La Inteligencia Artificial se ha convertido ya en un asunto crítico en las compañías. Se pronostica que la tecnología que copia el comportamiento humano, capaz de aprender y resolver problemas, será una prioridad para más del 30 por ciento de los responsables de los sistemas de tecnologías de la información de las organizaciones, también llamados CIOs.
Una mayor personalización, más eficiencia, el impulso de la productividad o la posibilidad de obtener resultados predictivos para mejorar los indicadores claves de negocio son algunas de las principales razones para adoptar una tecnología que pese a los múltiples beneficios, aún sigue siendo utilizada de forma desigual por las organizaciones. Solo tres de cada diez empresas están preparadas para adoptar Inteligencia Artificial, según Deloitte.
Las 3 tareas esenciales para implementar con acierto un proyecto de IA
Implementar un proyecto de Inteligencia Artificial no es tan sencillo. Para no perderse hay que centrarse en tres tareas esenciales:
- Vincular la tecnología con la estrategia empresarial y los resultados
- Decidir cómo implementar tecnología en todo el negocio
- Facilitar la transición de la planificación a la ejecución
Lo fundamental, contra todo pronóstico a priori, es pensar primero en términos de resultados y no de tecnología, además de atraer nuevas habilidades y evaluar el personal existente para manejar los datos; uno de los principales escollos en la adopción de esta tecnología.
Conviene reflexionar, además, sobre cinco preguntas que le facilitarán llegar a la meta de la manera más óptima.
- ¿Por qué necesita Inteligencia Artificial?
- ¿Qué áreas o departamentos se verán más beneficiados?
- ¿Con qué datos cuenta la empresa?
- ¿Qué solución y tecnología empleará?
- ¿Posee recursos adecuados?
Lo que está claro: hay que dedicar más tiempo a los datos
Pese a que no hay una hoja de ruta formal de cómo acertar en la implantación de un proyecto de Inteligencia Artificial, lo que está claro es que frente a otras soluciones de TI, los proyectos de IA necesitan un cambio cultural sustancial en el seno de las organizaciones, tanto en los comportamientos como en la forma de pensar.
Simplificar el análisis y la evaluación de los datos propios para estructurar una estrategia de negocio es clave en cualquier proyecto de IA Clic para tuitearRequieren, una sólida infraestructura de datos y análisis, obligando a las compañías a estar constantemente aprendiendo a cómo seleccionar y aplicar la información resultante en las decisiones de negocio.
Ello implica dedicar más tiempo a los datos a fin de garantizar la transparencia y la apertura en la toma de decisiones en base a una óptima gestión del conocimiento empresarial.
Simplificar el análisis y la evaluación de los datos propios para estructurar una estrategia de negocio es clave en cualquier proyecto de IA, como también lo es rastrear información en tiempo real para tomar decisiones más rápidas y certeras con las que podrá identificar y mejorar sus ventajas competitivas.
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