Los pasos que una empresa debe seguir en Inteligencia Artificial
A menudo leemos historias de éxito en las que hay una empresa ha puesto en marcha un gran proyecto sobre Inteligencia Artificial (IA). Firmas de investigación de mercados como Gartner, aseguran que en 2025 la Inteligencia Artificial estará extendida por todo el mundo. Sabemos que es una gran herramienta, así que repasamos algunos pasos que conviene seguir en su adopción.
Invertir en cloud
El primer paso es digitalizar servicios y apostar por el cloud computing para hacer viable la Inteligencia Artificial. Es necesario que una empresa tenga una infraestructura que le conceda la posibilidad de simular situaciones y posibles necesidades futuras. Por sus características, tanto la nube pública como los entornos MultiCloud e Híbridos son opciones interesantes para construir estas infraestructuras. Al final, se trata de tener a tu disposición una serie de recursos con los que puedes ir jugando (PaaS, KaaS, SaaS, etc.) y que siempre se puedan interconectar.
Contratar especialistas
Dentro de la empresa, es necesario contar con profesionales que sepan lo que es la Inteligencia Artificial, conozcan los recursos que se necesitan para aplicarse, así como las finalidades que puede interesarle a la empresa. No es un mundo sencillo, y hay profesionales muy preparados para ello en el mercado laboral, así que este paso tiene que ver con contratar o reubicar empleados por sus conocimientos técnicos y organizativos. Como estamos en un entorno laboral en el que no es fácil contratar gente tan específica, una magnífica opción es contratar perfiles digitales versátiles y apostar por la formación específica desde la empresa.
Implantar un enfoque de Inteligencia Artificial en la empresa
Más allá de mencionar los beneficios de la IA para la empresa o cómo se aplica, es necesario que dentro de la organización se trabaje el Data Science. Aislar la IA a los empleados que estén especializados en ella es un error porque es importante generar una cultura dentro de la empresa. Esto facilita la puesta en marcha de proyectos conjuntos que resulten más fácilmente amortizables.
No desconectar los datos, ni dificultar su acceso
Este puede ser uno de los errores que más se cometen, y lo que se debe hacer es evitar silos de datos para que no haya una desconexión. Tenemos que ir a la fuente de los datos y conservarlos ahí para hacer un modelo que nos permita usarlos donde se generan, con el fin de reutilizarlos para otros objetos. Un modelo data mesh es una elección idóneo para aquella empresa que desea apostar por la Inteligencia Artificial para avanzar.
Estudios y análisis sí, pero la práctica también
No hay que ahogar a los directivos de una empresa con análisis muy estadísticos o súper numéricos de lo fabulosa que es la IA. Es más, no es una tarea sencilla descifrar todo lo que esta tecnología puede portar a la empresa. Desde Keepler Data Tech, una empresa de análisis avanzado de datos, proponen identificar un pool de datos con el fin de realizar pruebas de concepto y , una vez extraídos los resultados, facilitar la toma de decisiones.
Elegir el modelo de gobierno de IA
Cada empresa es un mundo y se organiza de forma distinta, así que deberéis adaptar el modelo de gobierno de Inteligencia Artificial al negocio; todo ello sin despreocuparnos de la privacidad, seguridad y control. Podremos encontrar empresas más reguladas que otras, en las se toman decisiones de forma centralizada; otras, delegan la tomas de decisiones. La automatización y el centralismo deben estar claros.
Integración definitiva
Con todo lo descrito, el último paso es integrar la IA efectivamente en un producto o servicio. Llegados a este punto, tenemos que sacar un rédito económico de toda la inversión que supone en profesionales, cultura, formación, etc.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.