El viaje desde aquí hasta la AI: 5 consideraciones para el éxito

1. No es una moda. La Inteligencia Artificial llegó para quedarse.
La Inteligencia Artificial está aquí y más cerca de lo que piensa. El gurú del Data Science lo define así de simple: “Big Data es hacer cálculos. Data Science es hacer cálculos con inteligencia. Machine y Deep Learning es hacer cálculos inteligentes, con ciclos de retroalimentación. ¿Y la Inteligencia Artificial? Eso es marketing.

Entonces, no tenga miedo. Sea práctico y comencemos.
 

2. ¿Para qué la Inteligencia Artificial?
Para identificar oportunidades con la Inteligencia Artificial, no busque más que lo que ya está haciendo. Nuestros casos de estudio demuestran que ya se está aplicando con éxito en múltiples industrias.

  • Computer Vision: detecta y clasifica imágenes para identificar personas, lugares y cosas y cómo éstas afecta a su entorno.

  • Reconocimiento de patrones y detección de anomalías: para detectar y comprender tendencias en datos, desde imágenes hasta series de tiempo.

  • Interfaz amigable: para mejorar la forma en que los clientes interactúan con los sistemas, el software y servicios mediante el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos y los agentes inteligentes.


    Elija un área con prioridades en el proceso de mejoras, crecimiento o  transformación y comience a experimentar.

    Te dejamos este tip: aspirá a tener fuentes de datos abundantes y de fácil acceso.
     

3. Cultivar habilidades

La escasez de habilidades es uno de los principales desafíos que se surgen cuando hablamos de implementación de Inteligencia Artificial para empresas.

“Una de cada tres empresas dice que el costo del staff para el software de IA es demasiado alto”

Si bien el éxito con los workflows de IA y las capacidades que brinda requiere nuevas formas de hacer las cosas, las empresas pueden desarrollar habilidades internas al fomentar pioneros y evangelizadores entre el personal existente.


4. Transfórmelo en un deporte de equipo.

La creación de workflows y capacidades de IA exitosos requiere una interacción de diferentes perfiles.

  • IT: abasteciendo el flujo de datos.

  • Análisis: aplicando la ciencia de datos, la máquina y el aprendizaje profundo de datos.

  • Desarrolladores: construyendo conocimiento e inteligencia resultantes en aplicaciones de producción.

  • Gerentes y CEOs: comprendiendo los impactos ante los problemas y las oportunidades de negocios


Los límites de la organización suelen separar aún más la IT, los datos y los procesos, lo que se transforma en una barrera para alcanzar el éxito, cuando la democratización del acceso a los datos y la información es la clave.


5. Comenzar de a poco, pensando en grande.

El despliegue de producción deseado en una aplicación de IA puede tener que suceder rápido. Prepárese con la una solución de infraestructura adecuada para escalar a su primer éxito en IA.  Debería buscar:

  • Una arquitectura de datos moderna incluyendo canales de datos optimizados.

  • Tecnologías que soporten las demandas intensivas de datos

  • Soluciones y soporte de hardware/software para facilitar la implementación y adopción empresarial.

 

En Commit IT Somos especialistas en desarrollo de proyectos tecnológicos con base en IA. Solicite una entrevista con uno de nuestros especialistas desde AQUI y comencemos a desarrollar su primer desafío basado en AI.