11 pasos para la implementación de IA 10 veces mejor que antes

Para maximizar el valor de los conocimientos sobre su negocio, mercado y competidores, deberá centrarse en la implementación de IA de manera inteligente, creativa, experimental, gradual y en equipo.

La IA está evolucionando rápidamente como una técnica viable que permite y facilita las operaciones comerciales críticas. Sin embargo, generar valor corporativo a partir de la IA requiere un enfoque metódico que equilibre a las personas, los procesos y la tecnología. La inteligencia artificial incluye el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y la automatización. Para evaluar las ventajas competitivas que una implementación de IA podría aportar a su estrategia y planificación comercial, las empresas primero deben comenzar con una base sólida y una imagen realista.

La implementación temprana de IA no siempre es una ciencia perfecta, y es posible que al principio deba ser prueba y error, comenzando con una teoría, luego probando y, finalmente, midiendo los resultados. Debido a que es probable que las primeras ideas sean erróneas, es más probable que un enfoque incremental para implementar IA arroje mejores resultados que una estrategia big bang. Este blog puede ayudarlo a evitar fallas y garantizar una implementación exitosa de IA en su empresa.

¿Cuál es la mejor manera de implementar la IA?

Antes de prepararse para la implementación de IA, hágase estas preguntas:

• ¿Está cansado de sentirse abrumado por montañas de datos de la empresa y desea utilizarlos para obtener una ventaja competitiva, pero no sabe cómo?
• ¿Quiere comprender mejor a sus clientes y aumentar la retención de clientes utilizando los datos de su empresa de formas novedosas?
• ¿Estás tratando de mejorar tus habilidades de servicio al cliente?
• ¿Quiere aprender más y descubrir una plétora de otras/nuevas fuentes de dinero?

Entonces, la primera etapa es localizar e identificar los principales problemas comerciales, así como comprender los objetivos de su empresa. Si alguno de los objetivos mencionados anteriormente le parece adecuado y tiene datos comerciales adecuados para lograrlo, siga leyendo.

Para la implementación de IA en su negocio, aquí hay una guía detallada a seguir:-

1. Recopilar y acceder a datos relevantes

¿No suena simple? Después de todo, es la fase más crucial en la implementación de análisis sofisticados. Simplemente comience con lo básico.

• Examine los datos que ha recopilado hasta ahora, estructurados o no estructurados.
• Verifique si existe alguna forma de gobernanza.
• Determine dónde buscar datos de alta calidad.
• Ordenar los datos en categorías.

Comience pequeño. No trate de hacer un seguimiento de todo. Simplemente concéntrese en recopilar y analizar los hechos que lo ayudarán a resolver las dificultades de su negocio.

2. Mejora la fluidez de tus datos

Las discusiones prácticas de IA requieren un conocimiento fundamental de cómo los datos impulsan todo el proceso. “Más que herramientas o tecnología combinadas, la fluidez de los datos es una barrera real y significativa”, dijo Penny Wand, directora de tecnología de la consultora de TI West Monroe. Según un análisis de 2020 de Forrester Research, el 90 % de los responsables de la toma de decisiones sobre datos y análisis perciben el uso ampliado de los conocimientos de datos como un objetivo comercial, mientras que el 91 % confiesa que implementar esos conocimientos es una barrera para sus empresas. Según Forrester, la brecha entre apreciar el valor de los conocimientos y ponerlos en uso se atribuye principalmente a la falta de capacidades analíticas sofisticadas necesarias para generar resultados comerciales. “Para comprender este proceso y lograr un cambio persistente”, dijo Wand, “se requerirá la conciencia y el apoyo de los ejecutivos”.

• Intente vincular sus datos acumulados con los objetivos y dificultades de su empresa. Considere cómo lo ayudará a lograr su objetivo comercial.
• Divide los datos en bits manejables.
• Haz un mapa de tus descubrimientos.
• Mantén claras tus metas y aprovecha al máximo lo que tienes.
• Obtenga información sobre los tipos de datos que puede guardar y usar. Piensa en la ética de los datos.

3. Identifique sus principales impulsores comerciales de IA

Aprender lo que otros están haciendo dentro y fuera de su sector para generar interés y motivar la acción es vital para usar la IA con éxito. Identifique los casos de uso más importantes y evalúe su valor y viabilidad mientras planifica una implementación de IA. Considere las personas influyentes de su proyecto y quiénes deberían convertirse en campeones, encuentre fuentes de datos externas, establezca cómo puede monetizar sus datos fuera y cree una acumulación para que el proyecto siga avanzando.

4. Busque áreas en las que pueda obtener ganancias

Suketu Gandhi, socio de la consultora de transformación digital Kearney, abogó por centrarse en sectores comerciales con alta imprevisibilidad y gran retorno. Las métricas deben ser utilizadas por equipos formados por partes interesadas comerciales con conocimientos tecnológicos y de datos para evaluar el impacto de una implementación de IA en la empresa y su gente. Es hora de concentrarse en lo que le importa a su empresa. Esté atento ahora que sabe qué datos son cruciales y qué lo ayudará a lograr sus objetivos comerciales:

• Se guarda para uso futuro.
• No dedique demasiado tiempo a estudiar las cosas de inmediato; Dale tiempo.
• Concentre sus esfuerzos en los conjuntos de datos más importantes para usted.
• Para tener éxito, debe ser 100% exacto.

5. Evalúa tus recursos internos

Los equipos comerciales deben esbozar cómo se integran estas aplicaciones con la tecnología y los recursos humanos existentes de su empresa una vez que se hayan identificado y priorizado los casos de uso. Internamente, la educación y la capacitación pueden cerrar la brecha de habilidades técnicas, mientras que los socios comerciales pueden facilitar la capacitación en el trabajo. Mientras tanto, el conocimiento externo puede ayudar a acelerar la implementación prometedora de IA.

6. Elige a los mejores candidatos

Es fundamental condensar un gran potencial en una implementación de IA realista, como la comparación de facturas, el reconocimiento facial basado en IoT, el mantenimiento predictivo en sistemas más antiguos o los comportamientos de compra de los clientes. “Sé audaz e involucra a tantas personas como sea posible en el proceso”.

7. Pruebe un proyecto de IA

Se requiere que el equipo de profesionales de IA, datos y procesos comerciales recopile datos, diseñe algoritmos, implemente versiones controladas científicamente y analice el impacto y el riesgo para convertir un candidato para la adopción de IA en un proyecto real.

8. Establecer una base de conocimientos

Los logros y fracasos de los primeros programas de IA pueden ayudar a toda la empresa a comprender mejor la tecnología. Involucre a sus especialistas comerciales y de procesos con sus científicos de datos, manteniendo a los humanos informados para desarrollar la confianza. Reconozca que el camino hacia la implementación de IA comienza con un análisis profundo de datos y buenos informes del espejo retrovisor a la antigua para desarrollar una base de conocimiento. Es más fácil comprender cómo la implementación real de IA valida o refuta la premisa inicial después de que se haya establecido una línea de base.

9. Aumenta gradualmente tu escala

El proceso general de generar impulso para una implementación de IA comienza con modestos triunfos. Las victorias incrementales pueden ayudar a infundir confianza en todo el negocio y alentar a más partes interesadas a llevar a cabo una implementación de IA comparable desde una base más sólida y establecida. Los algoritmos y los procedimientos comerciales se ajustan para una versión escalada y se incorporan a los procesos comerciales y tecnológicos cotidianos.

10. Elevar el nivel de madurez de la IA en todos los ámbitos

Los equipos comerciales deben optimizar el ciclo de vida completo del desarrollo, las pruebas y la implementación de IA a medida que crecen las iniciativas de IA. Tres enfoques fundamentales para madurar las capacidades totales del proyecto para garantizar el éxito a largo plazo:-

• Construya una plataforma de datos moderna que simplifique la recopilación, el almacenamiento y la estructuración de datos para informes y conocimientos analíticos basados ​​en el valor de las fuentes de datos y los indicadores clave de rendimiento deseados para las empresas.
• Desarrolle una estructura organizativa que establezca el motivo de la empresa y fomente el rápido desarrollo del gobierno de datos y plataformas de datos modernas para respaldar los objetivos comerciales y la toma de decisiones.
• Cree la gestión general, la propiedad, los procesos y la tecnología necesarios para gestionar aspectos de datos esenciales de clientes, proveedores y miembros.

11. Mejorar los modelos y procesos de IA regularmente

Los equipos comerciales deben identificar las posibilidades de cambios continuos en los modelos y procedimientos de IA una vez que el sistema general esté en funcionamiento. Los modelos de IA pueden deteriorarse con el tiempo o por causas abruptas como la pandemia. Los empleados, clientes y socios también deben ser monitoreados en busca de comentarios y resistencia a una implementación de IA. El paso final es hacer que sus datos se comuniquen en tiempo real y en la vida real. Eventualmente, cree valor y preparación para la IA. Verifique si sus conocimientos de datos se han convertido en conocimientos comerciales útiles y procesables:-

• Para afinar sus datos, vigile el proceso y comience en el paso uno.
• Determinar más escenarios para utilizar la tecnología de datos.
• Compruebe si está listo para aprovechar los componentes de IA como bots, procesamiento de lenguaje natural, automatización inteligente y análisis predictivo.
• Para obtener mejores resultados, sepa cuándo y dónde emplear sus algoritmos.
• Adopte un enfoque de IA centrado en el ser humano y vea cómo puede beneficiar a su empresa.

Conclusión

Habrá problemas en cada etapa del proceso de implementación de la IA. Integrar la IA en cualquier empresa es un gran desafío.

Para lograr esto, necesita tener un conocimiento profundo, mucho tiempo y dedicación. Además, en lugar de centrarse en cómo la IA puede aportar valor a su negocio específico y determinar dónde se necesita más, céntrese en descubrir dónde la IA puede añadir valor a su empresa específica y determine dónde es más necesario implementarla.