¿Está su organización realmente preparada para la IA?
Brady, director ejecutivo de TheoremOne y socio gerente de Halmos Ventures, es un emprendedor en serie y tecnólogo con la misión de transformar la innovación.
El auge de la inteligencia artificial generativa está transformando el panorama empresarial. Las empresas de todas las industrias están explorando formas de aprovechar la IA para mejorar sus operaciones, aumentar la productividad y obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, no todas las empresas están listas para aprovechar esta tecnología, aunque piensen que lo están.
La preparación de la IA requiere una combinación de factores, cada uno tan importante como el siguiente. Aquí, revisaré cómo determinar si su empresa está lista para dar el siguiente paso.
Primero, asegure la integridad y precisión de los datos
Como saben los ingenieros y los CTO, los datos son el combustible que impulsa la IA. Es esencial garantizar que los conjuntos de datos sean precisos, completos y confiables. La mala calidad de los datos puede dar lugar a modelos de IA inexactos, lo que puede tener graves consecuencias para su negocio. Para ayudar a garantizar la integridad de los datos, establezca un marco de gobierno de datos que incluya controles de calidad de datos, seguimiento de linaje de datos y controles de acceso a datos. ¿La pieza más importante? Invierta en herramientas de limpieza y normalización de datos para garantizar que sus datos sean consistentes y sin errores.
Como captura perfectamente Harvard Business Review, no está listo para la IA a menos que todos sus datos estén controlados. “Las promesas de los proveedores de IA no dan sus frutos a menos que los sistemas de datos de una empresa estén debidamente preparados para la IA. Los datos están encerrados en silos, son inaccesibles, están mal estructurados y, lo que es más importante, no están organizados de tal manera que se utilicen como el combustible que hace que la IA funcione”.
Identificar e implementar las herramientas adecuadas
Obviamente, la IA requiere herramientas e infraestructura especializadas para ofrecer valor. Un gran caso de uso es el servicio de atención al cliente basado en inteligencia artificial y centrado en el ser humano. Si puede encontrar la herramienta adecuada, hará más que simplemente potenciar los chatbots, puede resolver casos comunes al instante, predecir y priorizar tickets y ayudar a los agentes de soporte con conocimiento fácil de encontrar.
Otro buen ejemplo son las herramientas de procesamiento de lenguaje natural. Implementar un marco de NLP en sus propias herramientas o plataformas puede ser complicado por muchas razones. Por ejemplo, el uso de herramientas de PNL en la industria de la salud. La herramienta de IA debe ser compatible no solo con la pila de tecnología de la organización de atención médica, sino también con las diversas terminologías médicas y el lenguaje utilizado por los profesionales de la salud.
A medida que evalúa las herramientas relacionadas con la IA, asegúrese de que las herramientas que elija sean compatibles con su pila de tecnología existente y puedan integrarse sin problemas con sus otros sistemas.
¿Qué tan saludable es su ecosistema en la nube?
Los modelos de IA requieren una potencia informática significativa, razón por la cual muchas empresas eligen aprovechar la infraestructura de la nube para sus necesidades de IA. Pero hay más razones centradas en la IA por las que la solución en la nube de una empresa debe ser sólida. Por ejemplo, la escalabilidad. Como se mencionó, casi todas las aplicaciones de IA requieren grandes cantidades de recursos informáticos, especialmente cuando se entrenan en grandes conjuntos de datos. Un ecosistema de nube saludable y listo para IA proporcionaría una infraestructura escalable que se puede aprovisionar y desaprovisionar fácilmente según sea necesario, permitiéndole escalar hacia arriba o hacia abajo según la carga de trabajo.
Parece obvio, pero tener una infraestructura de nube saludable que aloje sus herramientas de inteligencia artificial finalmente le ahorrará dinero a su empresa. Dada la cantidad exorbitante de almacenamiento y computación necesaria para las herramientas y aplicaciones de IA, tiene sentido pasar a la nube en lugar de mantener una infraestructura local a medida que comienza a escalar.
Riesgo, responsabilidad y barandillas para situaciones extremas
La IA tiene el potencial de transformar su negocio, pero también presenta nuevos riesgos y responsabilidades que vale la pena revisar. Por ejemplo, los modelos de IA pueden introducir sesgos o errores que pueden tener implicaciones legales o reglamentarias. Por lo tanto, es fundamental establecer protocolos de cumplimiento y gestión de riesgos que aborden los riesgos únicos de la IA. Esto podría significar realizar auditorías periódicas de sus modelos de IA y establecer procesos de toma de decisiones transparentes.
En algunas situaciones, los modelos de IA pueden tener consecuencias no deseadas que pueden tener implicaciones de gran alcance. Por ejemplo, una herramienta de reclutamiento podría mostrar un sesgo involuntario o un automóvil autónomo podría optar por chocar contra un humano para evitar un accidente más grave. Por lo tanto, es esencial establecer barandas o cajas de seguridad que puedan evitar que ocurran eventos catastróficos. Esto podría significar la introducción de supervisión humana, el establecimiento de umbrales de rendimiento o la implementación de un mecanismo de apagado de emergencia.
Construyendo su pila de IA
Construir una pila sólida de IA requiere una planificación cuidadosa y atención a los detalles. Asegúrese de definir claramente sus objetivos y casos de uso; esto lo ayudará a identificar las tecnologías y los datos que necesita para construir con éxito. Sin un objetivo claro, está construyendo un poco sin rumbo, lo que resulta en pérdida de tiempo y recursos.
Como dije anteriormente, recopile y preprocese datos de alta calidad. Los datos son la base absoluta de cualquier caso de uso de IA. Experimente con técnicas de aumento de datos para aumentar la diversidad de su conjunto de datos y mejorar el rendimiento del modelo. Esto me lleva a un punto importante: construir modelos robustos. Entrene sus modelos de IA utilizando las mejores prácticas, como la regularización, el ajuste de hiperparámetros y la validación cruzada.
Luego, implemente y supervise sus modelos. Supervise la precisión, la velocidad y la escalabilidad, y vuelva a capacitarlos regularmente para garantizar que sigan siendo precisos a lo largo del tiempo. Y es importante estar al tanto de las últimas herramientas y técnicas.
Entonces, ¿está lista su empresa?
Tómese el tiempo para trabajar con su equipo ejecutivo y su equipo de datos para asegurarse de que su empresa esté lista para aprovechar la tecnología de IA. Asegúrese de que sus datos sean confiables y precisos, verifique dos y tres veces el estado de su sistema en la nube y dedique el tiempo y los recursos para construir su pila de IA con cuidado y con mucha atención a los detalles. Una vez que haya investigado y preparado la funcionalidad cruzada, podría ser el momento de comenzar con la IA en serio.
