Para saber cómo implementar inteligencia artificial en tu empresa, es importante hacerse varias preguntas en un primer lugar. La primera que debemos hacernos es ¿qué queremos conseguir? ¿Cuál es el objetivo real de implementar la IA en nuestro entorno profesional?
La inteligencia artificial debe tener como objetivo servir a los objetivos de negocio y su implantación debe seguir un plan estratégico con unos pasos definidos para asegurar el éxito.
Las empresas que adoptan la IA como un objetivo en sí mismo a menudo suelen fracasar. Hay que tener claro que las empresas se tienen que servir de los sistemas de Inteligencia Artificial para funcionar de manera inteligente, aprovechar sus datos y mejorar su rentabilidad.
Las empresas no necesitan la IA para convertirse en algo nuevo que aún no comprenden. La necesitan para desarrollar sus fortalezas y convertirse en lo que ya son, pero mejor. Por eso, entender bien sus implicaciones y para qué queremos utilizarla, es fundamental para saber cómo implementar inteligencia artificial en tu empresa.
A la hora de elaborar ese plan estratégico y definir claramente los objetivos de la implantación de la IA, deberíamos hacernos las siguientes preguntas:
- ¿Qué se desea lograr?
- ¿Se quiere mejorar la experiencia del cliente?
- ¿Mejorar procesos internos?
- ¿Se necesitan ideas sobre diseño de productos, o los productos tienen características que podrían mejorarse con la IA?
- ¿Hay procesos y tareas, repetitivos y aburridos, que sean propensos a errores, donde puedo reducir costes o donde alguna asistencia pueda hacer que el personal sea más efectivo?
Expectativas sobre la IA
Debemos tener claro que la inteligencia artificial no es una varita que va a tocar nuestro negocio y mejorarlo por arte de magia. Además de definir claramente los objetivos de negocio que queremos conseguir tenemos que entender el alcance actual del caso de uso que necesitemos aplicar.
La primera idea importante es que la IA resuelve bien problemas específicos bien definidos. La IA funciona bien en entornos controlados y ante desafíos concretos.
Un buen ejemplo son los vehículos autónomos. Aparentemente parece un problema muy grande difícil de acotar. Sin embargo, puede dividirse en varios problemas específicos, bien definidos: planificar una ruta, identificar señales, detectar obstáculos (otros vehículos y peatones), controlar los frenos, etc.
Problemas que en conjunto parecen inabarcables, pero al verlos por separado y poder acotarlos, pueden ser resueltos con técnicas de Inteligencia Artificial.
Otro ejemplo, los recomendadores de series o películas como Netflix. Adivinar cuales pueden ser tus películas o series favoritas antes de que las hayas visto parece otro objetivo complicado. Sin embargo, este algoritmo utiliza cuestiones muy concretas para llegar a esas conclusiones.
Por ejemplo, la valoración que has dado a un contenido de temática similar, si has acabado la temporada o si abandonas una serie al empezarla, o si hay actores que aparecen de forma recurrente en los contenidos que ves de forma habitual.
Procesando cada una de estas informaciones y combinándolas, el algoritmo es capaz de adivinar otras series o películas que van a gustarte.
Otra idea clave es que la IA no se aplica únicamente para automatizar procesos y sustituir personas. Aunque hay procesos que son automatizables la IA puede ser una herramienta muy eficaz para potenciar el trabajo humano haciéndolo mucho más eficiente.
Por ejemplo, si se usa la Inteligencia Artificial para la detección de fraudes, probablemente aumentará la cantidad de posibles casos detectados y no se necesitarán tantas personas para analizar los datos. Sin embargo, si seguirán siendo necesarias personas para gestionar los casos que encuentren.
De este modo, la IA puede usarse para realizar la parte más monótona y repetitiva del trabajo, y así poder dedicar más personal (y con un mayor nivel de cualificación) a las partes menos rutinarias y más creativas.
La mayoría de los sistemas de IA suelen requieren entrenamiento y calibración. Sobre todo si son soluciones o plataformas genéricas. Posiblemente será necesario un equipo para asegurarte de que el sistema funcione. Tendrás que entrenarlo, monitorearlo, invertir dinero en hacer que funciona. Las soluciones suelen estar mejor calibradas cuando más acotado sea el problema que pretenden resolver.
No es lo mismo predecir el riesgo de impago de un cliente en España, que el riesgo de impago de un cliente en Sevilla para una hipoteca de primera vivienda de 150.000 euros a 30 años que está casado y tiene dos hijos. La información adicional permite que el modelo del segundo ejemplo sea más preciso que el del primero.
¿Cómo invertir en proyectos basados en IA?
Antes de hacer inversiones prueba la tecnología, realiza un piloto. Esto te va a dar una buena medida de la dificultad para trabajar con la tecnología y sobre todo, podrás ver resultados reales sobre tus propios datos para sacar conclusiones fiables.
Hazte con aplicaciones que estén listas para ser usadas siempre que sea posible. No intentes reinventar la rueda. Utilizar soluciones SaaS (Software as a service) que te permitan evitar realizar grandes desembolsos en licencias y solo pagar por el uso que realizas.
Aunque depende de la estrategia de cada compañía, en general es preferible utilizar soluciones disponibles que tratar de desarrollarlas. El coste de crear un equipo y desarrollar una solución será muy superior y más lento que utilizar una solución de mercado.
Una vez que tenga claro los resultados y valide la tecnología puedo decidir internalizar determinados procesos o desarrollos.
En conclusión, como en todo proyecto, es importante destacar que los factores de éxito dependen del sponsor interno, de la visión a largo plazo, de la alineación estratégica, de las capacidades a construir e incorporar, de las alianzas con partners experimentados que nos sirvan de guía, y del compromiso y el seguimiento constante.
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