Una Guía Práctica para Obtener el Máximo Provecho de su Inversión en Inteligencia Artificial

POV: Ha escuchado mucho ruido sobre la inteligencia artificial, y así que decide hacer su propia investigación. No importa dónde se vuelva, un experto expone los beneficios y el potencial de desbloqueo empresarial de la inteligencia artificial, y así que concluye que, sí, hay un caso de negocio que se puede hacer para una solución de inteligencia artificial dentro de su empresa.

¿Qué sigue?

La presentación de soluciones de inteligencia artificial para ser utilizadas de diversas maneras, desde herramientas de aprendizaje automático que fortalecen el servicio al cliente hasta una mejor personalización y motores de recomendación de productos para los clientes, hasta herramientas de optimización de logística y cadena de suministro, es fuerte. Cuando se integran con éxito, la tecnología de inteligencia artificial puede tener un retorno de la inversión masivo, lo que lleva a mejores ventas, clientes más satisfechos y operaciones optimizadas que ahorran miles de dólares cada año. Con todo esto en mente, no es de extrañar que la inversión en inteligencia artificial se proyecte que supere los 200 mil millones de dólares para 2025.

En muchos casos, sin embargo, las empresas están invirtiendo en inteligencia artificial sin tener un mapa claro para implementarla. Invertir en una solución de inteligencia artificial sin un camino delineado para la integración o la implementación es un poco como comprar un automóvil deportivo de alto rendimiento sin saber siquiera cómo conducir una transmisión manual.

Veamos algunos de los pasos que las empresas deben seguir después de invertir en inteligencia artificial para garantizar una implementación exitosa, incluyendo consideraciones de datos, capacitación, mejores prácticas y cómo una implementación exitosa puede mejorar la experiencia del cliente en general.

El Papel Esencial de los Datos en la Implementación de la Inteligencia Artificial

Al examinar las aplicaciones de la generación actual de inteligencia artificial y aprendizaje automático, parecen haber resuelto un problema muy específico: las empresas están abrumadas por entradas de datos que no pueden convertir en conocimientos acciónables de manera manual.

Pero la verdad es que la eficacia de un motor de inteligencia artificial se determina por la fuerza y la utilidad de los datos con los que se construye. Para maximizar cualquier inversión en inteligencia artificial, las organizaciones necesitan optimizar sus datos para la calidad, la cantidad y la relevancia.

Una base de datos sólida se puede lograr en tres fases.

La primera fase se trata de desarrollar una estrategia de datos basada en la aplicación específica del sistema de inteligencia artificial. Durante esta fase, una marca definirá qué datos se recopilarán, cómo se almacenarán y cómo se utilizarán para respaldar las iniciativas de inteligencia artificial.

Identificar fuentes de datos clave significa comprender el papel que la empresa espera que su inversión en inteligencia artificial desempeñe. Por ejemplo, utilizar la inteligencia artificial para crear un motor de recomendación de productos y personalización más robusto y eficaz requiere conectar los datos de los usuarios desde un CRM y obtener datos de productos desde un sistema de gestión de información de productos (PIM). Tomar nota de qué datos tiene disponible la empresa y qué puntos ciegos hay puede ayudar a desarrollar iniciativas de recopilación de datos.

Desde allí, una marca necesitará establecer reglas de gobernanza de datos e implementar marcos para la garantía de la calidad de los datos, el cumplimiento de la privacidad y la seguridad. La marca también querrá evaluar la infraestructura de almacenamiento de datos y potencialmente invertir en una solución escalable: la implementación de un motor de inteligencia artificial puede requerir grandes volúmenes de datos.

Con una sólida estrategia de datos en su lugar, la siguiente fase es la incorporación y inicialización de los datos. La incorporación de datos a los sistemas de inteligencia artificial es un paso crucial que requiere una cuidadosa planificación y ejecución. El objetivo es simplificar los procesos de integración de datos para permitir que los modelos de inteligencia artificial aprendan eficazmente de los datos.

Pero antes de que los datos puedan ser incorporados, deben ser preprocesados para eliminar las inconsistencias o la información en conflicto y no relevante, y formateados para garantizar la compatibilidad con los algoritmos de inteligencia artificial. Este proceso puede ser arduo, pero con una planificación adecuada y una comprensión firme de qué datos relevantes se importarán, debería ser manejable incluso para los equipos más pequeños.

Lo que es más, este proceso de inicialización solo necesita hacerse una vez. Con los datos preprocesados, el siguiente paso es automatizar las tuberías de datos para suministrar al sistema de inteligencia artificial datos formateados y relevantes de una manera que minimice la intervención manual. Desde allí, el sistema simplemente necesita ser monitoreado para la calidad y equipado con protocolos para rastrear las versiones de los datos con el tiempo.

Por último, la inversión en inteligencia artificial requiere un mantenimiento y optimización constantes en el lado de los datos. A través de la monitorización constante del rendimiento de la inteligencia artificial y la recopilación de comentarios de los clientes sobre sus interacciones con la inteligencia artificial, las empresas siempre deben estar en busca de mejoras dentro de su proceso de implementación de inteligencia artificial y la integración continua. Cuando los sistemas de inteligencia artificial representan una inversión tan grande, con beneficios igualmente grandes, es solo prudente darle la mejor oportunidad de éxito a través de las mejores prácticas de datos.

La Alfabetización en Inteligencia Artificial es Necesaria para el Éxito a Largo Plazo del Proyecto

Si estás en una posición gerencial, puede ser fácil ver la inteligencia artificial a través de gafas de color de rosa. Ver el potencial empresarial puede oscurecer el hecho de que puede haber resistencia entre los miembros del equipo para aceptar nuevos sistemas y nuevas tecnologías, particularmente aquellas que algunos trabajadores ven como una amenaza a sus empleos. De hecho, un estudio de Pew Research mostró que más del 80 por ciento de los estadounidenses sienten emociones mixtas o negativas sobre el surgimiento de la inteligencia artificial.

Una vez que una empresa ha decidido invertir en una solución de inteligencia artificial, el primer paso es definir claramente el papel que la inteligencia artificial desempeñará y comunicar ese papel de manera transparente a los empleados. Cuando los empleados entienden el potencial y la utilidad de la inteligencia artificial, eliminará los puntos de fricción en su capacitación para aprovechar al máximo la tecnología.

La adopción efectiva de la inteligencia artificial también requiere la colaboración entre equipos y disciplinas dispares. Una forma de fomentar esta colaboración es formar equipos con habilidades diversas para abordar proyectos de inteligencia artificial desde múltiples perspectivas. Crear foros y aprovechar canales de comunicación existentes para compartir conocimientos, mejores prácticas y historias de éxito de la inteligencia artificial puede generar entusiasmo adicional alrededor de la iniciativa.

Al final del día, sin embargo, obtener el máximo provecho de su inversión en inteligencia artificial necesita ser una decisión organizativa respaldada desde arriba. El liderazgo ejecutivo necesita estar a bordo con el proyecto y comunicar ese entusiasmo en todo el equipo.

Obteniendo el Máximo Provecho de su Inversión en Inteligencia Artificial

A pesar de lo que muchos discursos de ventas dicen, implementar una solución de inteligencia artificial no es fácil. Requiere planificación, compromiso organizacional y capacitación. Cuando se ejecuta con éxito, sin embargo, puede tener un impacto transformador en la experiencia del usuario, la funcionalidad organizacional y mucho más.

En términos prácticos, obtener el máximo provecho de su inversión en inteligencia artificial se reduce a tres cosas clave. En primer lugar, definir objetivos claros ayudará a la organización a planificar la implementación y comprender qué aspecto tiene el éxito con la inteligencia artificial. A continuación, recuerde que no todo tiene que estar completado el primer día. Adoptar un enfoque iterativo para la implementación puede ralentizar el proceso y asegurarse de que su equipo y la tecnología estén trabajando en armonía.

Por último, la inteligencia artificial no es una cura para todo, especialmente al principio. El verdadero éxito con la inteligencia artificial requiere monitoreo y evaluación, tomar lo que funciona, replicar esos éxitos y optimizarlos. La inteligencia artificial es una estrategia a largo plazo cuyo valor puede ser cambiador para una empresa. Abordarla de una manera inteligente y medida puede ayudar a desbloquear realmente esa gran inversión.