Cómo iniciar con Inteligencia Artificial en la empresa

La IA artificial se utiliza en una amplia gama de aplicaciones en diversos campos. Aquí tienes unas consideraciones básicas iniciales sobre cómo usar la Inteligencia Artificial en tu empresa:a

Define tu objetivo: Antes de comenzar a utilizar la inteligencia artificial, es importante tener claro cuál es el problema que quieres resolver o qué objetivo deseas alcanzar. Puede ser desde automatizar una tarea específica hasta desarrollar un sistema de recomendación o predecir resultados.

Aquí un checklist que te puede ayudar a definir el objetivo:

1. Identifica el problema específico que deseas resolver utilizando inteligencia artificial en la empresa. Por ejemplo, mejorar la precisión de las recomendaciones de productos, optimizar la eficiencia de los procesos de fabricación, etc.
2. Determina en qué parte del problema crees que la inteligencia artificial puede abordar el problema. ¿Puede automatizarse una tarea repetitiva o tediosa? ¿Se puede analizar y extraer información útil de grandes conjuntos de datos? ¿Se puede predecir un resultado o tendencia basado en patrones históricos?
3. Establece metas y métricas claras para evaluar el éxito de tu iniciativa. ¿Qué resultados deseas alcanzar con la implementación de la inteligencia artificial? ¿Cómo medirás el progreso y la efectividad de tu solución? Esto puede incluir métricas como la precisión, el tiempo de procesamiento, la satisfacción del cliente, etc. Si tienes un benchmark de lo que te toma hacerlo a mano, entonces eso establece tu KPI. Si definitivamente a mano no se puede hacer y con IA si se logra, ahí está tu meta.
4. El proyecto va a requerir recursos. Tiempo de quien se dedique a implementarlo y probablemente costo de las aplicaciones o softwares que usarás. Considera las limitaciones y restricciones del proyecto. ¿Existen restricciones de presupuesto, recursos o tiempo? ¿Hay requisitos legales o éticos que debes cumplir? Evalúa los factores que pueden influir en la viabilidad y alcance de tu objetivo.
5. Investiga y analiza casos de uso similares. Ve si alguien ya lo ha hecho. Explora si ya existe una solución que alguien comercialice para lograr lo que deseas. Examina cómo se ha utilizado la inteligencia artificial en proyectos similares y los resultados obtenidos. Esto te ayudará a obtener ideas y mejores prácticas para aplicar en tu propio objetivo.
6. Define el público objetivo y sus necesidades. ¿Quiénes serán los beneficiarios de la solución basada en inteligencia artificial en la empresa? Determinar qué área de tu empresa se beneficiará, te permitirá enfocar tu objetivo.
7. Establece un plan de acción y un cronograma. Como es algo nuevo, no es fácil estimar tiempos, pero al menos puedes dividir el proyecto en hitos alcanzables y establece fechas límite para cada uno.
8. Revisa y ajusta tu objetivo según sea necesario. A medida que avances en el proceso, es posible que debas ajustar tu objetivo inicial en función de lo que vayas logrando o de lo que vayas fracasando. Mantén una mentalidad flexible y abierta a cambios que mejoren la efectividad de tu proyecto.

Otras consideraciones muy importantes

Recopila y prepara los datos: La inteligencia artificial se basa en datos, por lo que necesitarás recopilar y preparar un conjunto de datos relevantes para tu objetivo. Esto puede implicar la extracción de datos de diferentes fuentes, su limpieza y transformación en un formato adecuado para su procesamiento.

Trata de iniciar con lo que ya haya en el mercado. Usar un modelo que otros ya desarrollaron e investigaron, te permitirá aprender y probar de alguien que ya va avanzado. A lo mejor luego encuentras que lo que hay en el mercado no te sirve, pero esa misma circunstancia ya será un logro. Y si avanzas mucho sobre lo existente y no te sirve, entonces ya podrás optar por desarrollar tu propio modelo de IA o utilizar frameworks y bibliotecas de IA existentes.

Empieza con sets de datos pequeños y controlados, datos de prueba o validación. Si no cumple con los resultados deseados, puedes ajustar el modelo, revisar los datos o probar diferentes enfoques hasta lograr un mejor desempeño. A medida que avances vas alimentando mucho más data

Involucra y entusiasma a las personas que vayan a ser beneficiadas (o afectadas) por el esfuerzo y a quienes sean clave para proporcionar datos y reglas de aprendizaje al modelo. Es un proceso de cambio y en los procesos de cambio la comunicación es elemento esencial.

Recuerda que la inteligencia artificial no será un proceso estático. Es importante monitorear y evaluar regularmente el rendimiento de tu modelo en producción y realizar mejoras según sea necesario. Esto puede implicar reentrenar el modelo con nuevos datos o ajustar los algoritmos para mantenerlo actualizado y preciso.

Es una iniciativa estratégica

Implementar el uso de la inteligencia artificial en la empresa de manera efectiva requiere conocimientos técnicos y tecnología. Por ello debe ser una iniciativa estratégica impulsada y acompañada desde la dirección y con recursos humanos y financieros. También es importante considerar los aspectos éticos y de privacidad al trabajar con datos.

¿Por cuales áreas de la empresa empezar?

Aunque hay poca experiencia aún a nivel empresarial, aquí las áreas que pueden ser más sencillas y las que pueden ser más complicadas.

Áreas donde los resultados pueden obtenerse más rápidamente:

Servicio al cliente: La inteligencia artificial se puede utilizar para desarrollar chatbots o sistemas de respuesta automática que brinden respuestas rápidas y precisas a las consultas de los clientes, mejorando la experiencia del usuario y reduciendo la carga de trabajo del personal de atención al cliente.

Marketing y ventas: La inteligencia artificial puede ayudar a analizar grandes volúmenes de datos de clientes, identificar patrones de comportamiento, realizar segmentación de audiencia más precisa y personalizar campañas de marketing. También se puede utilizar para desarrollar sistemas de recomendación que impulsen las ventas cruzadas y adicionales.

Tecnologías de información: Las tareas repetitivas y basadas en datos, como la clasificación, la extracción de información o la limpieza de datos, pueden ser automatizadas utilizando técnicas de inteligencia artificial. Los procesos de mesa de ayuda, detección de problemas, patrones de uso y automatización de procesos.

Análisis financiero: tendencias, patrones, forecast, correlaciones cruzadas, análisis de rentabilidad, etc.

Áreas donde la implementación puede ser más complicada:

Investigación y desarrollo: Aplicar inteligencia artificial en áreas de investigación y desarrollo puede ser más desafiante debido a la complejidad de los problemas y la necesidad de datos de alta calidad. Sin embargo, la inteligencia artificial también puede ayudar en la optimización de procesos y en la identificación de patrones en grandes conjuntos de datos científicos.

Recursos humanos: Implementar inteligencia artificial en el ámbito de recursos humanos puede requerir un enfoque delicado debido a la naturaleza sensible y ética de los datos. Aunque la inteligencia artificial puede ayudar en la selección de candidatos, la evaluación de habilidades y el análisis de la satisfacción del empleado, es importante garantizar la transparencia y la equidad en los procesos.

Operaciones y cadena de suministro: La optimización de operaciones y cadena de suministro con inteligencia artificial puede ser compleja debido a la cantidad de variables involucradas. Sin embargo, se pueden utilizar técnicas de inteligencia artificial para el pronóstico de la demanda, la planificación de la producción y la gestión de inventario, la eficiencia de rutas, los niveles de reorden, lo que puede generar eficiencias significativas a largo plazo.

Empezar por las áreas más afines

Es importante tener en cuenta que la implementación exitosa de la inteligencia artificial en la empresa requiere una comprensión profunda del problema, datos de calidad, recursos adecuados y una estrategia sólida. Es recomendable comenzar en las áreas más afines con proyectos más pequeños y luego escalar gradualmente a medida que se adquiera experiencia y conocimiento en la organización.

No olvidar que mucho del trabajo está siendo ya hecho por los proveedores de tecnología. Hay una carrera impresionante de los fabricantes de tecnología que están invirtiendo millones de dólares para que sus productos, los que tú ya usas o tienes licenciados, salgan con versiones más avanzadas que incorporen inteligencia artificial y eso hace tu vida mucho más sencilla. Si usas Microsoft, AWS, Oracle, Salesforce, Apple, Google, etc.… ellos harán el trabajo pesado, pero tú eres responsable de investigar su oferta y encontrar en que parte de tu empresa puede hacer un mayor impacto.