Integre tecnologías de IA para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos

La IA es una maravilla de la ciencia moderna que ha permitido muchas posibilidades antes inconcebibles. Muchas cosas en la industria se han vuelto más eficientes y productivas como resultado de la IA.

Hablando sobre el papel de la IA en los negocios, tiene una amplia gama de aplicaciones en el mundo comercial. La IA está afectando todas las actividades comerciales en varias industrias, desde lo común hasta lo espectacular. Las tecnologías de IA se están volviendo cada vez más importantes para las empresas que buscan formas de preservar una ventaja competitiva, ya que están ampliamente disponibles.

A continuación se muestran algunas estadísticas de IA que están cambiando nuestros procedimientos comerciales.

• Según Fortune Business Insights , el mercado global de IA para 2021 es de $47,47 mil millones, y se espera que crezca a $360,36 mil millones para 2028 a una CAGR del 33,6% durante el período de pronóstico.
• Según Gartner, el aumento en el uso de la IA en las empresas creará un valor empresarial de 2,9 billones de dólares y 6200 millones de horas de productividad laboral en 2021.
  
• Otro pronóstico de Gartner relacionado con el valor comercial de la IA destaca el apoyo/aumento de decisiones como el tipo más grande de IA por valor agregado comercial con la menor cantidad de barreras tempranas para la adopción. El pronóstico predice que el apoyo/aumento de decisiones trascenderá otros tipos de iniciativas de IA para 2030 y representará el 44 % del valor comercial global derivado de la IA.

• Según Forbes, el 83 % de las empresas creen que la IA es una prioridad estratégica para sus negocios en la actualidad.
  
• A pesar del papel cada vez mayor de la IA en los negocios, muchas empresas enfrentan desafíos de desarrollo e implementación, y estos problemas de IA deben resolverse . En este blog, conocerá la metodología de seis pasos para integrar la tecnología de IA y los beneficios de la IA en los negocios que pueden ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos.

Ahora profundicemos en la implementación de tecnologías para lograr los objetivos de la empresa.

Implementación de tecnología de IA

1. Familiarízate con la tecnología

Las empresas primero deben identificar qué tecnologías ejecutan tipos específicos de actividades, así como sus fortalezas y límites, antes de comprometerse con un programa de IA. Por ejemplo, algunos ejemplos de inteligencia artificial en los negocios son la automatización de procesos robóticos y los sistemas expertos basados ​​en reglas, que tienen claro cómo funcionan, pero ninguno es capaz de aprender y evolucionar.

El aprendizaje profundo, por otro lado, sobresale en la extracción de conocimiento de enormes cantidades de datos etiquetados, pero es casi imposible comprender cómo lo hace. Esto puede ser problemático en áreas altamente reguladas como los servicios financieros, donde los reguladores exigen saber por qué se toman tales decisiones.

Varias empresas pierden tiempo y dinero buscando tecnología incorrecta para el trabajo. Las empresas, por otro lado, están mejor posicionadas para evaluar qué tecnologías satisfarían mejor las necesidades específicas, con qué proveedores tratar y qué tan rápido se puede implementar un sistema si tienen un conocimiento profundo de las diversas tecnologías. Se requiere investigación y educación continuas, generalmente dentro de TI o un grupo de innovación, para obtener esta comprensión.

2. Comprenda los requisitos de su negocio

Revise su negocio y decida qué puntos débiles estratégicos se pueden abordar con soluciones basadas en IA. El primer paso es averiguar qué partes de la empresa podrían beneficiarse más de las aplicaciones cognitivas. La IA en los negocios puede brindar información predictiva. Puede asistirlo en la automatización de procesos. Puede averiguar los objetivos de su empresa examinándolos. Por lo general, son partes de la empresa donde el conocimiento (percepción obtenida del análisis de datos o una colección de textos) tiene una gran demanda pero no está disponible por alguna razón.

El siguiente paso para integrar la IA es establecer un programa de IA para realizar una evaluación exhaustiva de las necesidades y capacidades, seguida del desarrollo de una cartera de proyectos priorizados. Las empresas que utilizan IA deben realizar evaluaciones en tres áreas:

• Identificando las posibilidades
• Evaluación de los casos de uso
• Elección de la tecnología adecuada

¿Qué tan difícil es técnica y organizativamente implementar la solución de IA propuesta? ¿Valdrían la pena el tiempo y el esfuerzo por las ventajas de lanzar la aplicación de IA en los negocios?

Gartner realizó un estudio en línea a través de la encuesta " Estrategias de desarrollo de IA y ML ". Según la encuesta, la cantidad promedio estimada de proyectos de IA en una organización fue de cuatro en 2019, pero los encuestados esperaban incluir 15 proyectos en los próximos tres años. Esto indica que para 2022, las organizaciones encuestadas esperan tener un promedio de 35 proyectos de IA o ML en marcha.

3. Priorizar los principales generadores de valor

Deberá determinar los posibles beneficios comerciales y financieros de la IA en proyectos comerciales una vez que haya establecido las necesidades de su empresa. Considere diferentes implementaciones de IA e intente vincular cada una con resultados reales enfocándose en objetivos a corto plazo y demostrando el valor financiero o comercial lo mejor que pueda.

Al considerar sus objetivos, tenga en cuenta que los impulsores de valor (como un mayor valor para el cliente o una mayor eficiencia de los empleados) son tan importantes como los mejores resultados de la empresa. Considere si las máquinas, en lugar de las personas, podrían realizar ciertas tareas que requieren mucho tiempo de manera más eficiente.

El valor impulsor examina si las herramientas de IA que se están considerando para cada caso de uso son realmente capaces. Algunas empresas pueden sentirse frustradas por los chatbots y los agentes inteligentes, por ejemplo, porque la mayoría de ellos actualmente no pueden igualar la resolución de problemas humanos más allá de los escenarios programados simples (aunque están mejorando rápidamente). Otras tecnologías, como la automatización robótica de procesos, que pueden acelerar procedimientos simples como la facturación, pueden ralentizar sistemas de fabricación más complicados.

4. Pilotos de lanzamiento

Las empresas deben comenzar con proyectos de prueba antes de implementar aplicaciones cognitivas en toda la organización, ya que la diferencia entre las capacidades de IA actuales y anticipadas no siempre es evidente.

Los pilotos de prueba de concepto están especialmente diseñados para proyectos con alto valor comercial. También permiten que la organización pruebe más de una tecnología a la vez. Tome precauciones adicionales para evitar "inyecciones" de proyectos por parte de altos ejecutivos que han sido influenciados por proveedores de tecnología.

Considere establecer un centro cognitivo de excelencia o una estructura equivalente para manejar muchos pilotos si su empresa planea hacerlo. Este método ayuda con el desarrollo de las habilidades y competencias técnicas necesarias dentro del negocio, así como la transición de pequeños pilotos a aplicaciones más grandes con mayor efecto.

En una encuesta encargada por MemSQL sobre la adopción de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en el lugar de trabajo , el 65 % de los encuestados que trabajan y se preparan para usar ML/AI mencionaron que el punto principal para adoptar ML e IA era para permitir una toma de decisiones comerciales más informada y subrayar la importancia de estas tecnologías para el análisis.

5. Ampliar

Muchas empresas han lanzado con éxito pilotos cognitivos, pero no han sido tan efectivos en la implementación de IA en toda la organización. Las empresas que utilizan IA necesitan planes precisos para escalar para cumplir sus objetivos, lo que requiere coordinación entre los especialistas en tecnología y los propietarios del proceso comercial automatizado.

La ampliación casi siempre es necesaria al integrar la IA con los sistemas y procesos existentes porque las tecnologías cognitivas generalmente ayudan a tareas individuales en lugar de procesos completos.

Las empresas deben considerar si la integración requerida es practicable antes de comenzar el proceso de ampliación. Uno de los ejemplos de inteligencia artificial en los negocios es la escalabilidad, que se verá limitada si la aplicación de IA en los negocios se basa en tecnología propietaria que es difícil de obtener. Asegúrese de que los propietarios de su negocio y el equipo de TI hablen sobre los problemas de escalabilidad antes o durante la fase piloto. Incluso con una tecnología relativamente básica como RPA, es difícil tener éxito en una ejecución final alrededor de TI.

Según la encuesta de McKinsey sobre 33 casos de uso de IA en ocho funciones comerciales, los resultados sugieren que la IA está brindando un valor significativo a las empresas. Con más del 44 % de los encuestados, se informó que los ahorros de costos derivados de la adopción de IA en las unidades comerciales donde se implementa, la adopción de IA ha reducido los costos de las unidades comerciales en al menos un 10 %, en promedio. Es probable que los encuestados informen un crecimiento de los ingresos de los casos de uso de IA en los sectores de marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios y gestión de la cadena de suministro.

6. Comience poco a poco

Sin embargo, cuando comience inicialmente, sea juicioso en la forma en que aplica la IA en los negocios, es decir, no arroje todos sus datos en su primer proyecto y espere lo mejor.

Comience con un conjunto de datos de muestra menor y aplique IA para demostrar el valor que contiene. Luego, después de algunas victorias, implemente estratégicamente la solución con el apoyo total de las partes interesadas. Luego puede pasar a ver qué tan bien funciona su IA en un nuevo conjunto de datos antes de ponerlo a trabajar en datos que nunca antes había visto.

Después de confirmar si su plan inicial se ajustaba a la escala (o si necesitaba cambiar su enfoque antes de seguir adelante), puede pasar de proyectos de bajo costo y bajo riesgo a iniciativas más ambiciosas: estos aprendizajes tempranos podrían ser vitales para evitar costosos futuros errores.

Preguntas frecuentes

Q1. ¿Cómo construir una IA?

R. La creación de un sistema de IA se diferencia de la programación informática estándar en que el software no se mejora automáticamente. Hay seis pasos principales a tener en cuenta al construir una IA.

• identificar el problema
• Preparar datos
• Elija algoritmos
• Entrena los algoritmos
• Elige un lenguaje de programación
• Ejecutar en una plataforma seleccionada

Q2. ¿Cómo utilizar la inteligencia artificial?

R. En los últimos años, se han realizado descubrimientos de IA gracias a los avances en el poder de procesamiento, la disponibilidad de cantidades masivas de datos y algoritmos innovadores.

La inteligencia artificial se considera un componente crítico de la revolución digital de la sociedad, y se prevé que los usos futuros traerán cambios significativos. A continuación se muestran algunas industrias en las que la IA está generando cambios.

• Reconocimiento de voz
• tecnología sanitaria
• Servicios de transmisión
• chatbots
• IA en la industria agrícola
• Fabricación
• Transporte
• La seguridad cibernética

Q3. ¿Cómo ayuda la IA a las empresas?

R. A continuación se presentan algunas de las formas en que la IA ayuda a las empresas a crecer y monitorear su progreso:

• El análisis de sentimientos es un proceso automatizado que se utiliza para monitorear y analizar las emociones y opiniones de las personas en diferentes tipos de texto.
• Con Powerful Competitive Intelligence, uno puede rastrear todo lo que hacen sus competidores, desde productos hasta personas y promociones, y tomar las decisiones más informadas.
• Los pronósticos de ventas en AI le permiten ver problemas potenciales mientras aún tiene tiempo para evitarlos.
• Con el análisis predictivo, la IA convierte la información en conocimiento y proporciona información sobre el futuro.

Nota de conclusión

La integración de la IA en cualquier empresa es una tarea importante.

Necesita un conocimiento profundo, mucho tiempo y un compromiso con la precisión. Además, en lugar de centrarse en cómo la IA puede aportar valor a su negocio específico y determinar dónde se necesita más, céntrese en cómo la IA puede añadir valor a su negocio específico y decida dónde se necesita más para implementarla con éxito.

Luego, con la ayuda y el conocimiento de una empresa de desarrollo de inteligencia artificial , puede poner en práctica sus ideas comerciales de IA y producir valor a largo plazo utilizando el área desafiante de la IA.