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4 claves para abordar proyectos de Inteligencia Artificial

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Según la encuesta llevada a cabo para la confección de “La Agenda CIO 2018” de Gartner, apunta que el 4% de los CIO ya ha comenzado a implementar tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y un 46% ha desarrollado planes para iniciar su despliegue.

A pesar de que el nivel de implementación de las tecnologías de Inteligencia Artificial aún es muy bajo, los CIO cada vez muestran mayor interés es su despliegue en las corporaciones. Como se desprende del informe elaborado por Gartner, esto hace que sea necesario prestar especial atención a una serie de aspectos para hacer frente a las trabas que pueden encontrarse en el camino hacia esta implementación.

Para Whit Andrews, vicepresidente de investigación y analista de Gartner, a pesar del alto nivel de interés por las tecnologías de Inteligencia Artificial, las implementaciones actuales se mantienen en niveles bajos aunque, si bien

Existe un potencial de fuerte crecimiento a medida que los CIO comienzan a probar los programas de Inteligencia Artificial a través de una combinación de esfuerzos de compra, construcción y externalización.

En este crecimiento y adopción de las tecnologías de Inteligencia Artificial y el abordaje de los primeros proyectos, Gartner destaca cuatro aspectos cruciales.

El primero de los aspectos a tener en cuenta en los despliegues de tecnologías de Inteligencia Artificial es apuntar hacia objetivos “suaves” y no tratar de obtener grandes resultados al principio en términos de ganancias económicas. Para Gartner, es mejor comenzar con proyectos con un alcance pequeño y buscar mejoras moderadas en los procesos, la satisfacción del cliente o la comparativa financiera. En este tipo de proyectos, es mejor establecer objetivos más pequeños y aprender de ellos para aplicarlos posteriormente a gran escala.

Otro aspecto clave en los despliegues de IA es la importancia de centrarse en las personas y no reemplazarlas. Aunque en muchas ocasiones se asocia la incorporación y los avances en tecnología con la reducción de personal, y a pesar de que puede resultar atractivo para los responsables de negocio por la reducción en costes laborales que puede suponer, la resistencia que va a encontrar en los empleados conllevar un cambio en el enfoque.

Para Gartner, las corporaciones deben hacer un uso de la tecnología que les permita obtener beneficios transformacionales gracias a que los empleados podrán dedicarse a tareas que proporcionen un mayor valor añadido. Según sus estimaciones, en 2020, el 20% de las organizaciones dedicará trabajadores a monitorizar y guiar las redes neuronales. “Será mucho más productivo relacionares con los trabajadores en primera línea. Que se entusiasmen y participen con la idea de que el apoyo en la toma de decisiones impulsado por la Inteligencia Artificial puede mejorar y elevar el trabajo que realizan todos los días”, apunta Andrews.

Preparar una auténtica estrategia en IA

Según Gartner, las organizaciones no están bien preparadas para implementar tecnologías de IA ya que carecen de habilidades internas en ciencia de datos, lo que les lleva a confiar en proveedores externos. La predicción es que, hasta 2022, el 85% de los proyectos de IA darán resultados erróneos por los sesgos en los datos, los algoritmos o los equipos responsables de su gestión.

De ahí la necesidad de que las organizaciones se preparen para almacenar y gestionar cantidades aún mayores de datos para iniciativas de Inteligencia Artificial, y que los primeros proyectos permitan transferir conocimientos en IA de expertos externos a los empleados para desarrollar así sus capacidades internas.

Al hilo de esta necesaria transferencia de conocimiento, una cuarta clave a la hora de acometer proyectos de IA es elegir soluciones transparentes y que los proveedores de servicios externos entiendan el modelo y lo que persigue la organización.

Solo contemplando estos requisitos se podrá abordar un proyecto de Inteligencia Artificial pensado, y acorde a las necesidades que se persiguen.

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