Continuando con nuestro recorrido en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA), este artículo expande la información presentada anteriormente, adentrándose en el proceso de diseño de productos y servicios de IA para empresas en 2024. Ofreciendo una guía detallada basada en recomendaciones del MIT, exploraremos las cuatro etapas esenciales y ocho decisiones clave en el desarrollo de soluciones de IA. Desde la definición de métricas y alcance, pasando por la estrategia y operaciones, hasta la elección de tecnología y el manejo de desafíos específicos de la IA, cada fase se detalla para transformar ideas en innovaciones de impacto. Revisaremos las decisiones de cada fase, como la elección de herramientas, la estrategia de propiedad intelectual, y la gestión de operaciones y datos, son cruciales para el éxito del producto.
Acompáñanos en esta lectura de IA y descubre cómo maximizar el potencial transformador de la IA en tu empresa.
Fase 1- Identificar Comportamientos y Proceso
Esta etapa es crucial para determinar la dirección y objetivos del proyecto. Se centra en:
- Identificar comportamientos y resultados deseados del sistema de IA, comprendiendo sus capacidades y limitaciones. Aquí se recomienda experimentar para encontrar casos de uso exitosos y recopilar posibles aplicaciones de IA generativa para cada empresa en particular.
- Establecer metas realistas. Las preguntas clave a considerar incluyen el problema específico a resolver con IA y la forma de medir el éxito del proyecto. Se debe definir métricas SMART para evaluar eficazmente el progreso e impacto del proyecto, tales como:
- Mejora en eficiencia de procesos
- Aumento en precisión de tareas
- Mejora de la experiencia del cliente
- Aumento de productividad del personal y
- Reducción del tiempo de procesamiento.
Esta fase también incluye definir, junto con el alcance del proyecto, las áreas de aplicación, limitaciones tecnológicas y recursos disponibles, lo que ayuda a mantener el proyecto enfocado y alineado con los objetivos empresariales.
Fase 2- Estrategia y Operaciones
Esta fase en importante para integrar la inteligencia artificial en la estructura y los flujos de trabajo existentes de una empresa. Esta etapa se enfoca en cómo la IA se incorporará en las operaciones diarias para mejorar la eficiencia y lograr los objetivos comerciales específicos.
En esta fase, se toman decisiones clave sobre la estrategia y el enfoque operativo:
- Tipo de Herramientas. Se debe decidir si utilizar herramientas de IA de terceros, desarrollar soluciones propias, o una combinación de ambos. Esta elección depende de factores como costos, recursos, experiencia interna y objetivos específicos del proyecto. El uso de herramientas de terceros ofrece rapidez y eficiencia con tecnologías probadas, mientras que el desarrollo propio permite personalización y control total. Una estrategia mixta aprovecha ambas opciones, adaptando soluciones existentes y desarrollando componentes clave internamente.
- Operaciones. También se planifican las operaciones diarias en torno a la IA. Esto incluye identificar los procesos de negocio que se verán afectados, determinar los objetivos operativos, y considerar los cambios necesarios en la infraestructura, la capacitación del personal y la alineación con las estrategias generales de la empresa.
Esta fase es un puente entre la visión conceptual de la IA y su aplicación práctica, asegurando que la tecnología no solo sea avanzada, sino que también sea relevante y aplicable en el contexto empresarial específico.
Fase 3- Elección de la Estrategia de IP y los Datos
Esta fase implica seleccionar la Estrategia de Propiedad Intelectual adecuada y formular una estrategia de datos eficaz.
- Elección de la Propiedad Intelectual (IP): Se selecciona la tecnología de IA adecuada, considerando las especificaciones derivadas de las etapas previas. La elección es desafiante debido a la amplia gama de opciones y la rápida obsolescencia de algunas tecnologías. Se sugiere considerar la posibilidad de patentar si la aplicación de IA es novedosa y útil.
- Estrategia de Datos: Se debe determinar la fuente de los datos, cómo se almacenarán, protegerán y procesarán para optimizar el rendimiento del modelo de IA a obtener. Esta decisión impacta directamente en la calidad y efectividad del producto de IA.
Fase 4. Desarrollo con enfoque aplicado de la IA
La fase 4 es un proceso crítico en la implementación de soluciones de inteligencia artificial. En esta etapa, se lleva a cabo el desarrollo efectivo del software de IA y se abordan desafíos únicos relacionados con la tecnología. En esta fase, se enfrentan dos decisiones fundamentales:
- Estrategia de Desarrollo de Software: Esta elección Implica definir el enfoque y la metodología de desarrollo de software para tu proyecto de IA. La agilidad y adaptabilidad son cruciales, ya que la IA es un campo en constante evolución. Por lo tanto, el plan de desarrollo debe ser flexible para ajustarse a los cambios y descubrimientos durante el proceso.
- Manejo de los Desafíos de la IA: Aquí debemos abordar cómo enfrentarás los problemas específicos de la IA, tales como sesgos y comportamientos no deseados, falta de generalización y otros “cánceres” de la IA. Es importante desarrollar estrategias para detectar y mitigar estos problemas, garantizando la seguridad, eficiencia y ética de tu solución de IA. Esto implica un constante monitoreo y ajuste del modelo para garantizar su correcto funcionamiento y evitar impactos negativos inesperados.
La fase 4, por tanto, no solo se centra en la construcción del sistema de IA, sino también en su refinamiento continuo para optimizar su desempeño y fiabilidad.
Al finalizar este recorrido sobre las decisiones críticas de la implementación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial, recomendamos a los innovadores que van a desarrollar productos y servicios, darle relevancia a un enfoque integrado y continuo en la adquisición de conocimientos y el asesoramiento en IA. Este proceso no es estático, sino que debe evolucionar para adaptarse a los cambios en el entorno tecnológico y de negocios. Es crucial para los empresarios invertir tanto en tecnología como en su capacitación en IA. Comprender profundamente la IA y mantenerse actualizado con las innovaciones permite tomar decisiones estratégicas y liderar con eficacia la integración de soluciones de IA. El consultor de IA actúa como un guía complementario, ofreciendo no solo orientación y comprensión de los principios de la IA, sino también gestionando riesgos y manteniendo ventajas competitivas. Este enfoque garantiza un uso efectivo y adaptativo de la IA a lo largo de su ciclo de vida en los negocios, clave para el éxito sostenido en el mercado moderno.
Este artículo fue creado con el apoyo de tecnología de IA, utilizando fuentes de información confiables, y fue revisado por un experto en tecnologías de la información para garantizar su precisión.
