Cómo desarrollar su estrategia de Inteligencia Artificial (IA)

La estrategia de IA define una hoja de ruta para integrar la IA en los negocios para mejorar la eficiencia operativa. La inteligencia artificial se puede utilizar para crear productos y servicios de negocios eficientes. Puede optimizar los procesos comerciales automatizando tareas repetitivas. Pero para hacer realidad 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 IA fue de aproximadamente $330 mil millones en 2021, y se espera que sea de aproximadamente $1400 mil millones en 2029, con una tasa de crecimiento anual del 20,1 %. Además, un estudio de Gartner encontró que

• El 80% de los ejecutivos de empresas 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 en IA que necesitan.
• El 54% de las aplicaciones de IA tienen éxito en la transición 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 aventura de IA sin una estrategia de IA conduce a complicaciones, expectativas vagas, retrasos no deseados y, en última instancia, al abandono del proyecto. Una organización necesita definir sus necesidades de IA, los recursos necesarios y el cronograma para crear una estrategia de IA acción que guíe el crecimiento empresarial.

Fase 1- Plan de negocios y IA

Estrategia empresarial 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 empresarial y alinearla con la estrategia de IA. En este paso, la organización debe responder a las siguientes preguntas:

• ¿Cuáles son nuestros objetivos empresariales 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 ese 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 los principales problemas comerciales. Por ejemplo, la visión por computadora se puede utilizar en la atención médica para el análisis de imágenes médicas (por ejemplo, escaneo 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 tuberías 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 necesita 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 tuberías de IA/ML. Al realizar evaluaciones de riesgos de las tuberías 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 construir el sistema de IA.

Mano de obra especializada

La organización necesita identificar al equipo que necesita para construir el sistema de IA. Los ingenieros de datos, analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de software y arquitectos de IA son necesarios 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 los modelos de lenguaje, se necesitan empleados con experiencia en PNL (Procesamiento de Lenguaje Natural) para la detección de objetos y la localización de empleados con experiencia en Visión por Computadora.

Para obtener ayuda con el reclutamiento, 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 los partes interesados. El ingeniero de aprendizaje automático crea una estrategia de validación adecuada para el modelado. Una vez que se selecciona 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 tiene probabilidades de tener éxito. En la estrategia de IA, se comunican los roles y responsabilidades de todos en el equipo. Además, aumenta la confianza de los partes interesados en invertir en la aventura.

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

Estrategia de IA – Hacia adelante

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

¿Quiere más contenido relacionado con la IA? Visite unite.ai.