Estás leyendo la publicación: Cómo desarrollar su estrategia de inteligencia artificial (IA)
La estrategia de IA define una hoja de ruta para integrar la IA en el negocio para mejorar la eficiencia operativa. La inteligencia artificial se puede utilizar para hacer productos y servicios comerciales eficientes. Puede optimizar los procesos comerciales mediante la automatización de tareas repetitivas. Pero para actualizar el potencial de la IA, una organización necesita un plan estratégico para determinar su madurez de IA, enumerar los desafíos y realizar un seguimiento de su progreso.
La IA tiene un impacto profundo en el panorama empresarial e impulsa la innovación. AI mercado el tamaño fue de aproximadamente $ 330 mil millones en 2021, y sería de aproximadamente $ 1400 mil millones en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual de 20.1 %. Además, un Gartner estudio encontró que
- El 80% de los ejecutivos de negocios creen que la automatización de la IA se puede utilizar para cualquier decisión comercial.
- Con el 72% de los ejecutivos informando que tienen o pueden obtener el talento de IA que necesitan.
- El 54% de las aplicaciones de IA pasan con éxito de piloto a producción.
En este blog, exploraremos qué es una estrategia de IA, su fase de planificación y ejecución, y sus beneficios.
¿Qué es una estrategia de IA?
Comenzar una empresa de IA sin una estrategia de IA generará complicaciones, expectativas vagas, retrasos no deseados y, en última instancia, el abandono del proyecto. Una organización necesita definir sus necesidades de IA, los recursos requeridos y el cronograma para construir una estrategia de IA procesable para guiar el crecimiento del negocio.
Fase 1- Plan de Negocios e IA
Estrategia empresarial y estrategia de IA
El primer paso para que una organización haga su estrategia de IA es identificar sus metas y objetivos. La organización debe revisar su estrategia comercial y optimizarla para alinearla con la estrategia de IA. En este paso, la organización debe responder a las siguientes preguntas:
- ¿Cuáles son nuestros objetivos comerciales y cómo la IA puede ayudarnos a alcanzarlos?
- ¿Por qué y dónde estamos usando la IA?
- ¿Qué tipo y cuántos recursos se necesitarán para ejecutar la estrategia de IA?
Identificar casos de uso
La identificación de casos de uso es una transición natural de las preguntas formuladas anteriormente. En este paso, la organización debe identificar sus puntos débiles. Con ese fin, la organización debe enumerar de 3 a 5 casos de uso relevantes, clasificarlos según su importancia y seleccionar los que pueden ayudar a lograr objetivos comerciales significativos o minimizar el problema comercial principal. Por ejemplo, la visión por computadora se puede usar en el cuidado de la salud para el análisis de imágenes médicas (por ejemplo, tomografía computarizada).
Fase 2- Ejecución (un proceso paso a paso para una estrategia de IA viable)
Estrategia de datos
No hay IA sin datos. Los datos son un activo para una organización. La estrategia de datos se refiere a un plan integral para que una organización administre sus datos. Una empresa debe identificar sus fuentes de datos, almacenarlas, actualizarlas y usarlas para objetivos comerciales y canalizaciones de IA/ML. Al formular la estrategia de IA, la empresa debe alinear su estrategia de datos con la estrategia de IA.
Auditoría y Evaluación de Riesgos
Una aplicación de IA debe ser agnóstica cuando se modifican variables como el color, el género o la raza. Las aplicaciones de IA sesgadas pueden ser dañinas. Es necesaria una evaluación de riesgos exhaustiva por consideraciones legales, éticas y sociales.
Con este fin, los auditores utilizan marcos de IA, regulaciones de datos y ética de IA para auditar las canalizaciones de IA/ML. Al realizar evaluaciones de riesgo de canalizaciones de ML, una organización genera confianza en su sistema de IA.
Infraestructura de tecnología
La infraestructura tecnológica se refiere al hardware y software necesarios para su estrategia de IA. En este paso, la organización determina el poder computacional, las bibliotecas de programación, los marcos, los servicios de computación en la nube, las herramientas de procesamiento y análisis de datos y las herramientas de implementación necesarias para construir el sistema de IA.
Mano de obra calificada
La organización necesita identificar el equipo que necesita para construir el sistema de IA. Se requieren ingenieros de datos, analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de software y arquitectos de IA para crear la aplicación de IA. La organización debe comunicar los requisitos de talento al equipo de recursos humanos para comprender y superar las brechas de conocimiento. El reclutamiento de talentos difiere según el tipo de producto de IA que necesita una organización. Para los modelos de lenguaje, se requieren empleados con experiencia en NLP (Procesamiento del lenguaje natural) para la detección de objetos, y se requieren empleados de localización con experiencia en CV (Computer Vision).
Para obtener ayuda con la contratación, visite nuestra mejor guía de empresas de reclutamiento de IA.
Implementación
Una vez que todo está en su lugar, es hora de ejecutar el plan. La implementación consta de los siguientes pasos:
- Recopilación de datos
- Preprocesamiento de datos
- Análisis de los datos
- Modelado y Evaluación
- Despliegue
El arquitecto de IA comprende los objetivos de IA de la organización y lidera el equipo. El analista de datos recibe datos de los ingenieros de datos y los procesa previamente. Después del procesamiento previo y el análisis, el analista de datos comparte información clave con el equipo y las partes interesadas. El ingeniero de aprendizaje automático crea una estrategia de validación adecuada para el modelado. Una vez que se selecciona el modelo con el mejor resultado, el equipo de ingeniería de software elige una plataforma segura para implementar el modelo. Después de la implementación, el modelo se monitorea y actualiza continuamente para lograr los resultados deseados.
Beneficios de tener una estrategia de IA
Eficiencia mejorada: La IA es eficiente en la toma de decisiones y puede automatizar tareas repetitivas. Al automatizar los procesos mundanos, los empleados pueden concentrarse en tareas de alto valor.
Claridad: Una estrategia de IA claramente definida crea una hoja de ruta que es fácil de seguir y es probable que tenga éxito. En la estrategia de IA, se comunican las funciones y responsabilidades de todos los miembros del equipo. Además, aumenta la confianza de las partes interesadas para invertir en la empresa.
Ventaja competitiva: Tener una estrategia de IA da una ventaja desproporcionada. Por ejemplo, una empresa de auditoría que utilice aplicaciones de IA trabajará más rápido y, a su vez, hará más negocios.
Estrategia de IA: camino a seguir
La estrategia de IA es el plan integral de una organización para integrar la inteligencia artificial en su estrategia comercial junto con la estrategia de datos. El ecosistema de IA continuará expandiéndose exponencialmente con métodos de investigación de vanguardia, datos masivos y enormes recursos computacionales que catalizan el crecimiento. Una organización necesita seguir el ritmo y revisar su estrategia de IA para aprovechar al máximo el auge de la IA.
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