\u00f3n).<\/p>\n
\u00bfHa escuchado de las t\u00e9cnicas \u00e1giles de planificaci\u00f3n y desarrollo de proyectos? Son \u00f3ptimas para este tipo de proyectos, que no solo deben ser r\u00e1pidos sino tambi\u00e9n registrados adecuadamente, para hacer el control de da\u00f1os y aprender de ellos para la siguiente implementaci\u00f3n. De esta forma podremos reducir la incertidumbre y el impacto de un mal piloto de IA.<\/p>\n
[1] Big Data Executive Survey 2018[2] Art. The Problem With AI Pilots. T. Davenport y R. Bean. MIT Sloan Management Review. Julio 2018<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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