{"id":1139,"date":"2023-05-30T16:15:00","date_gmt":"2023-05-30T16:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/?p=1139"},"modified":"2023-05-31T06:11:27","modified_gmt":"2023-05-31T06:11:27","slug":"como-identificar-oportunidades-exitosas-para-aplicar-ia-en-su-organizacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/como-identificar-oportunidades-exitosas-para-aplicar-ia-en-su-organizacion\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo identificar oportunidades exitosas para aplicar IA en su organizaci\u00f3n?"},"content":{"rendered":"\n<p>La <a href=\"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/limites-de-inteligencia-artificial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">inteligencia artificial<\/a> (IA) parece ser la nueva respuesta a todos los problemas. Sus beneficios (mejores tomas de decisi\u00f3n de manera m\u00e1s r\u00e1pida obviando tareas repetitivas) han hecho que muchas organizaciones sienten la necesidad de desarrollar una estrategia de este tipo.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, el primer dilema a resolver es d\u00f3nde aplicarla y qu\u00e9 beneficios deseamos obtener. Responder esa pregunta no debe ser complicado, aunque se trata de una decisi\u00f3n de negocio con gran impacto a futuro y con potencial para una profunda transformaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta presi\u00f3n obliga a los l\u00edderes de negocio incluso a pensar si el talento con el que cuentan es el correcto para definir una estrategia de este tipo.<\/p>\n\n\n\n<p>En un reciente art\u00edculo, la jefe de Data Science Evangelism de la plataforma de miner\u00eda de datos KNIME, Rosaria Silipo, afirm\u00f3 que \u201cpara probar las aguas de la IA, no es necesario contratar nuevos talentos completamente capacitados desde el principio\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>En su visi\u00f3n, el primer paso en la adopci\u00f3n de inteligencia artificial es identificar la primera aplicaci\u00f3n de ciencia de datos para implementar el proyecto inicial.<\/p>\n\n\n\n<p>Su \u00e9xito o fracaso y el esfuerzo requerido le dar\u00e1n a la gerencia la informaci\u00f3n que necesita para decidir si proceder y c\u00f3mo introducir m\u00e1s aplicaciones guiadas por IA. Este proyecto, detalla la especialista, marcar\u00e1 el punto de inflexi\u00f3n para el proceso de adopci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El verdadero habilitador de la IA<\/h2>\n\n\n\n<p>De esa primera aplicaci\u00f3n no solo se requiere evaluar qu\u00e9 tan bien o mal le fue a la organizaci\u00f3n. Tener un proyecto de ciencia de datos es el antecedente obligado, pues sin datos no hay inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n<p>La directora de Negocios estrat\u00e9gicos del proveedor Inteliment, Gauri Bapat, concluye en una publicaci\u00f3n de blog: \u201cQueda claro que no podemos, o m\u00e1s bien, no deber\u00edamos mirar la IA y la ciencia de datos de forma aislada. El \u00e9xito de primera depende de la recopilaci\u00f3n, la estructuraci\u00f3n y el modelado de datos\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque son conceptualmente similares, la ciencia de datos emplea matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas. Adem\u00e1s, utiliza t\u00e9cnicas como la miner\u00eda de datos, el an\u00e1lisis de grupos, las visualizaciones e incluso el aprendizaje autom\u00e1tico para permitir una buena toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>Por su parte, la IA tiene que ver con el empleo de datos para crear sistemas que puedan autocorregirse, funcionar y reaccionar como humanos. La ciencia de datos es un gran facilitador de esto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 hace la ciencia de datos por la IA?<\/h2>\n\n\n\n<p>Bapat enlista cuatro beneficios puntuales de la ciencia de datos para la inteligencia artificial:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Ayuda a identificar los datos correctos: ubicaci\u00f3n, evaluaci\u00f3n, manipulaci\u00f3n y an\u00e1lisis de la estructura.<\/li><li>Permite entender c\u00f3mo extraer valor de los datos<\/li><li>Se ocupa de la complejidad del mundo real, lo que debe aprovecharse para crear aplicaciones de IA para resolver problemas reales<\/li><li>Es esencial para crear productos reales que aprovechen las capacidades de IA<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Con esto dicho, son muchas las organizaciones cuyo camino a la IA a\u00fan es largo. La firma consultora y de investigaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n (TI), Gartner, ha se\u00f1alado que en M\u00e9xico la pr\u00e1ctica de ver y utilizar la informaci\u00f3n como un activo todav\u00eda se encuentra en fase de adopci\u00f3n temprana.<\/p>\n\n\n\n<p>A nivel global, seg\u00fan una encuesta reciente de la firma, nueve de cada 10 organizaciones no han alcanzado un nivel de madurez transformacional en datos y an\u00e1lisis a pesar de ser una de las prioridades de inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cinco preguntas para identificar oportunidades de IA<\/h2>\n\n\n\n<p>Una vez avanzado el tema de los datos, la organizaci\u00f3n tiene que desarrollar su estrategia de inteligencia artificial. El futurista Bernard Marr sugiere partir el proceso en dos pasos fundamentales: identificar todos los casos de uso en el negocio y elegir los principales.<\/p>\n\n\n\n<p>Para el primero, expertos en IA <a href=\"https:\/\/enterprisersproject.com\/article\/2019\/2\/ai-opportunity-how-to-identify-5-questions-ask?page=0%2C1\">entrevistados por <em>The Enterprise Project<\/em><\/a>, proponen responder cinco preguntas:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. \u00bfD\u00f3nde se necesitan mejores decisiones?<\/h3>\n\n\n\n<p>Una de las grandes oportunidades radica en cualquier proceso o \u00e1rea en la que su organizaci\u00f3n pueda mejorar su toma de decisiones. En particular, d\u00f3nde se beneficiar\u00eda m\u00e1s de pasar a un modelo m\u00e1s basado en datos para tomar decisiones comerciales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. \u00bfD\u00f3nde hay m\u00e1s ineficiencias?<\/h3>\n\n\n\n<p>Hay que detectar \u00e1reas donde las cosas no funcionan de manera \u00f3ptima. La ineficiencia no solo est\u00e1 marcada por tareas que consumen mucho tiempo o cuellos de botella; tambi\u00e9n puede medirse por la pr\u00e1ctica repetitiva de tareas simples.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. \u00bfD\u00f3nde tenemos muchos datos relevantes?<\/h3>\n\n\n\n<p>La IA depende de la informaci\u00f3n que se le da. Por eso hay que considerar \u00e1reas en las que se tienen datos s\u00f3lidos, confiables y accesibles.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. \u00bfQu\u00e9 resultado comercial se quiere lograr?<\/h3>\n\n\n\n<p>El cl\u00e1sico error es forzar el uso de inteligencia artificial en el negocio en vez de que las necesidades y los objetivos comerciales dicten las aplicaciones. Al contrario, hay que alinearlas a la estrategia del negocio. Invierta en un \u00e1rea en la que los resultados tengan un impacto a los objetivos del negocio.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. \u00bfEsto realmente resolver\u00e1 el problema?<\/h3>\n\n\n\n<p>Cuando la respuesta a esta pregunta es no, los obst\u00e1culos organizacionales son a menudo tanto la raz\u00f3n de por qu\u00e9 como la falta de datos o experiencia t\u00e9cnica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Exploraci\u00f3n sin l\u00edmites<\/h2>\n\n\n\n<p>Marr, autor de 15 libros sobre datos, tecnolog\u00eda y el futuro \u2014varios de ellos best-sellers como Data Strategy, recomienda no limitarse a un peque\u00f1o n\u00famero de casos en la primera fase.<\/p>\n\n\n\n<p>\u201cEl objetivo es explorar las muchas formas en que la inteligencia artificial puede ayudar a la organizaci\u00f3n a lograr sus metas estrat\u00e9gicas\u201d, plantea.<\/p>\n\n\n\n<p>En su visi\u00f3n, esto puede ir desde hacer productos y servicios m\u00e1s inteligentes o construir una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de los clientes hasta lograr procesos de negocio m\u00e1s inteligentes o automatizar tanto funciones comerciales centrales como tareas que consumen mucho tiempo, repetitivas o mundanas.<\/p>\n\n\n\n<p>El experto recomienda, para cada caso de uso, tomar en cuenta factores como identificar m\u00e9tricas (KPI), elegir un responsable de proyecto, considerar los aspectos legales y \u00e9ticos, analizar los recursos tecnol\u00f3gicos, de infraestructura y humanos que se requieren y prepararse para el change management que sufrir\u00e1 la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez que se tengan identificadas todas las oportunidades, ser\u00e1 bueno definir cu\u00e1l es la mejor o al menos priorizar por cu\u00e1l comenzar. Pero de eso hablaremos en otro art\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfYa tiene un proyecto de IA en su organizaci\u00f3n? En <a href=\"https:\/\/bdatascience.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">nuestra empresa BDS<\/a> acompa\u00f1amos a nuestros clientes a habilitar y perfeccionar capacidades de inteligencia artificial que les permitan obtener resultados medibles de negocio en el menor tiempo posible.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial (IA) parece ser la nueva respuesta a todos los problemas. Sus beneficios (mejores tomas de decisi\u00f3n de manera m\u00e1s r\u00e1pida obviando tareas repetitivas) han hecho que muchas organizaciones sienten la necesidad de desarrollar una estrategia de este tipo. 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