Los proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial deben planificarse a largo plazo

La Inteligencia Artificial (IA) permite a las empresas optimizar sus procesos, pero también les permite servir mejor a los clientes y, en última instancia, mejorar su competitividad. ¿Estamos preparados para aprovechar el potencial disruptivo de la Inteligencia Artificial?

Incluso si el valor agregado a través de la Ia es obvio, las empresas siempre deben revisar críticamente cada proyecto individual, debido a la gran cantidad de posibles casos de uso.

Consideraciones preliminares para proyectos de IA

La creación de una hoja de ruta detallada es fundamental para las empresas. Los proyectos relacionados con la IA deben planificarse a largo plazo. Para que no haya riesgo de malas inversiones, las empresas no deberían entrar en el mundo de la IA sin consideraciones estratégicas. Y las estrategias de IA siempre deben observarse en relación con las estrategias corporativas. Pero, en última instancia, una solución de inteligencia artificial no es una medicina que haga milagros.

No existe “la” solución de IA. Por tanto, en el inicio siempre está la cuestión del objetivo: ¿qué quiere conseguir la empresa con la IA? Los siguientes puntos suelen mencionarse en las encuestas: tecnología de automatización inteligente y asistentes digitales. Eso significa lidiar con una avalancha de datos en constante crecimiento, reducir los costes laborales, acelerar los procesos o reducir las tareas rutinarias.

Sin embargo, también se ven grandes áreas de aplicación, especialmente en las áreas de mantenimiento predictivo o sensores inteligentes, software de gestión del conocimiento, defensa contra ataques de piratas informáticos o chatbots digitales en la comunicación con el cliente. Dado que en principio es posible una variedad de escenarios, las empresas siempre deben considerar muchos aspectos y actividades, y analizarlos y evaluarlos cuidadosamente.

En el caso de proyectos de IA, también es recomendable crear el puesto de director principal para los equipos de IA interdepartamentales y la implementación de IA. Además, la dirección o el consejo de administración también deben participar en la planificación del proyecto. Si es necesario, deben participar socios externos con un profundo conocimiento de la IA.

Modelo de fase estratégica

Idealmente, los proyectos de Inteligencia Artificial pasan por las siguientes fases estratégicas probadas y comprobadas:

  1. Análisis de la situación actual.
  2. Creación de casos de uso.
  3. Evaluación de casos de uso.
  4. Desarrollo de una hoja de ruta.

#1 Análisis de la situación actual

La fase de análisis trata fundamentalmente de una valoración precisa de los indicadores de o que debe optimizarse en la empresa. Los indicadores deberían incluir, por ejemplo, un alto nivel de esfuerzo manual en los procesos, cantidades suficientemente grandes de datos o procedimientos basados en reglas. Además, debe aclararse si las bases de datos existentes son compatibles con IA, si existen interfaces adecuadas para la conexión IA o si los empleados están suficientemente calificados.

Para ello, se deben verificar los siguientes puntos, entre otros:

  • consideración de todos los aspectos regulatorios o de cumplimiento,
  • facilidad de uso de las nuevas soluciones,
  • preparación y capacitación de los empleados,
  • transparencia de la aplicación de IA para el mundo exterior,
  • impacto del uso de IA en los cambios en los perfiles de trabajo.

Según algunos estudios, los errores incluyen principalmente problemas organizativos, silos de datos o datos de diversas soluciones o implementación.

A partir de estos datos e información, se pueden detectar procesos para los que el uso de la IA logra el mayor beneficio posible. Además, se debe definir el entorno organizacional en el que se va a involucrar, como los departamentos, socios eternos y proveedores. En esta fase, es crucial aclarar si un problema es adecuado para una solución de IA.

#2 Creación de casos de uso

En la fase de casos de uso, se realiza una verificación para ver si existen aplicaciones o casos de uso de IA ya probados o similares, o si es necesario determinar otros nuevos. Al comparar tareas y casos de uso, los responsables seleccionan las aplicaciones de inteligencia artificial adecuadas.

#3 Evaluación de casos de uso

En la fase de evaluación del caso de uso, se prioriza a los candidatos.

#4 Desarrollo de una hoja de ruta

Sobre la base de esas decisiones, se elabora una hoja de ruta con un plan de proyecto detallado.

Modelo de pilar para proyectos de IA

Un proyecto de IA siempre se basa en tres pilares:

  • hardware,
  • software, y
  • ecosistema.

El hardware incluye el almacenamiento, movimiento y procesamiento de datos, en los que se basa el software de análisis de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y el proyecto finalmente se implementa en el ecosistema como una nube. Porque las empresas, a menudo, tienden a comprar algoritmos, aplicaciones o soluciones completas de IA “as-a-Service”, en lugar de desarrollarlas internamente.

El potencial disruptivo de la Inteligencia Artificial