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Blog Norise

¿Sabes cómo implementar la inteligencia artificial eficazmente en tu empresa?

Si bien el uso de la inteligencia artificial crece día a día, lo cierto es que una gran parte de los proyectos en donde se implementa fallan. Varios son los factores que hay que tener en cuenta para minimizar el riesgo de fracaso, comenzando con la elección adecuada de las iniciativas y posteriormente la búsqueda de promotores y apoyos para la iniciativa.
 



La implementación exitosa de la IA en una empresa requiere planificación, apoyo ejecutivo, y una sólida gestión de datos. Con un equipo adecuado y un enfoque colaborativo, las empresas pueden superar los desafíos y maximizar los beneficios de la inteligencia artificial. Te contamos más en este nuevo artículo.

Soporte y Liderazgo

Llevar adelante un proyecto de AI, requiere si o si de un soporte y liderazgo. La falta de estos dos pilares es una de las razones más comunes de fracaso. 
Es deseable crear un prototipo que ilustre el concepto, sin necesidad de emplear todos los recursos, y ayude a vislumbrar sus resultados.

Colaboración con la información

La Inteligencia Artificial se basa en los datos y, en mayor o menor medida, la empresa tendrá personas o grupos que manejen información necesaria para el proyecto. Por lo que tiene que haber alguien a cargo de obtener y ordenar esta información. La falta de colaboración es otra de las causas de fracaso más frecuentes y se manifestará también en la reticencia a asignar recursos al proyecto para una gran variedad de tareas a ejecutar fuera del desarrollo en sí.

Planificación y organización

La puesta en marcha de un proyecto de IA requiere una cierta inversión en recursos, al igual que cualquier otro proyecto. Es importante para ello una correcta planificación, con el fin de poder justificar su coste. Se recomienda centrarse en la problemática que se resolverá, además considerar un ROI aproximado, el tiempo de comercialización de la idea, el esfuerzo estimado y los escollos que habrá que salvar.

Composición de equipo

Para evitar la falta de experiencia y la desconexión entre desarrollo de software y ciencia de datos hay que definir los perfiles adecuados para su ejecución. Necesitaremos un especialista en data science, pero también un ingeniero de datos (data engineer) con conocimientos de IT y programación más tradicional. Es esencial que intervengan en el equipo expertos de negocio (es decir, stakeholders) para que puedan validar los resultados deseados.

Seguimiento Constante

Los problemas pueden darse en cualquier momento del camino de implementación. Las posibilidades de la inteligencia artificial son infinitas, por lo que es recomendable plantear etapas y objetivos medibles.

Para que la implementación de la IA en tu empresa sea exitosa, te recomendamos elegir soluciones simples y transparentes, y, sobre todo, que sea fácil de explicar su funcionamiento interno.

¿Deseas más información al respecto?