Cómo empezar con la AI y el machine learning

¿Busca incorporar inteligencia artificial (AI) y machine learning a su empresa, pero no sabe por dónde empezar? Después de trabajar con AI y machine learning durante muchos años, quería compartir algunos consejos sobre cómo empezar a ayudar a las organizaciones a avanzar con esta tecnología increíble. Pero primero, creo que es útil analizar a fondo el significado y las diferencias entre la AI y el machine learning.

AI y machine learning: ¿qué significan realmente estos términos?

• La inteligencia artificial es un sistema informático que puede resolver problemas de formas que se asocian tradicionalmente con la cognición y el aprendizaje humanos.
• El machine learning es el entrenamiento de un sistema informático para hacer predicciones con modelos estadísticos basados en datos, lo que constituye el fundamento esencial de la inteligencia artificial.

En definitiva, el objetivo es tomar decisiones sin que intervenga un agente humano. Supongamos que tiene un problema importante con un conjunto consistente de reglas. Si pudiera encontrar el conjunto de reglas correcto para implementar una solución a escala, podría ayudarlo a ahorrar dinero o a ganar más dinero como empresa.

¿Cuál es el primer paso para implementar la inteligencia artificial en las empresas?

Cuando empieza, es esencial pensar acerca de los problemas que quiere resolver. Lo ayuda a conocer su problema exacto para que pueda decidir los datos que necesita y si una solución algorítmica es la mejor manera de resolver el problema. Las empresas tienden a utilizar AI y machine learning cuando las reglas para la toma de decisiones complejas no se pueden formular de manera adecuada o simple.

Mientras evalúa su problema y cualquier dato asociado, considere en dónde la automatización podría ahorrarle tiempo, dinero y esfuerzo. Tal vez haya una aplicación o un área de su negocio que normalmente encuentra errores en el procesamiento de datos. Esto podría representar una oportunidad para que un algoritmo identifique los patrones de forma más clara, a fin de que usted pueda automatizar esta acción.

Una prueba de concepto puede ayudarlo a ver cómo funciona una solución antes de invertir a escala. También es importante pensar en los equipos que se verán afectados por la solución y con quién deberá trabajar para que el proyecto tenga éxito. Por ejemplo, si desea automatizar la distribución de documentos en su empresa, una buena idea es pedirles a las personas que distribuyen documentos su opinión sobre las complejidades y las variaciones.

¿Cómo funcionan la AI y el machine learning?

Un modelo o algoritmo se entrena con los datos existentes para encontrar la configuración que tenga más posibilidades de predecir un resultado. El machine learning y la AI, en general, predicen cosas muy específicas, como un número o una categoría.

Una vez que haya configurado la ecuación estadística o el algoritmo, que, en esencia son lo mismo, el modelo se puede usar para hacer rápidamente nuevas predicciones acerca de resultados futuros.

Según nuestro informe de investigación reciente, la mayoría de las empresas utilizan la AI y el machine learning para mejorar la eficiencia de los procesos (52 %), comprender a los empleados y clientes (44 %), y predecir el rendimiento y las tendencias de la industria (42 %). Entre los muchos usos de la AI y el machine learning, nuestra investigación indica que la mayoría de los líderes en tecnología usan la inteligencia artificial en las empresas para lo siguiente:

• Mejorar la eficacia de los procesos: ya sea que se trate de automatizar procesos, mejorar los cronogramas de mantenimiento u optimizar los niveles de inventario, la AI puede ayudar a reducir el tiempo perdido o el material desperdiciado. Por ejemplo, los chatbots les ahorran dinero a las empresas al automatizar el servicio al cliente y ayudar a los clientes con problemas comunes.
• Generar información sobre los clientes: hay una gran cantidad de datos de los clientes que se pueden usar para comprender los diferentes patrones de compra de los clientes. Puede utilizar un algoritmo de aprendizaje no supervisado para presentar clases latentes de clientes que no son evidentes.
• Predecir el rendimiento y las tendencias de la industria: la AI ayuda a muchas empresas a generar previsiones. Una empresa puede evaluar con mayor precisión los patrones de inventario y, luego, mejorar las ofertas de productos tan solo asegurando disponer de la cantidad suficiente del producto o del color o tamaño específico cuando sea necesario.

¿Debería desarrollar o comprar soluciones de AI y machine learning?

Nuestro reciente informe de investigación reveló que el 53 % de los líderes de TI afirmó que preferiría desarrollar una solución de AI y machine learning desde cero ante que comprar una.

Este entusiasmo por tomar un camino propio deriva de una idea errónea de que las soluciones de AI tardan más en implementarse cuando se usan componentes que se han comprado.

Para iniciativas de AI más simples, ya es fácil implementar componentes de uno de los proveedores de nube a hiperescala, como Google Cloud Platform™ o AWS. En los últimos cinco años, los proveedores de nube a hiperescala han facilitado mucho a las organizaciones el uso de servicios y herramientas relacionados con la AI.

Muchas organizaciones descubren que pueden reducir costos y ahorrar tiempo mediante la compra de herramientas o servicios existentes que ya cuentan con automatización.

A menudo, hay etapas específicas en un proyecto de AI y machine learning que requieren las mismas acciones. Son estas etapas las que se automatizan en las herramientas y los servicios de los socios. El uso de componentes prediseñados permite a los desarrolladores dedicar más tiempo a la personalización.

Superar los desafíos comunes

Según nuestro informe de investigación, otra barrera importante para la adopción de la AI es la dificultad que enfrentan muchas organizaciones cuando intentan alinear las estrategias de AI y machine learning con las estrategias comerciales. Para mantener sus proyectos de AI en marcha, necesita recibir el soporte de la organización y llegar a un consenso sobre los resultados, los hitos y los plazos.

Casi todos los proyectos de AI buscan aprovechar la información adquirida a partir de los datos. Convertir los números en acciones es un objetivo de cualquier organización. Sin embargo, las organizaciones suelen enfrentarse con desafíos al momento de extraer información útil a partir de los datos. Según nuestra investigación sobre AI y machine learning, los encuestados citaron los siguientes aspectos como las principales barreras al momento de poder obtener información útil: silos de datos diferentes (36 %), capacidades y talentos técnicos (36 %) y desafíos en cuanto al tiempo (35 %). Para superar estas barreras y comenzar a generar la información que buscan, las empresas necesitan datos de mayor calidad que se hayan recopilado con mayor precisión y a los que se pueda acceder sin problema. La capacidad de obtener información útil a partir de los datos también se puede mejorar a través de una mejor capacitación de las habilidades internas, la contratación de talento con competencia especializada en datos y un interés en utilizar mejor las habilidades que ya están disponibles a nivel interno.

Las organizaciones suelen tener problemas con la comunicación y la claridad en torno a la AI y el machine learning. Durante esta investigación, hallamos que menos de la mitad de los encuestados considera que alguno de sus departamentos internos fuera de TI comprende los beneficios de la AI/ML.

Puede ayudar a inculcar una mayor comprensión de la AI en toda su organización al ofrecer capacitación, promover la asistencia a conferencias y eventos y sugerir lecturas en línea relevantes para sus equipos. Nuestra investigación muestra que el 51 % de los encuestados cree que es necesario capacitar al personal actual en soluciones de AI y machine learning, programación y diseño de software, machine learning y análisis de la calidad de los datos.

Ahora es momento de adoptar la AI

PricewaterhouseCoopers predice que la AI aportará US$16 billones a la economía mundial para el 2030. McKinsey acuerda en su importancia, pero estima que el aporte a la economía mundial será de US$13 billones. De cualquier manera, no cabe duda de que el impacto de la AI será colosal. Ahora es el momento de iniciar un diálogo continuo acerca de la AI y sus casos de uso en su empresa.

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