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5 decisiones clave que debe tomar antes de implementar la IA
La inteligencia artificial ha barrido nuestras vidas cotidianas. Los asistentes virtuales hacen nuestras compras y controlan de forma autónoma la calefacción y refrigeración de nuestros hogares. En la pantalla grande, incluso los ayudantes impulsados por IA de Tony Stark, J.A.R.V.I.S. y F.R.I.D.A.Y., se encargan de la mayor parte de la salvación del mundo. Las organizaciones no solo buscan la inteligencia artificial para producir estos productos y servicios revolucionarios, sino que también la utilizan para reforzar sus sistemas internos. Con su potencial para alterar casi todos los aspectos de la vida y los negocios, no sorprende que la IA encabeza la lista de prioridades presupuestarias de los CIO en 2021. El interés de la IA incita a muchas organizaciones a seguir adelante con nuevas ideas de implementación. Pero sin el marco adecuado, estas grandes visiones se desinflan rápidamente.
Explore estas 5 preguntas importantes antes de invertir en IA:
Un informe de MIT Sloan revela los peligros de lanzarse de cabeza: el 40% de las organizaciones que realizaron inversiones significativas en IA informan pocos o ningún beneficio comercial de su uso. Aquí le mostramos cómo puede preparar el escenario para superar esta estadística y convertirse en un actor importante en IA.
¿La iniciativa de IA seleccionada se alinea con un propósito comercial real?
No implemente la IA solo por novedad; quiere asegurarse de que proporcionará un valor real para su organización. ¿Puede utilizarla para eliminar procesos ineficientes, reducir costos, aprovechar una nueva oportunidad rentable o contribuir a un proyecto de gran valor? Seleccione un caso de uso que sea más que un truco de salón eligiendo una tecnología que se alinee con un propósito concreto que pueda marcar la diferencia en su organización.
¿No está seguro de si debe crear, comprar o externalizar su iniciativa de IA? La elección depende de las circunstancias únicas de su organización, principalmente la sensibilidad al tiempo, las necesidades de personalización y la madurez de TI. Estos son los criterios preliminares que los CIO están utilizando para evaluar esta decisión:
Necesidades de personalización
Las soluciones preempaquetadas no siempre dan en el blanco, pero dependiendo de su caso de uso, su lista de requisitos imprescindibles podría ser innegociable. Suponga que necesita opciones de personalización de nicho o la capacidad de satisfacer solicitudes ad hoc frecuentes. En ese caso, debería explorar una creación interna.
Restricciones de tiempo
Puede llevar meses, incluso años, entrenar adecuadamente un algoritmo de IA. Watson, el cerebro impulsado por IA de IBM que desafió a los campeones de Jeopardy Ken Jennings y Brad Rutter, tardó de tres a cinco años en perfeccionarse. Si las restricciones de tiempo son una preocupación, comprar una solución preexistente podría ser la opción correcta.
Grupo de talentos
La IA es relativamente nueva en el mundo empresarial: una encuesta de 2017 a 1500 líderes empresariales informó que solo el 17% estaba familiarizado con la tecnología. Avance rápido a 2021, y ahora está consolidado como una piedra angular de la transformación digital: la mitad de las organizaciones están inmersas en la implementación de proyectos de IA en al menos una función comercial. A pesar del auge meteórico de la IA, la experiencia técnica en el campo todavía está en su infancia. Una encuesta reciente de Deloitte reveló que el 49% de las empresas experimentan una escasez de talento de moderada a extrema en desarrolladores e ingenieros de IA. La creación de tecnología de IA de gran potencia requiere un arsenal de miembros experimentados del equipo, por lo que si carece de esto, podría considerar la externalización o la compra de una solución prefabricada.
¿Necesita una solución propietaria?
Si la tecnología de IA en sí misma es su diferenciador competitivo, crearla utilizando una plataforma fácilmente disponible es inaceptable. Considere Pandora, una aplicación de música que utiliza la IA como su oferta central: su algoritmo propietario analiza cientos de puntos de datos por canción para crear listas de reproducción individualizadas. El uso de una plataforma lista para usar a la que otras empresas puedan acceder degradaría su PI y su promesa central. Si está desarrollando una tecnología de IA para aprovechar una oportunidad naciente, hay muchas ventajas en crearla usted mismo. Puede desarrollar y poseer la PI del activo y aprovecharla para construir su marca o cartera. Pero, si solo está buscando mejorar las operaciones financieras o de recursos humanos del día a día, seleccionar una opción lista para usar es una apuesta más rentable.
¿Utilizará un entorno de nube híbrida?
Cuando trabaja en la nube, tiene acceso a un tesoro de herramientas de primer nivel para respaldar su iniciativa de IA. Un servicio en la nube puede encargarse de agregar, almacenar y analizar flujos de datos entrantes. Sin embargo, a medida que las oportunidades de IA se expanden a industrias más sensibles como la banca, el gobierno y la atención médica, muchos ejecutivos de información están preocupados por la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo. Al utilizar un modelo de nube híbrida, las organizaciones innovadoras pueden obtener lo mejor de ambos mundos. Puede bloquear datos altamente seguros en el entorno estrictamente controlado de la nube local o privada, mientras accede a servicios de nube pública de primer nivel.
¿Están sus datos listos para la IA?
Para la mayoría, la respuesta es no, pero este es uno de los primeros pasos más importantes para preparar a su organización para ganar con la IA. Los modelos de inteligencia artificial solo son tan efectivos como los datos que los alimentan. Las cosas emocionantes que suceden entre la ingesta de datos y los conocimientos valiosos dependen inextricablemente de la calidad de sus datos sin procesar. Si sus datos no están organizados, la IA no generará las grandes ganancias que su equipo imagina. Aquí hay algunas preguntas importantes basadas en datos para explorar antes de presionar el botón de lanzamiento en una atractiva oportunidad de IA:
¿Están sus datos bien estructurados? Los datos mal organizados dificultan que la IA obtenga conocimientos útiles. Pequeños errores como aceptar fechas de nacimiento en varios formatos o números de teléfono de clientes con demasiados dígitos desorganizan una base de datos.
¿Son sus datos confiables? Por ejemplo, si está incorporando análisis web para ayudar a impulsar futuras decisiones de marketing sin filtrar los accesos de bots de spam, está debilitando el potencial de sus algoritmos.
¿Están sus datos bien probados? Considere el robot de Twitter Tay. Tay era una IA juguetona que iniciaba conversaciones amigables con otros usuarios, ingiriendo sus respuestas para mejorar su estilo de comunicación. Pero, las respuestas desagradables y odiosas eventualmente corrompieron su modelo de datos alegre, reduciendo su comportamiento a un troll común. Es importante asegurarse de que sus datos impulsen información que ayude, no perjudique, sus objetivos.
Al igual que el cerebro humano, los datos se mueven a través de un canal que comprende múltiples vías y transiciones a través de varios centros de toma de decisiones. Los datos de baja calidad son uno de los Las 5 principales razones por las que fallan los proyectos de IA, así que asegúrese de que su casa de datos esté en orden antes de seguir adelante con sus grandes ambiciones de IA. La IA tiene el poder de transformar su organización de más de una manera. Es por eso que el 95% de las empresas lo considera un elemento clave de sus esfuerzos de transformación digital. Al basar su viaje en estas cinco preguntas, puede asegurarse de que su organización esté lista para cosechar los beneficios de esta tecnología que cambia el mundo.
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