Los desafíos a enfrentar antes de comenzar con la IA

La inteligencia artificial y la tecnología detrás de ella están creciendo a un ritmo vertiginoso. Los especialistas en marketing se han dado cuenta de su gran potencial y se esfuerzan por aprovechar al máximo las oportunidades de la tecnología. Se están realizando numerosos avances en este sentido, y muchas organizaciones han ocupado un lugar central en el mundo de la IA con análisis de datos en profundidad y soluciones de descubrimiento de datos.

Estoy emocionado de asociarme con Io-Tahoe. Io-Tahoe es una de las pocas organizaciones que ha asumido las complicaciones de la IA y se esfuerza por lograr algo grande a partir de esta enorme hazaña. Brindan a sus clientes soluciones de descubrimiento de datos inteligentes y catálogos impulsados ​​por IA y los ayudan a obtener información procesable de los datos de sus clientes.

Potencial de la IA

El potencial de la Inteligencia Artificial es evidente. Adobe ha estimado que pueden esperar que el 31 por ciento de todas las organizaciones comiencen a usar IA en los próximos 12 meses. Esta estadística está respaldada por el hecho de que hay más empresas emergentes que nunca que centran sus operaciones en la IA y los servicios que brinda a las masas.

Aproximadamente el 61 por ciento de las organizaciones que siguen estrategias innovadoras recurrieron a la IA para extraer extractos de los datos que antes podrían haber pasado por alto. La innovación es una característica distintiva de la Inteligencia Artificial, y las ideas de empresas emergentes que creen en esta ideología rara vez pueden vivir sin el oxígeno que es la IA.

Los especialistas en marketing no solo confían en la IA, sino que los consumidores también están comenzando a comprender su gran potencial. Alrededor del 38 por ciento de los consumidores comienzan a creer que la IA mejorará el servicio al cliente. Con esta creciente conciencia y popularidad, podemos esperar que estos números aumenten más adelante.

Desafíos antes de comenzar con la IA

A las organizaciones les resulta difícil encontrar su equilibrio bajo las cuatro V de big data; Volumen, Variedad, Veracidad y Velocidad. Más del 38 por ciento de los tomadores de decisiones de análisis y datos del mercado informaron que sus conjuntos de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados aumentaron en 1000 TB en el año 2017.

El crecimiento de los datos está aumentando rápidamente, al igual que las iniciativas que están tomando las organizaciones para extraer valor de ellos. Aquí se encuentran numerosos desafíos que las organizaciones deben superar para extraer todo el valor de la IA.

Estas complicaciones son:

Obtener datos de calidad

Sus herramientas de inferencia solo serían tan buenas como los datos que tiene con usted. Si los datos que está alimentando a sus máquinas no están estructurados ni son impecables, la inferencia obtenida de ellos apenas sería suficiente para su organización. Así, el primer paso del proceso es disponer de datos de calidad.

Sin la presencia de confianza en la calidad de los datos, no procederían con su iniciativa de IA. Esto demuestra la importancia de la calidad de los datos en la IA y cómo cambia la perspectiva de las partes interesadas involucradas.

El concepto de Pareto se aplica aquí, ya que los científicos de datos están obligados a dedicar casi el 80 por ciento de su tiempo a preparar los datos para el análisis y luego el 20 por ciento restante a realizar el análisis de los datos preparados. La creación de estos conjuntos de datos para el análisis final es clave para el éxito general del programa, razón por la cual los científicos tienen que dedicar su tiempo.

El fenómeno 80/20 ha sido observado por muchos analistas en línea, quienes creen que el 80 por ciento del valioso tiempo de un científico de datos se dedica a buscar, reorganizar y limpiar grandes cantidades de datos.

Conseguir el mejor talento

Una vez que tenga datos de calidad, debe comprender la importancia de reclutar y retener al mejor talento de la industria. Dado que la IA es relativamente nueva, el mercado laboral aún no ha madurado. Por lo tanto, debe ser paciente en su búsqueda del talento adecuado.

Dos tercios de los actuales tomadores de decisiones de IA presentes en el mercado luchan por adquirir el talento de IA adecuado para su empresa. Con la contratación realizada, el 83 por ciento de estas empresas luchan por retener a sus preciados empleados. La escasez de talento obviamente va más allá de todos los defectos técnicos, ya que las empresas necesitan una amplia gama de conocimientos para manejar los sistemas de IA. Lo que se entiende aquí es que las prácticas tradicionales de reclutamiento son apenas implementables y que las organizaciones necesitan buscar otras opciones.

Acceso a datos

Con la creciente tasa de regulaciones de datos en el horizonte, cualquier organización puede terminar fácilmente en el lado equivocado de la ley si no se toman las medidas adecuadas. El RGPD o Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea es una de las políticas de privacidad de datos más avanzadas y actualizadas a nivel estatal. Cumplir con dichas políticas es obligatorio, ya que el incumplimiento puede dejarlo en una situación desesperada.

Confianza y Transparencia de Datos

Hay un déficit de confianza y el mercado de inteligencia artificial y análisis no muestra signos de disminuir con el tiempo. Si bien el mercado ha aumentado y progresado a pasos agigantados, este déficit de confianza sigue siendo el mismo y no muestra signos de disminución.

Estrategias que puede seguir para comenzar con la IA

Con las complicaciones mencionadas anteriormente, definitivamente no lo dejaremos colgando aquí. Hay ciertas estrategias que puede seguir para la implementación generalizada de IA. Éstos incluyen:

Crear una visión de IA

A las organizaciones que saben qué esperar de su campaña de IA les va mejor que a aquellas que no tienen idea acerca de esta tecnología y simplemente se involucran porque su competencia sí. Una visión de IA también puede actuar como una lista de objetivos para el futuro, de modo que pueda hacer coincidir sus metas finales con lo que planeó antes.

Cree y administre equipos centrados en el recorrido del cliente

El objetivo final o la mega visión detrás de la IA es mejorar la experiencia del cliente y agregar valor a sus ofertas. Para hacer esto mejor, puede crear equipos centrados en el viaje del cliente que sigan a los clientes a lo largo de su viaje y mejoren su experiencia en el camino. Tu tarea va más allá de simplemente formar un equipo, ya que también tendrás que monitorear su progreso en el futuro.

Accesibilidad de datos y cultura

Si bien las tres cuartas partes de todas las empresas quieren estar impulsadas por los datos, solo alrededor del 29 por ciento puede estar de acuerdo en que son buenos para conectar sus análisis y datos para generar conocimientos de forma activa. Si los datos que tiene no están listos para obtener información procesable, una a su organización en torno a ese análisis y tome decisiones comerciales basadas en eso.

La accesibilidad y la cultura de los datos son necesarias para su organización porque los datos accesibles le permiten concentrarse en las decisiones comerciales, avanzar rápidamente y crear una cultura informada donde los datos lo ayuden a tomar mejores decisiones y tomar mejores acciones.

Gestión integral del ciclo de vida de la IA

La gestión integral del ciclo de vida de la IA se relaciona con la gestión de datos desde su extracción hasta que se presentan en forma de información procesable. El proceso conlleva diferentes etapas como la adquisición, almacenamiento, difusión, aprendizaje e implementación de los datos. Al implementar una gestión integral, puede asegurarse de que sus datos estén siempre en buenas manos.

La IA es el futuro para generar información procesable para su organización. Con las herramientas correctas, puede obtener los resultados deseados y superar las complicaciones iniciales.