Seis claves para desarrollar tu estrategia de inteligencia artificial

 

La mayoría de ejecutivos sabe que la inteligencia artificial (IA) tiene el poder de cambiar la forma en que se realizan los negocios – y podría contribuir hasta en $ 15.7 billones a la economía global para el 2030 (de acuerdo al PwC’s Global Artificial Intelligence Study). Sin embargo, muchos líderes empresariales aún desconocen cómo realizar una óptima implementación de esta tecnología para llegar a crear el máximo valor. Nuestro estudio 2019 AI Predictions detalla seis áreas clave que las empresas deben de empezar a abordar para crear una estrategia de IA potente y así adelantarse a su competencia.

1. Estructura: organizar el ROI y el impulso

Las compañías líderes están comenzando a usar modelos de inteligencia artificial (IA) en la producción, para optimizar la toma de decisiones y proporcionar inteligencia con visión a futuro para los colaboradores dentro de cada departamento. No obstante, lo que no muchos conocen al respecto, es que los algoritmos de IA son pocos, lo que permite replicarlos exitosamente en otras áreas del negocio. El objetivo a largo plazo es crear una cartera de bloques reutilizables para generar un ROI rápido y un impulso a escala. De acuerdo a nuestro estudio, los ejecutivos están adoptando la estrategia de clasificar los modelos de IA en desarrollo y los conjuntos de datos que se pueden usar en toda la organización como la capacidad más importante en la que se centrarán durante el 2019.

2. Fuerza laboral: reforzar la colaboración entre trabajadores

La colaboración entre los profesionales no especializados en inteligencia artificial y expertos del sector se ha convertido en una parte crucial de la estrategia de la fuerza laboral. De acuerdo al siguiente estudio, el 38% de los ejecutivos centrará sus esfuerzos en las herramientas de IA para los empresarios.

La estrategia que se plantea es desarrollar una fuerza laboral de tres niveles: El primer nivel propone que la mayoría de empleados reciban una capacitación sobre el uso de las aplicaciones mejoradas de IA y el buen gobierno de datos. El segundo se centra en un grupo más especializado, entre 5% y 10% de colaboradores, con el objetivo de que puedan identificar casos de uso y conjuntos de datos, y así trabajar estrechamente con especialistas en IA para desarrollar nuevas aplicaciones. Finalmente, el tercer nivel se orienta a un pequeño grupo de ingenieros y científicos de datos, los cuales van a crear, implementar y administrar aplicaciones de IA.

3. Confianza: hacerse responsable de la IA en todas sus dimensiones

Las preocupaciones han crecido sobre cómo la inteligencia artificial podría impactar la privacidad, la ciberseguridad, el empleo, la desigualdad y el medio ambiente. Clientes, empleados, juntas, reguladores y socios corporativos se están preguntando si es posible confiar en esta tecnología. Por lo tanto, para este 2019, el principal desafío será garantizar que estos sistemas sean confiables.

Para superar este reto, el estudio define algunos puntos que las empresas deberían tomar en cuenta: la equidad, la interpretabilidad, la seguridad, gobernanza y ética del sistema. La tendencia indica que un número cada vez mayor de empresas está supervisando la inteligencia artificial a través de juntas y oficiales de ética. Es posible que también se empiece a crear roles de trabajo que combinen la experiencia técnica con un entendimiento de las preocupaciones regulatorias, éticas y reputacionales.

4. Datos: localizar y etiquetar para enseñarle a las máquinas

¿Cómo convertir la data en valor? Se necesita integrar los sistemas de IA y analítica para obtener información empresarial. El análisis de datos permite administrar mejor el riesgo, ayudar a los empleados a tomar mejores decisiones, automatizar las operaciones de los clientes y más. Sin embargo, nuestra encuesta identifica un problema: las compañías no están proporcionando las bases para que la IA tenga éxito: menos de un tercio de los ejecutivos dice que el etiquetado de datos es una prioridad para su negocio.

5. Reinvención: monetizar la IA mediante la personalización para una mayor calidad

Muchas empresas ya están utilizando IA para mejorar las operaciones y la experiencia del cliente. De hecho, para el 2019, varios de ellos planearán o desarrollarán nuevos modelos de negocio basados ​​en AI e investigarán nuevas oportunidades de ingresos.

Actualmente, las mayores ganancias provienen de las mejoras de productividad, ya que las empresas utilizan la IA para automatizar procesos y ayudar a los empleados a tomar mejores decisiones. Nuestro estudio descubrió que el principal impacto económico se derivará del lado del consumo, a través de productos y servicios de mayor calidad, más personalizados y más basados ​​en datos.

6. Convergencia: combina la IA con analítica, el IoT, entre otros.

El poder de la inteligencia artificial aumenta su potencial cuando se integra con otras tecnologías, como analítica, ERP, IoT, blockchain e incluso, eventualmente, computación cuántica.

El 36% de los ejecutivos encuestados afirmó que administrar la convergencia de IA con otras tecnologías es un gran desafío para 2019. Esta convergencia puede hacer que los nuevos modelos de negocio basados ​​en datos sean más potentes.

El gran reto para las compañías este 2019 es establecer una estrategia de IA. Esta necesitará su propia estructura organizativa y planes de mano de obra; algoritmos confiables y datos correctos para entrenar esos algoritmos; un plan para reinventar el negocio para aumentar los ingresos y ganancias con IA; y la convergencia con otras tecnologías existentes y emergentes. Es una lista ambiciosa de tareas pendientes, pero aquellas empresas que establezcan sus prioridades se diferenciarán.

Para ver el estudio completo haz clic aquí.

 

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