Nunca antes se había visto tan claramente la necesidad de implementar las últimas tecnologías y nuevos enfoques en diferentes niveles de la estructura de la organización y los procesos operativos. Es la única forma de mantenerse en el negocio y seguir creciendo. Los expertos en la materia de aprendizaje automático y tecnología no se cansan de recordar que tanto la industria como los sectores de servicios deben centrar su atención en la Inteligencia Artificial (IA). Y en particular que deberían invertir en la implementación de proyectos de inteligencia artificial. ¿Pero por qué?

Beneficios y riesgos de los proyectos de Inteligencia Artificial

Comencemos con el término “proyectos de inteligencia artificial (IA)”. Este término engloba una amplia gama de procesos y actividades. De una forma u otra, todos ellos están destinados a resolver desafíos organizacionales y operativos. Desde la comunicación con los clientes hasta la generación de ofertas, desde el control de seguridad en la fábrica hasta los sensores de movimiento en lugares públicos (que sirvan tanto para negocio como para las acciones preventivas de seguridad sanitaria), desde la evaluación comparativa hasta la gestión de proyectos. Todo lo que implique analizar y combinar diferentes datos para obtener nueva información, podría mejorarse con técnicas de inteligencia artificial.

Por último, las soluciones basadas en inteligencia artificial también son la clave para el análisis de datos y la planificación estratégica. Esta analítica permite identificar los campos problemáticos que no dejan al negocio funcionar de la mejor manera posible. Pero lo más importante es que esta analítica ofrece las formas más inteligentes de mejora y capacidades de tomar decisiones estratégicas en tiempo real.

Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que la digitalización y, en particular, la transformación digital puede representar riesgos para las empresas si no se implementan correctamente. Una de las encuestas más recientes (fuente) llevada a cabo entre los gerentes y ejecutivos de empresas líderes de la industria en diferentes sectores en todo el mundo muestra inquietudes cuando se habla de transformación digital de procesos y operaciones. El último estudio de Harvard Business Review muestra un número inaceptable de iniciativas fallidas de transformación empresarial. Casi el 70% de ellos no alcanzó sus objetivos. Hablando en números concretos, más de $ 900 mil millones se desperdiciaron.

Pasos prácticos para la implementación exitosa de un proyecto de inteligencia artificial

“No se trata solo de la tecnología, sino también

de los procesos y las personas “

Cómo asegurarse de que su empresa evita la implementación incorrecta de sistemas de inteligencia artificial, de la que obtendrá información útil para la evolución comercial futura. Cómo garantizar que la ciencia de datos dará vida a sus ideas mediante la implementación exitosa de proyectos de inteligencia artificial.

1. Concentrarse en la estrategia general para guiar sus esfuerzos de inteligencia artificial

Antes de cualquier cambio drástico impulsado por una herramienta tan poderosa como la inteligencia artificial, la empresa debe analizar sus puntos fuertes y débiles. Hay que establecer objetivos claros y medir las fuentes disponibles; para poder avanzar de forma segura. Es muy importante realizar ese análisis y saber dónde se encuentra la empresa ahora y cómo quiere desarrollarse. La gran noticia es que el análisis de datos puede ayudarle también en esa tarea. Las mismas herramientas facilitarán la evaluación y permitirán partir de un enfoque correcto como punto de partida.

Una vez hecho esto, es posible pasar a los problemas indicados por la investigación previa y concentrarse en los casos comerciales específicos que tienen los datos necesarios para un análisis e implementación eficientes. No se sienta abrumado por la gran cantidad de posibilidades que le destaque permite la inteligencia artificial. Asuma Empiece por un problema específico en su negocio que tenga las siguientes características:

• Hay una pregunta clara que responder. (¿Cuántas habitaciones reservaré dentro de dos semanas en nuestros hoteles en Mallorca?)
• Tiene los datos necesarios para analizar el problema. (Datos históricos de precios y reservas, pronóstico del tiempo).
• Sabe cómo medir el resultado. (Reservas realizadas durante un período de dos semanas frente a reservas estimadas dos semanas antes)

2. Crear su datalake de forma incremental

Normalmente para tomar decisiones confiamos en la sabiduría popular que nos indica una idea simple. Según ella, para obtener grandes resultados, uno debe estar bien preparado. En otras palabras, para que los algoritmos de inteligencia artificial funcionen, necesitamos recopilar una gran cantidad de datos de alta calidad. ¡Y eso es verdad! Pero en AQUILES Solutions creemos firmemente en el concepto de que “Un viaje de mil millas comienza con un primer paso”.

Crear una base de datos extensa de alta calidad requiere mucho tiempo. Destinar demasiado tiempo simplemente a recopilar toda esa información es innecesario, ineficiente y una decisión costosa. En su lugar, asegúrese de construir el datalake de forma incremental. Los beneficios de hacerlo son resultados más rápidos, datos limpios desde el principio y tener el conjunto de datos organizado, actualizado y expandido orgánicamente en tiempo real.

Ejemplo:

Como ejemplo práctico del sector salud, podemos fijarnos en la gestión de camas en las unidades de urgencias y emergencias sanitarias. Para mejorar los modelos de gestión de circuitos hospitalarios y pronosticar la carga de trabajo de las unidades de urgencias para una semana determinada, los hospitales podrían emplear un sistema basado en inteligencia artificial. El primer paso para diseñar este modelo y ponerlo en práctica es utilizar los datos históricos de tiempos de entrada a las urgencias y emergencias. El siguiente paso es aumentar el datalake con la información de la duración de la estancia en el hospital para estimar la ocupación de las camas en la UCI.

La introducción periódica de nuevos datos de circuitos hospitalarios en el datalake aumentará la eficiencia de predicción para la planificación y gestión de camas. Así, reducirá la amenaza del agotamiento de las enfermeras de cuidados intensivos y brindará una atención médica eficaz y segura. ¡La creación del datalake de forma incremental permite a las urgencias disfrutar de los resultados del aprendizaje automático mucho antes!

3. Implicar a los expertos funcionales de su organización

Cualquier proyecto que implique el análisis de datos, la digitalización de los procesos o la transformación digital siempre requiere mucho tiempo y, a menudo, es poco realista afrontarlo únicamente con recursos humanos internos de la empresa. La subcontratación de este tipo de proyectos permite conseguir expertos altamente especializados, atraer nuevas habilidades adaptadas a la resolución de determinadas tareas y focalizar los recursos internos en las actividades centrales de la empresa.

Sin embargo, numerosas empresas se enfrentaron a la situación en la que expertos externos reducían las soluciones de optimización a un conjunto limitado de acciones denominadas mejores prácticas como si fueran la panacea. Subcontratar proyectos de inteligencia artificial no significa dejar todo el proceso suelto y en manos de las empresas consultoras de transformación digital. Involucre a sus expertos funcionales en el proyecto de inteligencia artificial para garantizar dos cosas:

• Las soluciones digitales y de optimización se adaptan mejor a las necesidades de la empresa.
• Los conocimientos y habilidades relacionados con las herramientas y acciones aplicadas quedan dentro del equipo interno. Eso facilitará el mantenimiento básico y la comprensión general de los procesos.

4. Refinar su modelo a medida que avanzas

Comience de manera simplificada y luego amplíela a medida que aumenten sus necesidades y los recursos disponibles. Los proyectos de IA pueden terminar volviéndose súper complejos y abrumadores. Sobre todo si hablamos de grandes modelos para los que se requiere una gran cantidad de datos. Observar, recopilar y analizar datos puede llevar hasta 6 meses de trabajo. Tome ese elefante y divídalo en trozos más pequeños.

Siempre que tenga los objetivos claros de lo que desea obtener como resultado, no es necesario construir todo el modelo desde cero hasta una versión pulida. Por el contrario, desarrollar y perfeccionar su modelo en movimiento le permitirá hacerlo más ajustable a las necesidades que surgen en el proceso de implementación del proyecto de inteligencia artificial.

Ejemplo:

Pasemos a otro ejemplo en el que las tecnologías de inteligencia artificial brindan servicios al mundo real y a la experiencia del cliente en particular. Digamos que solo tiene una dirección de correo electrónico de atención externa para simplificar el proceso de comunicación para sus clientes y socios. Y en algún momento ve la necesidad urgente de implementar un sistema de clasificación de correo electrónico para optimizar el flujo de comunicación.

El primer paso para diseñar el modelo de clasificación de correo electrónico personalizado sería la clasificación basada en los departamentos a los que se debe dirigir el correo electrónico: operaciones, departamento de ventas o compras. El siguiente paso para perfeccionar este modelo será definir el sector dentro de esos departamentos. En otras palabras, dirigir un correo electrónico en particular al equipo o miembro del equipo que abordará el tema. Digamos: solicitudes, reclamaciones o propuestas. Este algoritmo se puede ir extendiendo para refinar todavía más la clasificación si se quiere en un futuro.

5. Asegurar flexibilidad avanzada del modelo de software

Los proyectos de Inteligencia Artificial se implementan para apoyar y fomentar el desarrollo empresarial. Y para lograr ese objetivo, el sistema que ejecuta las soluciones basadas en IA no solo debe refinarse a lo largo del camino, sino que también debe seguir siendo flexible y capaz de extenderse junto con las necesidades de los proyectos. Los proyectos de IA tienen éxito cuando están abiertos a las mejoras sugeridas de los usuarios que utilizan el sistema a diario.

Antes de comenzar el proyecto, especifique el modelo de software IA que se diseñará. Asegúrese de que su proveedor esté creando un sistema abierto aplicable a los diferentes propósitos de su proyecto. Saber quién utilizará el sistema y cómo lo hará es fundamental en esta etapa. Garantizará la usabilidad y la implementación exitosa del proyecto de IA. Y el sistema de modelo abierto permitirá que todos los miembros del equipo lo utilicen de forma regular.

Dichos sistemas abiertos pueden abarcar desde aplicaciones de escritorio hasta aplicaciones Matlab, AutoCAD, etc.

Ejemplo:

¿Su equipo utiliza el programa Excel como herramienta principal para realizar su trabajo diario? ¿Y sientes que pueden hacerlo de una manera más inteligente? ¡Tienes razón! Considere la posibilidad de crear una función de Excel que ejecute su modelo. Si lo hace, permitirá que su equipo lo integre en sus modelos y lo más probable es que lo use para otros fines. Esta flexibilidad de aplicación del modelo existente facilitará una mejora constante de los procesos. (Para obtener más ideas, consulte alguno de nuestros casos como, por ejemplo: Conversor de PDF a Excel o Optimización de Rutas de Transporte)

Conclusión

Para alcanzar y / o mantener las posiciones de liderazgo en su mercado, la empresa debe mantenerse actualizada. Así como pasar de un enfoque de resolución de problemas a una mentalidad proactiva y autónoma. Las empresas deben buscar formas de utilizar la IA para conseguir un mejor posicionamiento en el mercado. Por un lado, para satisfacer una demanda cada vez mayor de los clientes. Por otro lado, adaptarse a los requisitos más sofisticados de la línea de producción, la gestión del control de residuos y la seguridad pública. La implementación de los proyectos de Inteligencia Artificial con sus soluciones de clasificación, predicción, automatización y optimización basadas en el análisis de datos le puede ayudar a conseguir estos objetivos.

Siga los sencillos pasos que identificamos en este artículo. Se asegurará de que esté en el camino correcto con sus objetivos que se establecieron al comienzo del proyecto de IA. Se asegurará de que todo el proceso de implementación de la IA esté bajo control. Y, por último, asegurará que la solución tecnológica que aplique ahora aportará más valor a los proyectos futuros.