Sienta las bases de las soluciones de IA eficaces

La IA se considera la respuesta a los numerosos desafíos que deben afrontar las organizaciones públicas y privadas, así como el catalizador de la innovación. Sin embargo, hasta el 85% de los proyectos de IA fracasa, lo que supone miles de millones malgastados cada año en soluciones que nunca generan valor.

Explorar la IA requiere inversión, por lo que es importante asegurarse de que esta inversión se traduzca en un valor cuantificable para el negocio. En su guía “Minimiza el riesgo en tus proyectos de IA”, Crayon te enseña a superar las barreras y eliminar los riesgos de tu proyecto de IA, a fin de garantizar que forme parte del 15% de proyectos que tienen éxito.

Los expertos en datos e IA de Crayon comparten sus mejores consejos y prácticas sobre cómo empezar a trabajar con la IA a partir de cientos de proyectos que han tenido éxito en empresas de múltiples sectores y con retos específicos. Estos son algunos de ellos:

-     Define el problema de negocio con claridad

Quizá el riesgo que se asocia con más frecuencia a los proyectos de IA tiene relación con la manera de definir el alcance del proyecto. Es crucial comenzar con un problema de negocio claro que necesite resolverse, de lo contrario, la solución podría no abordar el problema real y generaría poco valor (o ningún valor) para la empresa.

La mejor manera de empezar a dar forma a un problema de negocio es comprender la perspectiva del usuario final y sus puntos débiles. Ser capaces de formular cuál es el problema y su impacto, además de dónde y por qué se produce, es clave para acotar el problema que estamos intentando atajar.

-     Establece objetivos claros para una solución de IA

El éxito de una solución basada en IA nunca debería definirse ni cuantificarse puramente en términos técnicos. Por ejemplo, la precisión del modelo de ML debería alcanzar al menos el 85%. El éxito debería cuantificarse con el valor de negocio (esperado). Resulta mucho más fácil determinar y calcular el ROI (retorno de la inversión) para una solución de IA cuando el problema de negocio se identifica con claridad. 

-     Pon tus datos en orden

En muchas ocasiones, el viaje hacia la IA comienza con una infraestructura de datos y ML moderna. Existe un consenso general que afirma que los datos de alta calidad son el principal recurso para construir modelos eficaces de IA.

La mala calidad de los datos es uno de los principales motivos por los que las soluciones de IA no consiguen generar valor para la empresa: Gartner ha clasificado esto como una de las tres barreras principales en la adopción de la IA. Analizando la calidad de los datos en las primeras fases aumentan sustancialmente las probabilidades de generar un valor cuantificable con la solución basada en IA.

-     Haz uso de las tecnologías cloud existentes

En pocas palabras, la forma en que establezcas tu pila tecnológica impactará seriamente en la velocidad a la que puedas desarrollar soluciones basadas en IA. En algunos casos, tiene sentido construir herramientas de forma interna que satisfagan las necesidades específicas de tu empresa, sobre todo cuando hay suficientes recursos para mantener y seguir desarrollando estas herramientas. No obstante, el uso de los servicios y las tecnologías probadas cloud que ya existen suele ayudar a acelerar el desarrollo de soluciones basadas en IA, y por consiguiente, representa una buena estrategia para numerosas empresas. 

-     Pon la casa en orden

 Quizá el aspecto menos comentado del éxito de la IA son las perspectivas organizativas. Para preparar tu empresa para el éxito con IA no solo hay que tener en cuenta los datos, la tecnología, el negocio y la estrategia, sino también a las personas. Debes implicar a los actores adecuados, abogar por las promociones internas, contar con expertos en la materia dentro del equipo y detectar las lagunas que pueden solucionarse con asesores externos.

Crayon presume de una trayectoria de éxito en la entrega de soluciones basadas en IA para organizaciones de múltiples sectores. A fin de asegurar que las soluciones de IA generan un valor de negocio cuantificable, Crayon ha desarrollado un protocolo de cuatro fases que abarca el viaje completo de una solución basada en IA, desde la evaluación inicial de la oportunidad hasta la gestión continua del modelo de IA. En cuanto a las soluciones personalizadas basadas en IA, las necesidades y la estrategia específicas del cliente siempre se sitúan en el centro del proceso.