Cómo crear una estrategia de IA exitosa

20 de diciembre de 2023

6 minutos de lectura

La inteligencia artificial (IA) es una fuerza transformadora. La automatización de tareas que solían depender de la inteligencia humana tiene implicaciones de gran alcance, creando nuevas oportunidades para la innovación y permitiendo a las empresas reinventar sus operaciones. Al dotar a las máquinas de la creciente capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones, la IA está afectando a casi todos los sectores, desde la fabricación hasta la hostelería, la sanidad y el mundo académico. Sin una estrategia de IA, las organizaciones corren el riesgo de perder los beneficios que la IA puede ofrecer.

Una estrategia de IA ayuda a las organizaciones a abordar los complejos desafíos asociados con la implementación de la IA y a definir sus objetivos. Tanto si se trata de un análisis de datos más profundo, como de la optimización de los procesos empresariales o de la mejora de las experiencias de los clientes, tener un propósito y un plan bien definidos garantizará que la adopción de la IA se alinee con los objetivos empresariales más amplios. Esta alineación es esencial para extraer un valor significativo de la IA y maximizar su impacto. Una estrategia de IA exitosa también proporcionará una hoja de ruta para abordar los desafíos, desarrollar las capacidades necesarias y garantizar una aplicación estratégica y responsable de la IA en el tejido de la organización.

Las organizaciones que se esfuercen ahora por comprender la IA y aprovechar su potencial, serán las que prosperen en el futuro. Una estrategia sólida de IA permitirá a estas organizaciones navegar por las complejidades de la integración de la IA, adaptarse rápidamente a los avances tecnológicos y optimizar sus procesos, su eficiencia operativa y su crecimiento general.

¿Qué es una estrategia de IA?

Una estrategia de inteligencia artificial no es más que un plan para integrar la IA en una organización de modo que se alinee con los objetivos más amplios de la empresa y los respalde. Una estrategia de IA exitosa debe actuar como una hoja de ruta para este plan. Dependiendo de los objetivos de la organización, la estrategia de IA podría describir los pasos necesarios para utilizar la IA de forma eficaz con el fin de extraer información más profunda de los datos, mejorar la eficiencia, crear una mejor cadena de suministro o ecosistema y/o mejorar el talento y las experiencias de los clientes.

Una estrategia de IA bien formulada también debería ayudar a orientar la infraestructura tecnológica, garantizando que la empresa esté equipada con el hardware, el software y otros recursos necesarios para una implantación eficaz de la IA. Y como la tecnología evoluciona con tanta rapidez, la estrategia debe permitir a la organización adaptarse a las nuevas tecnologías y a los cambios del sector. También deben tenerse en cuenta consideraciones éticas como la parcialidad, la transparencia y los aspectos normativos para apoyar una implementación responsable.

A medida que la inteligencia artificial sigue afectando a casi todos los sectores, es imprescindible contar con una estrategia de IA bien elaborada. Puede ayudar a las organizaciones a desbloquear su potencial, obtener una ventaja competitiva y lograr un éxito sostenible en la siempre cambiante era digital.

Beneficios de una estrategia de IA exitosa

La creación de una estrategia de IA ofrece muchos beneficios a las organizaciones que se aventuran en la integración de la inteligencia artificial. Una estrategia de IA permite a las organizaciones aprovechar deliberadamente las capacidades de IA y alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales generales. La estrategia de IA se convierte en la brújula de las contribuciones significativas al éxito de la organización. Permite a las partes interesadas elegir proyectos que ofrezcan la mayor mejora posible en procesos importantes como la productividad y la toma de decisiones, así como en los resultados finales.

Más concretamente, una estrategia de IA esboza los pasos que permitirán que los proyectos de IA transformen sin problemas las ideas en soluciones impactantes. Esto exige que la organización también tome decisiones importantes en relación con los datos, el talento y la tecnología: una estrategia bien diseñada proporcionará un plan claro para gestionar, analizar y aprovechar los datos para las iniciativas de IA. También determinará el talento que la organización necesita desarrollar, atraer o retener con habilidades relevantes en ciencia de datos, machine learning (ML) y desarrollo de IA, y guiará la adquisición del hardware, el software y los recursos de cloud computing necesarios para garantizar la implantación efectiva de la IA.

En esencia, una estrategia de IA exitosa es indispensable, ya que actúa como soporte de los objetivos empresariales, facilita la priorización, optimiza las elecciones de talento y tecnología y garantiza una integración organizada de la IA que respaldará el éxito de la organización.

Pasos para crear una estrategia de IA exitosa

A continuación se indican los pasos que se suelen seguir para elaborar una estrategia eficaz de inteligencia artificial:

Explore la tecnología

 

Adquirir conocimientos sobre diversas tecnologías de IA, como la IA generativa, el machine learning (ML), el procesamiento del lenguaje natural, la computer vision, etc. Investigar casos de uso de la IA para saber dónde y cómo se están aplicando estas tecnologías en sectores relevantes. Enumere los problemas que puede resolver la IA y los beneficios que puede aportar. Anote los departamentos que lo utilizan, sus métodos y los posibles obstáculos.

Evalúe y descubra

 

Comprenda la organización, sus prioridades y capacidades. Revise el tamaño y la solidez del departamento de TI, que implantará y gestionará los sistemas de IA. Entreviste a los jefes de departamento para identificar los posibles problemas que la IA podría ayudar a resolver.

Defina objetivos claros

 

¿Qué problemas necesita resolver la organización? ¿Qué métricas hay que mejorar? No dé por sentado que la IA es siempre la respuesta, elija objetivos empresariales que sean importantes para la empresa y que la IA haya abordado con éxito en ocasiones anteriores.

Identifique posibles socios y proveedores

 

Encuentre empresas en el ámbito de la IA y el ML que hayan trabajado en su sector. Crear una lista de posibles herramientas, proveedores y asociaciones, evaluando su experiencia, reputación, precios, etc. Priorice las adquisiciones en función de las fases y el calendario del proyecto de integración de IA.

Elabore una hoja de ruta

 

Cree una hoja de ruta que dé prioridad a los primeros éxitos que aportarán valor a la empresa. Escoja los proyectos en función de las necesidades prácticas identificadas. Determine las herramientas y el apoyo necesarios y organícelos en función de lo que sea más decisivo para el proyecto, concretamente:

  • Los datos: elabore una estrategia de datos determinando si se necesitarán datos o conjuntos de datos nuevos o existentes para alimentar eficazmente la solución de IA. Establezca un marco de gobierno de datos para gestionarlos de forma eficaz.
  • Los algoritmos: los algoritmos son las reglas o instrucciones que permiten a las máquinas aprender, analizar datos y tomar decisiones. Un modelo representa lo aprendido por un algoritmo de machine learning. Determinar quién se encargará de implementar los algoritmos y de diseñar, desarrollar y validar los modelos, ya que se necesitan conocimientos especializados para gestionar eficazmente estas tareas. 
  • La infraestructura: determine dónde se alojarán sus sistemas de IA y cómo se van a escalar. Considere si va a implementarlos en su propia infraestructura o en plataformas de terceros.
  • El talento y la externalización: evalúe la preparación y las carencias de competencias dentro de la organización para implantar iniciativas de IA. Determine si existe una cantera de talentos para cubrir puestos como los de científicos de datos y desarrolladores o si las habilidades pueden desarrollarse internamente a través de la formación. Evalúe también si determinadas tareas, como la implementación y las operaciones, deben externalizarse.

Presente la estrategia de IA

 

Presente la estrategia de IA a las partes interesadas, asegurándose de que se alinea con los objetivos empresariales. Logre la aceptación de la hoja de ruta propuesta. Comunique claramente los beneficios, los costes y los resultados esperados. Consiga el presupuesto necesario para aplicar la estrategia.

Inicie la formación y fomente el aprendizaje

 

Comience a mejorar las habilidades de los equipos de IA o contrate a personas con la experiencia adecuada en este campo. Anime a los equipos a mantenerse al día de los últimos avances en IA y a explorar métodos innovadores de resolución de problemas.

Establezca pautas éticas

 

Comprenda las implicaciones éticas del uso responsable de la IA por parte de la organización. Comprométase con iniciativas de IA éticas, modelos de gobierno inclusivos y directrices prácticas. Monitorice periódicamente los modelos de IA para detectar posibles sesgos e implante prácticas de equidad y transparencia para abordar las preocupaciones éticas.

Evalúe y adapte

 

Manténgase al día del rápido desarrollo de nuevos productos y tecnologías de IA. Adapte la estrategia de IA de la organización en función de los nuevos conocimientos y las oportunidades emergentes.

Seguir estos pasos permitirá crear una potente guía para integrar la IA en la organización. Esto permitirá a la empresa aprovechar mejor las oportunidades del dinámico mundo de la inteligencia artificial.

Obstáculos habituales para el éxito de una estrategia de IA

Hay varios problemas que pueden obstaculizar la creación y aplicación de una estrategia de IA eficaz. Su potencial para obstaculizar el proceso debe evaluarse en una fase temprana (y abordar los problemas en consecuencia) para avanzar con eficacia.

Datos insuficientes

 

¿Cómo y dónde están realmente tus datos? Los modelos de IA dependen en gran medida de conjuntos de datos sólidos, por lo que un acceso insuficiente a datos pertinentes y de alta calidad puede socavar la estrategia y la eficacia de las aplicaciones de IA.

Falta de conocimientos sobre IA

 

La falta de conocimiento sobre las capacidades y aplicaciones potenciales de la IA puede provocar escepticismo, resistencia o una toma de decisiones mal informada. Esto restará valor a la estrategia y bloqueará el éxito de la integración de la IA en los procesos de la organización.

Desajuste de la estrategia

 

Si las iniciativas de IA no están estrechamente vinculadas a los objetivos, las prioridades y la visión de la organización, puede resultar en esfuerzos desperdiciados, falta de apoyo de la dirección e incapacidad para demostrar un valor significativo.

Escasez de talento

 

Se necesitan profesionales que desarrollen, apliquen y gestionen eficazmente las iniciativas de IA. La escasez de talentos en IA, como científicos de datos o expertos en ML, o la resistencia de los empleados actuales a actualizar sus conocimientos, podrían afectar a la viabilidad de la estrategia.

Estrategia de IA e IBM

Los recientes avances de la inteligencia artificial (IA) han demostrado la magnitud y el poder de esta tecnología en el mundo empresarial y en la sociedad. Sin embargo, las empresas deben determinar cómo estructurar y controlar estos sistemas de forma responsable para evitar sesgos y errores, ya que la escalabilidad de la tecnología de IA puede conllevar costosos efectos tanto para las empresas como para la sociedad. Conforme su organización utiliza diversos conjuntos de datos para aplicar el machine learning y la automatización a los flujos de trabajo, es importante contar con los guardarraíles adecuados para garantizar la calidad calidad de los datos, la conformidad y la transparencia dentro de sus sistemas de IA.

IBM puede ayudarle a poner en marcha la IA centrándose en las áreas de su negocio en las que la IA puede aportar beneficios reales de forma rápida y ética. Nuestra amplia cartera de productos de IA y soluciones analíticas de calidad empresarial está diseñada para reducir los obstáculos en la adopción de la IA, establecer una adecuada base de datos y, al mismo tiempo, optimizar los resultados y el uso responsable.

Empresas de todo el mundo confían en IBM Consulting como socio para sus viajes de transformación de la IA. Como consultora líder en IA, mejoramos el impacto del desarrollo de la IA y las tecnologías en la nube en la transformación empresarial trabajando a través de nuestra propia tecnología IBM watsonx y un ecosistema abierto de socios para ofrecer cualquier modelo de IA, en cualquier nube, guiados por la ética y la confianza.

 

Autor

Matthew Finio

Content Writer, IBM Consulting