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Inteligencia artificial La IA desempeñará un papel fundamental en el futuro del trabajo y para mantener una ventaja competitiva. En un mercado cada vez más saturado y siempre activo, las organizaciones necesitan evolucionar. La implementación de la IA es un paso esencial hacia la creación de eficiencias operativas optimizadas que aumentan la longevidad. Es fácil comprender los beneficios de la IA. La mano de obra manual y el aumento de los costos de contratación de recursos humanos para empresas globales es un problema que la IA puede mitigar. Puede desbloquear oportunidades imprevistas y al mismo tiempo impulsar los ingresos. Sin embargo, es fundamental comprender cómo hacerlo, desde la formación de equipos hasta la preparación de los datos, las pruebas y mucho más. Para muchas empresas, el enfoque típico es utilizar características específicas dentro de sus plataformas existentes. Como resultado, no debería sorprender que muchos proyectos de IA fallen. Aquí hay 7 mejores prácticas a seguir al implementar inteligencia artificial:
1. Evaluar su infraestructura de TI
Desafortunadamente, muchas organizaciones están agobiadas por sistemas heredados obsoletos y pilas tecnológicas complicadas, lo que dificulta la implementación de la IA. Si su organización opera en este entorno, es fundamental analizar cómo puede crear la base adecuada y cómo hacerlo de manera realista. Puede que se dé cuenta de que ya tiene algunos proyectos de IA paralizados en el proceso mientras lo hace. Antes de implementar cualquier estrategia de IA coherente, debe resolver este tipo de problemas en su equipo de liderazgo y departamentos. Tómese el tiempo para responder a estas preguntas fundamentales:
¿Ayudará la IA a nuestra organización a crear mejores productos y servicios?
¿Mejorará la IA el tiempo de comercialización?
¿Mejorará la IA la eficiencia de los procesos?
¿Mitigará la IA el riesgo y el cumplimiento?
Las preguntas anteriores son muy similares a lo que puede haber preguntado para cualquier estrategia de desarrollo de nuevas aplicaciones. Para ejecutar con éxito su estrategia de inteligencia artificial se requiere disciplina y el uso de las mejores prácticas enumeradas aquí. Además, sus respuestas pueden impulsar la implementación. Considere la utilización de recursos en términos de tiempo, costos, complejidad y habilidades necesarias para construir sus modelos de IA y justificar su caso de negocio.
Busque casos de uso relevantes para la implementación optimizada de la inteligencia artificial en cada una de las siguientes áreas:
Machine learning (ML)
Natural language processing (NLP)
Comprensión del lenguaje natural (NLU)
Optical character recognition (OCR)
Chatbots
Aprenda cómo sus competidores y colegas han implementado con éxito plataformas de IA. Busque proveedores con un historial fiable para reducir el riesgo. Consulte con las partes interesadas sobre sus casos de uso y las ventajas de implementar la IA. Aproveche también los aceleradores de IA de los principales proveedores de servicios en la nube (CSP) que ya pueden estar incluidos en su LCAP, DMS, BPM, RPA y iPaaS plataformas. Al trabajar con sus partes interesadas y enseñarles cómo utilizar su solución de IA, es más probable que la utilicen, impulsando la adopción en toda la organización.
3. Interpretar los datos brutos
Los datos insuficientes pueden dar lugar a resultados erróneos y al fracaso en la implementación de la IA. Si puede comprender los datos brutos, obtenga la ayuda de los expertos de su negocio para acceder a una interpretación detallada. Examine los datos para asegurarse de que no haya errores tipográficos, componentes faltantes, etiquetas sesgadas y otros errores. Asegúrese de que sus muestras de datos contengan todos los elementos que necesita analizar. Piense en la relación entre sus datos y lo que desea predecir. Asegúrese de que los datos no estén sesgados. Cuando se tome el tiempo para comprender los datos brutos cuidadosamente, también puede notar limitaciones. Estas limitaciones pueden ayudarle a establecer expectativas para el alcance de sus predicciones. Si se necesita intervención humana, verifique todos los puntos de activación, API, casos límite, manejo de excepciones y límites del sistema.
4. Entrenar los modelos
Necesitará datos históricos de alta calidad para entrenar sus modelos de ML. Utilice motores AutoML para crear modelos de reconocimiento de imágenes, voz, vídeo y lenguaje natural. Con los motores AutoML, cualquier usuario puede cargar sus imágenes y crear automáticamente un modelo de ML utilizando una interfaz de arrastrar y soltar. Esencialmente, importa los datos, etiqueta los datos y entrena el modelo. La mejor parte es que un motor AutoML se encarga de todo el trabajo complicado por usted.
5. Medir y seguir sus resultados
Debe experimentar con la inteligencia artificial, pero también debe incorporar un seguimiento, monitoreo y medición disciplinados en cada paso utilizando un enfoque crítico. Además, es esencial auditar continuamente su implementación para garantizar que se alinea consistentemente con sus objetivos comerciales. Cambiar su estrategia es más efectivo que aceptar el fracaso. Continúe probando sus modelos y predicciones para impulsar mejoras adicionales donde sea necesario. Mantenga sus datos limpios y conserve un conjunto de datos maestros brutos para usar en cada ronda de pruebas. También puede utilizar sus datos maestros se establece para probar casos de uso modificados. Supervise su modelo en busca de riesgos y problemas potenciales. No olvide añadir tiempo para gestionar cualquier problema inesperado.
6. Instruir a su equipo y colaborar
La inteligencia artificial sigue mejorando, pero todavía requiere los datos correctos. El problema es que es difícil encontrar expertos en ciencia de datos. Por lo tanto, invierta en educación continua para sus partes interesadas. Añada a sus iniciativas de formación creando un entorno donde la colaboración sea parte de la cultura. Un factor crucial para el éxito de la implementación de la IA es la gestión del cambio. Cree objetivos a corto y largo plazo de lo que espera lograr utilizando análisis predictivos y luego aprendizaje automático y luego procesamiento del lenguaje natural y así sucesivamente en la lista de IA. Mapee cómo cada implementación afecta a cada línea de negocio y cómo mejora los flujos de trabajo de sus empleados.
7. Reconocer los éxitos
Celebre cada éxito e involucre a todos los ejecutivos y partes interesadas. Intente completar sus proyectos en 12 semanas o menos para fomentar la participación continua. A medida que aprenda de cada proyecto exitoso, puede escalar la IA a más líneas de negocio y ubicaciones de la empresa. Utilice sus objetivos como puntos de referencia de éxito y céntrese en sus resultados. Al centrarse en el resultado, tenga en cuenta que las plataformas de IA pueden procesar conjuntos de datos estructurados y no estructurados. Finalmente, el uso de las mejores prácticas para implementar la IA requiere una perspectiva a largo plazo. Recuerde que la implementación de la IA es una maratón y no una carrera de velocidad. Comprenda de qué es capaz actualmente la IA y sea realista acerca de sus plazos y expectativas.
Pensamiento final
Independientemente de cómo programe su plataforma de IA, solo funcionará tan bien como los datos brutos que introduzca en ella. No obstante, la IA es la innovación tecnológica más importante de nuestra era. Reduce el tiempo necesario para construir modelos y procesos empresariales esenciales y, al mismo tiempo, reduce la tasa de error humano. ProcessMaker ofrece una suite galardonada de gestión inteligente de procesos de negocio (iBPMS) que ayuda a las organizaciones a implementar la IA integrándose perfectamente con una amplia gama de sistemas y automation technologies.
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