window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'UA-126260775-1'); Estos son los cinco pasos fundamentales para implementar una estrategia exitosa de IA

Estos son los cinco pasos fundamentales para implementar una estrategia exitosa de IA

Recopilar datos de alta calidad da impulso a una efectiva automatización con IA

Tecnología

Aquellos modelos que combinen todas las técnicas disponibles, tienen una ventaja comparativa sustancial versus los modelos enfocados solo en algunos tipos de tecnologías.

Una automatización exitosa con IA necesita la colaboración de los diferentes equipos dentro de la organización

Un aspecto clave para una correcta implementación de sistemas basados en Inteligencia Artificial (IA), es adoptar un enfoque estratégico a la hora de definir los proyectos y tecnologías a implementar.

Si esto no está claro, las empresas corren el riesgo de quedarse atrás, o bien, embarcarse en proyectos largos, costosos sin un impacto real para la organización y sus objetivos. Es por ello que se deben definir propósitos claros y desarrollar una infraestructura robusta que pueda soportar las exigencias de los sistemas de IA. Además, fomentar la colaboración interfuncional y priorizar las normas éticas es fundamental para el éxito de una automatización de estas características.

En esta línea, despejamos dudas con Paul Flachskampf, CEO de INFORM Australia, quien nos explica cuáles son los cinco pasos fundamentales para sentar las bases del éxito en proyectos de automatización con IA.

1. Definir objetivos claros: Antes de adentrarse en la automatización con IA, es fundamental definir los objetivos que se pretenden lograr para la empresa, determinando tareas o procesos específicos. Contar con un plan delimitado es crucial para mejorar la eficiencia, reducir costos y enriquecer la experiencia del cliente, lo que ayudará a guiar la estrategia de automatización.

2. Recopilar datos de calidad: Los datos de alta calidad son el combustible que impulsa una efectiva automatización con IA. La información de diferentes fuentes se debe automatizar y compilar para garantizar que la misma sea precisa, confiable y representativa en cuanto al problema que se desea solucionar. Invertir en procesos de limpieza y enriquecimiento de datos para eliminar incoherencias o sesgos que puedan afectar el rendimiento de la IA es fundamental.

3. Implementar una infraestructura robusta: Para facilitar la automatización con IA es fundamental contar con una infraestructura sólida y escalable. Se debe evaluar la infraestructura de TI y determinar las actualizaciones o mejoras necesarias para manejar los sistemas de IA. Esto puede incluir recursos informáticos en la nube, un hardware potente y soluciones eficientes de almacenamiento de datos. Construir una base sólida garantiza que los esfuerzos de implementación de IA tengan un correcto funcionamiento y que generen un rendimiento óptimo.

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4. Fomentar la colaboración interfuncional: El éxito de la automatización con IA requiere la colaboración de los diferentes equipos dentro de la empresa. Promover la colaboración entre científicos de datos, ingenieros, expertos del tema y usuarios, ayudará a impulsar un entorno donde se combina la experiencia de múltiples disciplinas, garantizando que los proyectos de automatización se alineen con los objetivos del negocio y se aborden efectivamente los desafíos operacionales. La colaboración interfuncional ayuda a identificar oportunidades potenciales y garantiza una implementación equilibrada.

5. Priorizar la ética: Al embarcarse en la automatización con IA, se debe dar prioridad a la ética para generar confianza y evitar problemas. Es necesario establecer normas y principios claros que permitan garantizar que los procesos sean transparentes, justos y confiables. Una premisa de suma importancia es la privacidad de datos, seguridad y mitigación de sesgos.

Este enfoque de IA Híbrida, es un tipo de inteligencia artificial que combina diferentes algoritmos y técnicas de aprendizaje automático con conocimiento y lógica humana, de manera armónica. A diferencia de otras formas de IA que solo utilizan un enfoque basado en datos o un enfoque basado en reglas, la IAH combina ambos para brindar un rendimiento superior en la toma de decisiones y la resolución de problemas.

"Con el modelo de Inteligencia Artificial Híbrida, las técnicas avanzadas y el aprendizaje de máquina funcionan de la mano, lo que convierte a los software que usan esta tecnología, en alternativas sustancialmente más efectivas. Esto les ha permitido a nuestros clientes alcanzar resultados superiores y reaccionar de manera ágil a cambios en el entorno", concluye Federico dos Reis, CEO de la compañía para Latam.

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