• Aarón Almansa

Proyectos de Inteligencia Artificial

Actualizado: 29 mar

Transformación Digital en las empresas

Con la inmensa cantidad de datos disponibles hoy en día, las circunstancias dinámicas de los mercados actuales, y el cambio de comportamiento continuo de los clientes, las organizaciones no pueden impulsar y sustentar el negocio con las estrategias y procesos de negocio tradicionales.

En 5 años el mundo ha cambiado tanto como en los anteriores 50, y es muy probable que en los próximos 5 años, esos cambios se aceleren aún más.

Nos sentimos conectados permanentemente y en todas partes. Ya no dependemos de nuestra ubicación o del tiempo para consumir contenidos, comunicarnos y compartir ideas y emociones. Tenemos acceso a millones de productos y servicios desde prácticamente cualquier lugar del mundo. Podemos realizar transacciones al instante a través de dispositivos electrónicos (hasta el dinero está ya obsoleto !).

Vivimos en una era increíblemente disruptiva para hacer negocios. Las empresas, grandes y pequeñas, se están transformando y reajustando para adaptarse a las demandas y nuevos comportamientos de los clientes. Explorar nuevos modelos de negocio, detectar fugas de eficiencia, automatizar procesos, obtener ratios de productividad inalcanzables hace unos años, … son algunos de los retos empresariales actuales.

Cualquier empresa, sin importar el tamaño o sector, puede hoy en día adelantarse a la competencia y disfrutar de una cuota de mercado considerable, si tiene una buena estrategia, y cuenta con la combinación adecuada de herramientas para abordar su transformación digital.

Entre estas herramientas, la que ha demostrado ser más disruptiva e impactante en los negocios es la Inteligencia Artificial (IA), una disciplina que ha experimentado un avance espectacular en los últimos años. Ya no es un concepto de futuro alejado de nuestra vida cotidiana, sino que se ha convertido en una parte integral de nuestro día a día, y en una herramienta esencial para mejorar los resultados empresariales.

Los directivos de las empresas llevan oyendo hablar de la IA desde hace una década, pero no ha sido hasta hace poco que la tecnología se ha convertido en algo concreto y habitual. Las organizaciones están adoptando ya soluciones basadas en IA para impulsar la innovación y generar nuevas fuentes de ingresos, aumentar la automatización y la eficiencia, reducir costes, mejorar la experiencia del cliente y ser más competitivos.

La aplicación de la IA en los negocios ha demostrado generar mejoras sustanciales en la empresa que impactan muy positivamente en todas las áreas del negocio ayudando a aumentar las ventas, mejorar la experiencia de clientes, incrementar la productividad e impulsando el crecimiento y la transformación digital de las empresas.

Sin embargo, aunque la IA es muy prometedora, si se implementa de forma incorrecta, puede conducir a resultados decepcionantes y a inversiones desperdiciadas. Para desplegar con éxito las soluciones basadas en IA, las organizaciones necesitan una estrategia clara que se base en el conocimiento práctico de cómo puede aplicarse para resolver problemas empresariales específicos.

Las secciones siguientes de este artículo recomiendan algunas pautas sobre la gestión de estos proyectos y el rol de los directivos en ellos.

Gestión de Proyectos de IA

Cuando una empresa decide adoptar soluciones basadas en tecnologías de IA, ya sea para un proyecto transversal que afecte a toda la organización, o para una unidad específica de negocio, es fundamental tener una visión clara de lo que significa este paso para garantizar que se gestione de manera eficiente y exitosa.

Sin profundizar en detalles técnicos, es clave saber distinguir las diferencias entre una aplicación de software tradicional, y cualquiera de las disciplinas de IA como Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, Visión Artificial, IA Conversacional,…. También es importante entender cómo aprenden los algoritmos, así como disponer de información de los casos de uso más comunes a nivel empresarial: Marketing y Ventas, Producción, Servicio de Atención al Cliente, …

Con esta base de conocimiento, es mucho más fácil decidir cómo aplicar estas tecnologías a los retos organizativos y operativos de la empresa, y asumir el papel tan importante que los datos juegan en estas soluciones. De hecho, la disponibilidad y calidad de los datos, determinará en gran medida, la decisión sobre dónde, cuándo y cómo emplear la IA.

Un proyecto de IA no es el final de un viaje, sino el comienzo de un proceso de mejora y optimización continuas. Requiere un cambio de mentalidad. No se trata de buscar soluciones específicas de IA, sino de identificar los problemas empresariales que pueden beneficiarse de la IA y luego buscar la solución adecuada. Las soluciones de IA deben diseñarse con una visión clara de los procesos que se van a mejorar o automatizar y de la forma en que van a ser utilizadas por las personas, ya que no sólo son un cambio tecnológico, sino que también implican un cambio cultural.

Existen 3 principios clave a tener en cuenta en el diseño de un proyecto de IA:

  • Contexto: el alcance, los riesgos, las limitaciones y la justificación comercial general del proyecto deben estar claramente definidos y bien documentados.

  • Verificabilidad: cada decisión y paso en el proceso de desarrollo debe cuestionarse y verificarse para comprender de dónde provienen los datos, cómo se procesaron y qué factores entran en juego

  • Objetividad: el proyecto debe ser evaluado y entendido por alguien que no esté involucrado directamente en él.

A los proyectos de IA se les debe exigir también unas características importantes:

  • Consistencia – Demostrando rendimiento repetido en el tiempo

  • Interpretabilidad – Posibilidad de ser entendidos por no expertos

  • Madurez de implementación preferiblemente utilizando procesos y reglas estándar

Como en otros proyectos de IT, lo más difícil siempre es recorrer la última milla. En ese sprint final, es donde las soluciones de IA deben demostrar que puede resolver problemas y aportar valor al negocio. Esto requiere el establecimiento de métricas para medir el rendimiento y comparar las mejoras obtenidas.

Los indicadores de este proceso de evaluación deben demostrar que la IA es digna de confianza, y en ningún caso debe ponerse en producción una solución hasta que se pueda garantizar su rendimiento, e incluso entonces, vale la pena tener un plan B para poder volver a la situación inicial.

La tasa de éxito en estos proyectos es muy alta, y a menudo se obtienen resultados espectaculares, pero no hay que olvidar que siempre existe un cierto riesgo de fracaso, y conviene evaluar su precio y tener en cuenta los esfuerzos necesarios para que el proyecto sea un éxito:

  • Alineación con los objetivos del negocio

  • Fijar expectativas realistas

  • Inversión en calidad y volumen de datos

  • Simplicidad, Rendimiento y Consistencia de la solución

  • Retorno de Inversión para asegurarse que una vez implantado generará más valor del que se ha invertido

El Rol del Directivo

Todo proyecto de IA comienza en la cima de la organización, pero no sólo con el director general o CEO, sino con todo el equipo directivo, que debe alinearse con la visión, la estrategia y la hoja de ruta para estimular la acción e impulsar la habilitación y la ejecución en toda la empresa. El apoyo explícito de la dirección evita en gran medida, el posible estancamiento en la adopción de soluciones.

Los directivos deben focalizarse en 3 aspectos: compromiso, responsabilidad y colaboración. Involucrarse, apoyar y colaborar en contraposición a simplemente dar instrucciones de manera descendente.

Como líderes empresariales, no necesitan comprender en detalle las cuestiones técnicas. Del desarrollo, análisis de datos y entrenamiento de las soluciones deben ocuparse los expertos (Data Scientists, Data Analysts, o empresa de IA especializada).

Lo que es importante es que estén familiarizados con los principios y las características de la solución que se va a implantar, que sean capaces de entender los resultados, y que actúen como catalizadores del cambio dentro de la organización.

Antes de dar luz verde a un proyecto de IA, hay algunos aspectos importantes que los directivos no deberían descuidar:

  • Entender cómo la IA puede ayudar a transformar su negocio, y lo que podría significar para ellos cuando lo hagan. Esto ayudará a establecer la mejor manera de utilizarla (y aún más importante, dónde no debería utilizarse). Es clave que puedan establecer qué se considera un éxito, antes de empezar a planificar la mejor manera de conseguirlo

  • Asumir que será necesaria una inversión significativa, tanto en recursos financieros como humanos, y que probablemente exija un cambio cultural y/o organizativo en toda la empresa a medida que se adquieran o desarrollen nuevas competencias internas o externas

  • Estar al tanto de lo que ocurre en su sector (es decir, en qué proyectos de IA invierten sus competidores) y cómo están transformando su modelo de negocio con los resultados obtenidos

Una vez arrancado el proyecto, como en cualquier otra iniciativa empresarial, la función principal del directivo en un proyecto de IA debe centrarse en maximizar la recompensa y minimizar el riesgo.

Para ello es fundamental tener en cuenta los principios y características mencionados anteriormente, establecer líneas claras de propiedad para cada proyecto en la organización, y crear un proceso detallado de revisión y aprobación durante todas las etapas del ciclo de vida de los proyectos.

Es responsabilidad de los directivos ser exigente con los objetivos, pero también flexible y dinámico (sobre todo al principio) con las condiciones económicas y la evolución de las mejoras.

En lugar de ver la transformación digital como un proyecto de una sola vez, los directivos deben mantener una mentalidad dinámica de innovación, siempre activa para mejorar y escalar los pilotos a medida que cambia el panorama y demuestran su ROI. La tecnología, los mercados y los comportamientos de los clientes evolucionan constantemente, por lo que estos cambios deben poder verse reflejados en el enfoque de la transformación digital basada en proyectos de IA.

Esta mentalidad de innovación implica probar y aprender continuamente, planificar, elaborar presupuestos flexibles, y contar con equipos multifuncionales. Es muy importante poder difundir este comportamiento innovador de mejora continua en la cultura de la empresa. Así será más fácil reinventar las experiencias de los clientes, y determinar mejor qué proyectos deben escalar rápidamente y qué iniciativas fallidas o lentas se deben abandonar.


10 visualizaciones0 comentarios

Entradas Recientes

Ver todo