Al evaluar cómo implementar o crear herramientas de inteligencia artificial, las empresas deben analizar los casos de uso de mayor valor y planificar la elaboración de una base sólida de apoyo y talento.
Cualquier esfuerzo en implementar la IA se basará en tres grandes partes principales: datos, infraestructura y talento.
- Los datos generan información pero requieren acceso a grandes conjuntos de los mismos. La eficacia del aprendizaje automático se correlaciona a menudo con la cantidad de datos disponibles. En esta etapa, el acceso a grandes cantidades es un requisito indispensable para sacar el mayor valor a las herramientas de aprendizaje automático.
- La infraestructura, tanto de software como de hardware, debe tener su espacio para ejecutar modelos de aprendizaje automático de forma efectiva. Los proveedores de servicios en la nube están bien posicionados para ampliar sus ofertas en la infraestructura de IA y ofrecer soluciones que se pueden utilizar junto con softwares de código abierto. Para algunas empresas, mover los datos de formación a la nube sería demasiado costoso o imposible debido a la regulación u otras razones comerciales. Para estas empresas, será necesaria una gran cantidad de potencia informática y, a veces, se requerirá aceleración de hardware con GPU, FPGA o ASIC.
- El talento es vital para hacer un uso efectivo del aprendizaje automático. Si bien no todas las empresas buscarán construir una organización interna de IA, tener acceso a científicos de datos experimentados es clave para impulsar el valor de la IA. El aprendizaje automático es un tema difícil que requiere experiencia.
- Convertir la IA en ofertas de productos y servicios básicos crea una diferenciación competitiva. Las empresas deben producir su experiencia interna para construir una infraestructura sólida capaz de manejar el desarrollo de AI.
En muchos casos, hacer operativa una estrategia requiere una inversión de capital significativa. Si la construcción de una solución interna no es una opción, la adopción de herramientas de terceros puede ser una alternativa adecuada. Las empresas que no han sido capaces aún de diferenciar sus productos con IA todavía pueden tomar medidas para mejorar y automatizar las operaciones básicas. La eficiencia operativa es también una ventaja competitiva como:
- Servicio diferenciados al cliente a través de bots avanzados y asistentes virtuales
- Pronósticos más inteligentes para la planificación financiera, la gestión de inventario y las ventas
- Procesos automatizados de RR.HH. mediante reclutamiento optimizado, administración automatizada de talentos y beneficios personalizados
- Aumento de la productividad de la fuerza de ventas a través de las ventas automáticas, creación de vínculos inteligentes con los clientes y marketing de destino
- Simplificación de las tareas legales con la debida diligencia y revisión de contratos de IA, investigación jurídica asistida y monitoreo automatizado de IPs.
No todas las empresas comparten las mismas prioridades. Mientras que algunos pueden encontrar que una solución automatizada de servicio al cliente da mayor valor a su negocio, una previsión más inteligente en la gestión de inventarios puede tener mayor importancia para otros.
Un futuro muy próximo
La IA ya no se refiere solo a la investigación teórica en instituciones académicas o laboratorios de I + D; es ya una tecnología fundamental que cambiará la sociedad y conducirá a décadas de innovación. Desde la forma en que llegamos a trabajar, hasta cómo los médicos identifican y tratan las enfermedades, la IA está preparada para forjar un futuro de infinitas nuevas posibilidades.
Las empresas que implementan una estrategia de IA ahora, estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que se presenten. La IA ya está transformando la forma en que hacemos negocios, y para empresas grandes y pequeñas esto podría significar un cambio inquietante.
Sin embargo, la convergencia de la tecnología accesible y de un ecosistema activo sugiere que las empresas están más preparadas que nunca para participar en esta nueva ola de innovación.
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