Nunca antes se hab\u00eda visto tan claramente la necesidad de implementar las \u00faltimas tecnolog\u00edas y nuevos enfoques en diferentes niveles de la estructura de la organizaci\u00f3n y los procesos operativos. Es la \u00fanica forma de mantenerse en el negocio y seguir creciendo. Los expertos en la materia de aprendizaje autom\u00e1tico y tecnolog\u00eda no se cansan de recordar que tanto la industria como los sectores de servicios deben centrar su atenci\u00f3n en la Inteligencia Artificial (IA). Y en particular que deber\u00edan invertir en la implementaci\u00f3n de proyectos de inteligencia artificial. \u00bfPero por qu\u00e9?<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Comencemos con el t\u00e9rmino \u201cproyectos de inteligencia artificial (IA)\u201d. Este t\u00e9rmino engloba una amplia gama de procesos y actividades. De una forma u otra, todos ellos est\u00e1n destinados a resolver desaf\u00edos organizacionales y operativos. Desde la comunicaci\u00f3n con los clientes hasta la generaci\u00f3n de ofertas, desde el control de seguridad en la f\u00e1brica hasta los sensores de movimiento en lugares p\u00fablicos (que sirvan tanto para negocio como para las acciones preventivas de seguridad sanitaria), desde la evaluaci\u00f3n comparativa hasta la gesti\u00f3n de proyectos. Todo lo que implique analizar y combinar diferentes datos para obtener nueva informaci\u00f3n, podr\u00eda mejorarse con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial.<\/p>\n
<\/p>\n
Por \u00faltimo, las soluciones basadas en inteligencia artificial tambi\u00e9n son la clave para el an\u00e1lisis de datos y la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica. Esta anal\u00edtica permite identificar los campos problem\u00e1ticos que no dejan al negocio funcionar de la mejor manera posible. Pero lo m\u00e1s importante es que esta anal\u00edtica ofrece las formas m\u00e1s inteligentes de mejora y capacidades de tomar decisiones estrat\u00e9gicas en tiempo real.<\/p>\n
<\/p>\n
Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que la digitalizaci\u00f3n y, en particular, la transformaci\u00f3n digital puede representar riesgos para las empresas si no se implementan correctamente. Una de las encuestas m\u00e1s recientes (fuente<\/a>) llevada a cabo entre los gerentes y ejecutivos de empresas l\u00edderes de la industria en diferentes sectores en todo el mundo muestra inquietudes cuando se habla de transformaci\u00f3n digital de procesos y operaciones. El \u00faltimo estudio de Harvard Business Review muestra un n\u00famero inaceptable de iniciativas fallidas de transformaci\u00f3n empresarial. Casi el 70% de ellos no alcanz\u00f3 sus objetivos. Hablando en n\u00fameros concretos, m\u00e1s de $ 900 mil millones se desperdiciaron.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n \u201cNo se trata solo de la tecnolog\u00eda, sino tambi\u00e9n<\/em><\/p>\n de los procesos y las personas \u00ab<\/em><\/p>\n <\/p>\n C\u00f3mo asegurarse de que su empresa evita la implementaci\u00f3n incorrecta de sistemas de inteligencia artificial, de la que obtendr\u00e1 informaci\u00f3n \u00fatil para la evoluci\u00f3n comercial futura. C\u00f3mo garantizar que la ciencia de datos dar\u00e1 vida a sus ideas mediante la implementaci\u00f3n exitosa de proyectos de inteligencia artificial.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Antes de cualquier cambio dr\u00e1stico impulsado por una herramienta tan poderosa como la inteligencia artificial, la empresa debe analizar sus puntos fuertes y d\u00e9biles. Hay que establecer objetivos claros y medir las fuentes disponibles; para poder avanzar de forma segura. Es muy importante realizar ese an\u00e1lisis y saber d\u00f3nde se encuentra la empresa ahora y c\u00f3mo quiere desarrollarse. La gran noticia es que el an\u00e1lisis de datos puede ayudarle tambi\u00e9n en esa tarea. Las mismas herramientas facilitar\u00e1n la evaluaci\u00f3n y permitir\u00e1n partir de un enfoque correcto como punto de partida.<\/p>\n <\/p>\n Una vez hecho esto, es posible pasar a los problemas indicados por la investigaci\u00f3n previa y concentrarse en los casos comerciales espec\u00edficos que tienen los datos necesarios para un an\u00e1lisis e implementaci\u00f3n eficientes. No se sienta abrumado por la gran cantidad de posibilidades que le destaque permite la inteligencia artificial. Asuma Empiece por un problema espec\u00edfico en su negocio que tenga las siguientes caracter\u00edsticas:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Normalmente para tomar decisiones confiamos en la sabidur\u00eda popular que nos indica una idea simple. Seg\u00fan 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. \u00a1Y eso es verdad! Pero en AQUILES Solutions creemos firmemente en el concepto de que \u201cUn viaje de mil millas comienza con un primer paso\u201d.<\/p>\n <\/p>\n Crear una base de datos extensa de alta calidad requiere mucho tiempo. Destinar demasiado tiempo simplemente a recopilar toda esa informaci\u00f3n es innecesario, ineficiente y una decisi\u00f3n costosa. En su lugar, aseg\u00farese de construir el datalake de forma incremental. Los beneficios de hacerlo son resultados m\u00e1s r\u00e1pidos, datos limpios desde el principio y tener el conjunto de datos organizado, actualizado y expandido org\u00e1nicamente en tiempo real.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Como ejemplo pr\u00e1ctico del sector salud, podemos fijarnos en la gesti\u00f3n de camas en las unidades de urgencias y emergencias sanitarias. Para mejorar los modelos de gesti\u00f3n de circuitos hospitalarios y pronosticar la carga de trabajo de las unidades de urgencias para una semana determinada, los hospitales podr\u00edan emplear un sistema basado en inteligencia artificial. El primer paso para dise\u00f1ar este modelo y ponerlo en pr\u00e1ctica es utilizar los datos hist\u00f3ricos de tiempos de entrada a las urgencias y emergencias. El siguiente paso es aumentar el datalake con la informaci\u00f3n de la duraci\u00f3n de la estancia en el hospital para estimar la ocupaci\u00f3n de las camas en la UCI.<\/p>\n <\/p>\n La introducci\u00f3n peri\u00f3dica de nuevos datos de circuitos hospitalarios en el datalake aumentar\u00e1 la eficiencia de predicci\u00f3n para la planificaci\u00f3n y gesti\u00f3n de camas. As\u00ed, reducir\u00e1 la amenaza del agotamiento de las enfermeras de cuidados intensivos y brindar\u00e1 una atenci\u00f3n m\u00e9dica eficaz y segura. \u00a1La creaci\u00f3n del datalake de forma incremental permite a las urgencias disfrutar de los resultados del aprendizaje autom\u00e1tico mucho antes!<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Cualquier proyecto que implique el an\u00e1lisis de datos, la digitalizaci\u00f3n de los procesos o la transformaci\u00f3n digital siempre requiere mucho tiempo y, a menudo, es poco realista afrontarlo \u00fanicamente con recursos humanos internos de la empresa. La subcontrataci\u00f3n de este tipo de proyectos permite conseguir expertos altamente especializados, atraer nuevas habilidades adaptadas a la resoluci\u00f3n de determinadas tareas y focalizar los recursos internos en las actividades centrales de la empresa.<\/p>\n <\/p>\n Sin embargo, numerosas empresas se enfrentaron a la situaci\u00f3n en la que expertos externos reduc\u00edan las soluciones de optimizaci\u00f3n a un conjunto limitado de acciones denominadas mejores pr\u00e1cticas 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 transformaci\u00f3n digital. Involucre a sus expertos funcionales en el proyecto de inteligencia artificial para garantizar dos cosas:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Comience de manera simplificada y luego ampl\u00edela a medida que aumenten sus necesidades y los recursos disponibles. Los proyectos de IA pueden terminar volvi\u00e9ndose s\u00faper 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 div\u00eddalo en trozos m\u00e1s peque\u00f1os.<\/p>\n <\/p>\n Siempre que tenga los objetivos claros de lo que desea obtener como resultado, no es necesario construir todo el modelo desde cero hasta una versi\u00f3n pulida. Por el contrario, desarrollar y perfeccionar su modelo en movimiento le permitir\u00e1 hacerlo m\u00e1s ajustable a las necesidades que surgen en el proceso de implementaci\u00f3n del proyecto de inteligencia artificial.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Pasemos a otro ejemplo en el que las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial brindan servicios al mundo real y a la experiencia del cliente en particular. Digamos que solo tiene una direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico de atenci\u00f3n externa para simplificar el proceso de comunicaci\u00f3n para sus clientes y socios. Y en alg\u00fan momento ve la necesidad urgente de implementar un sistema de clasificaci\u00f3n de correo electr\u00f3nico para optimizar el flujo de comunicaci\u00f3n.<\/p>\n <\/p>\n El primer paso para dise\u00f1ar el modelo de clasificaci\u00f3n de correo electr\u00f3nico personalizado ser\u00eda la clasificaci\u00f3n basada en los departamentos a los que se debe dirigir el correo electr\u00f3nico: operaciones, departamento de ventas o compras. El siguiente paso para perfeccionar este modelo ser\u00e1 definir el sector dentro de esos departamentos. En otras palabras, dirigir un correo electr\u00f3nico en particular al equipo o miembro del equipo que abordar\u00e1 el tema. Digamos: solicitudes, reclamaciones o propuestas. Este algoritmo se puede ir extendiendo para refinar todav\u00eda m\u00e1s la clasificaci\u00f3n si se quiere en un futuro.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n 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 tambi\u00e9n debe seguir siendo flexible y capaz de extenderse junto con las necesidades de los proyectos. Los proyectos de IA tienen \u00e9xito cuando est\u00e1n abiertos a las mejoras sugeridas de los usuarios que utilizan el sistema a diario.<\/p>\n <\/p>\n Antes de comenzar el proyecto, especifique el modelo de software IA que se dise\u00f1ar\u00e1. Aseg\u00farese de que su proveedor est\u00e9 creando un sistema abierto aplicable a los diferentes prop\u00f3sitos de su proyecto. Saber qui\u00e9n utilizar\u00e1 el sistema y c\u00f3mo lo har\u00e1 es fundamental en esta etapa. Garantizar\u00e1 la usabilidad y la implementaci\u00f3n exitosa del proyecto de IA. Y el sistema de modelo abierto permitir\u00e1 que todos los miembros del equipo lo utilicen de forma regular.<\/p>\n <\/p>\n Dichos sistemas abiertos pueden abarcar desde aplicaciones de escritorio hasta aplicaciones Matlab, AutoCAD, etc.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n \u00bfSu equipo utiliza el programa Excel como herramienta principal para realizar su trabajo diario? \u00bfY sientes que pueden hacerlo de una manera m\u00e1s inteligente? \u00a1Tienes raz\u00f3n! Considere la posibilidad de crear una funci\u00f3n de Excel que ejecute su modelo. Si lo hace, permitir\u00e1 que su equipo lo integre en sus modelos y lo m\u00e1s probable es que lo use para otros fines. Esta flexibilidad de aplicaci\u00f3n del modelo existente facilitar\u00e1 una mejora constante de los procesos. (Para obtener m\u00e1s ideas, consulte alguno de nuestros casos como, por ejemplo: Conversor de PDF a Excel<\/a> o Optimizaci\u00f3n de Rutas de Transporte<\/a>)<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Para alcanzar y \/ o mantener las posiciones de liderazgo en su mercado, la empresa debe mantenerse actualizada. As\u00ed como pasar de un enfoque de resoluci\u00f3n de problemas a una mentalidad proactiva y aut\u00f3noma. 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 m\u00e1s sofisticados de la l\u00ednea de producci\u00f3n, la gesti\u00f3n del control de residuos y la seguridad p\u00fablica. La implementaci\u00f3n de los proyectos de Inteligencia Artificial con sus soluciones de clasificaci\u00f3n, predicci\u00f3n, automatizaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n basadas en el an\u00e1lisis de datos le puede ayudar a conseguir estos objetivos.<\/p>\n <\/p>\n Siga los sencillos pasos que identificamos en este art\u00edculo. Se asegurar\u00e1 de que est\u00e9 en el camino correcto con sus objetivos que se establecieron al comienzo del proyecto de IA. Se asegurar\u00e1 de que todo el proceso de implementaci\u00f3n de la IA est\u00e9 bajo control. Y, por \u00faltimo, asegurar\u00e1 que la soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica que aplique ahora aportar\u00e1 m\u00e1s valor a los proyectos futuros.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Nunca antes se hab\u00eda visto tan claramente la necesidad de implementar las \u00faltimas tecnolog\u00edas y nuevos enfoques en diferentes niveles de la estructura de la organizaci\u00f3n y los procesos operativos. Es la \u00fanica forma de mantenerse en el negocio y seguir creciendo. Los expertos en la materia de aprendizaje autom\u00e1tico y tecnolog\u00eda no se cansan […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2431,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[],"class_list":["post-2440","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulo","minute_read-52"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2440","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2440"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2440\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2431"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2440"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2440"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aquilessolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2440"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Pasos pr\u00e1cticos para la implementaci\u00f3n exitosa de un proyecto de inteligencia artificial<\/h2>\n
1. Concentrarse en la estrategia general para guiar sus esfuerzos de inteligencia artificial<\/h3>\n
\n
2. Crear su datalake de forma incremental<\/h3>\n
Ejemplo:<\/h4>\n
3. Implicar a los expertos funcionales de su organizaci\u00f3n<\/h3>\n
\n
4. Refinar su modelo a medida que avanzas<\/h3>\n
Ejemplo:<\/h4>\n
5. Asegurar flexibilidad avanzada del modelo de software<\/h3>\n
Ejemplo:<\/h4>\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n