Cómo Desarrollar su Estrategia de Inteligencia Artificial (IA)

La estrategia de IA define una hoja de ruta para integrar la IA en el negocio para mejorar la eficiencia operativa. La inteligencia artificial se puede utilizar para crear productos y servicios empresariales eficientes. Puede optimizar los procesos comerciales automatizando tareas repetitivas. Pero para actualizar el potencial de la IA, una organización necesita un plan estratégico para determinar su madurez en IA, enumerar los desafíos y seguir su progreso.

La IA tiene un impacto profundo en el panorama empresarial y impulsa la innovación. El tamaño del mercado de la IA fue de aproximadamente $330 mil millones en 2021, y será de aproximadamente $1400 mil millones en 2029, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesto del 20,1%. Además, un estudio de Gartner encontró que

• El 80% de los ejecutivos empresariales cree que la automatización de la IA se puede utilizar para cualquier decisión comercial.
• Con el 72% de los ejecutivos informando que tienen o pueden obtener el talento de la IA que necesitan.
• El 54% de las aplicaciones de la IA transitan con éxito de la fase de prueba a la producción.

En este blog, exploraremos qué es una estrategia de IA, su fase de planificación y ejecución, y sus beneficios.

¿Qué es una Estrategia de IA?

Iniciar una empresa de IA sin una estrategia de IA conducirá a complicaciones, expectativas vagas, retrasos no deseados y, en última instancia, abandono del proyecto. Una organización necesita definir sus necesidades de IA, los recursos necesarios y el cronograma para crear una estrategia de IA acción para guiar el crecimiento empresarial.

Fase 1- Plan de Negocio y IA

Estrategia Comercial y Estrategia de IA

El primer paso para que una organización cree su estrategia de IA es identificar sus objetivos y metas. La organización debe revisar su estrategia comercial y alinearla con la estrategia de IA. En este paso, la organización debe responder a las siguientes preguntas:

• ¿Cuáles son nuestros objetivos comerciales y cómo puede ayudarnos la IA a lograrlos?
• ¿Por qué y dónde estamos utilizando la IA?
• ¿Qué tipo y cuántos recursos se necesitarán para ejecutar la estrategia de IA?

Identificar Casos de Uso

Identificar casos de uso es una transición natural de las preguntas formuladas anteriormente. En este paso, la organización debe identificar sus puntos débiles. Con este fin, la organización debe enumerar 3-5 casos de uso relevantes, clasificarlos según su importancia y seleccionar aquellos que puedan ayudar a lograr objetivos comerciales significativos o minimizar el principal problema comercial. Por ejemplo, la visión por computadora se puede utilizar en la atención médica para el análisis de imágenes médicas (por ejemplo, análisis de tomografía computarizada).

Fase 2- Ejecución (un proceso paso a paso para una Estrategia de IA viable)

Estrategia de Datos

No hay IA sin datos. Los datos son un activo para una organización. La estrategia de datos se refiere a un plan integral para que una organización gestione sus datos. Una empresa debe identificar sus fuentes de datos, almacenarlos, actualizarlos y utilizarlos para los objetivos comerciales y las canalizaciones de IA/ML. Al formular la estrategia de IA, la empresa debe alinear su estrategia de datos con la estrategia de IA.

Auditoría y Evaluación de Riesgos

Una aplicación de IA necesita ser agnóstica cuando se cambian variables como el color, el género o la raza. Las aplicaciones de IA sesgadas pueden ser perjudiciales. Se requiere una evaluación de riesgos exhaustiva para consideraciones legales, éticas y sociales.

Con este fin, los auditores utilizan marcos de IA, regulaciones de datos y ética de IA para auditar las canalizaciones de IA/ML. Al realizar evaluaciones de riesgos de las canalizaciones de ML, una organización construye confianza en su sistema de IA.

Infraestructura Tecnológica

La infraestructura tecnológica se refiere al hardware y software necesarios para su estrategia de IA. En este paso, la organización determina la potencia computacional, las bibliotecas de programación, los marcos, los servicios de computación en la nube, las herramientas de procesamiento y análisis de datos y las herramientas de implementación necesarias para crear el sistema de IA.

Mano de Obra Calificada

La organización necesita identificar el equipo que necesita para crear el sistema de IA. Se requieren ingenieros de datos, analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de software y arquitectos de IA para crear la aplicación de IA. La organización debe comunicar los requisitos de talento al equipo de RRHH para comprender y cubrir las brechas de conocimiento. El reclutamiento de talento difiere según el tipo de producto de IA que necesite una organización. Para modelos de lenguaje, se requieren empleados con experiencia en PNL (Procesamiento de Lenguaje Natural) para la detección de objetos y la localización de empleados con experiencia en CV (Visión por Computadora).

Para obtener ayuda con la contratación, visite nuestra guía de las mejores empresas de reclutamiento de IA.

Implementación

Una vez que todo esté en su lugar, es hora de ejecutar el plan. La implementación consiste en los siguientes pasos:

• Recopilación de datos
• Preprocesamiento de datos
• Análisis de datos
• Modelado y evaluación
• Implementación

El arquitecto de IA comprende los objetivos de IA de la organización y lidera el equipo. El analista de datos recibe datos de los ingenieros de datos y los preprocesa. Después del preprocesamiento y análisis, el analista de datos comparte información clave con el equipo y las partes interesadas. El ingeniero de aprendizaje automático crea una estrategia de validación adecuada para la modelización. Una vez seleccionado el modelo con el mejor resultado, el equipo de ingeniería de software elige una plataforma segura para implementar el modelo. Después de la implementación, el modelo se monitorea y actualiza continuamente para lograr los resultados deseados.

Beneficios de tener una Estrategia de IA

Eficiencia mejorada: La IA es eficiente en la toma de decisiones y puede automatizar tareas repetitivas. Al automatizar procesos mundanos, los empleados pueden centrarse en tareas de alto valor.

Claridad: Una estrategia de IA claramente definida crea una hoja de ruta que es fácil de seguir y probablemente tenga éxito. En la estrategia de IA, se comunican los roles y responsabilidades de todos en el equipo. Además, aumenta la confianza de las partes interesadas en invertir en la empresa.

Ventaja competitiva: Tener una estrategia de IA proporciona una ventaja desproporcionada. Por ejemplo, una empresa de auditoría que utilice aplicaciones de IA trabajará más rápido y, a su vez, realizará más negocios.

Estrategia de IA – Camino hacia adelante

La estrategia de IA es el plan integral de una organización para integrar la inteligencia artificial en su estrategia comercial en conjunto con la estrategia de datos. El ecosistema de la IA seguirá expandiéndose exponencialmente con métodos de investigación de vanguardia, datos masivos y recursos computacionales tremendo catalizando el crecimiento. Una organización necesita mantener el ritmo y revisar su estrategia de IA para aprovechar al máximo el auge de la IA.

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