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5 preguntas que hacer antes de comprar productos de IA

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Ante el auge que están experimentando las soluciones de Inteligencia Artificial (IA) es fundamental evaluar las diferentes propuestas y elegir la más adecuada a las necesidades del negocio.

Cada vez más, consumidores y empleados están percibiendo los beneficios que les aportan los productos compatibles con IA, lo que están presionando a los directivos para apostar por estas soluciones en sus organizaciones.

Y es que los empleados buscan productos de Inteligencia Artificial en las herramientas de trabajo que utilizan para facilitar los flujos de trabajo y optimizar su rendimiento. Al mismo tiempo, los consumidores quieren que las empresas sean rápidas y precisas en su actividad, desde el servicio al cliente que prestan hasta los motores de sugerencias de comercio electrónico que ofrecen.

La adopción de la estas soluciones es clara entre las empresas: el 68% de las organizaciones apunta que planea adoptarla en próximos dos años, según el informe ‘2022 State of IT’ de Spiceworks Ziff Davis. Según este estudio, la tecnología está produciendo impactos positivos para casi las tres cuartas partes de las organizaciones que la utilizan.

Sin embargo, el volumen de opciones disponibles de los proveedores puede ser muy amplio. Es un mercado preparado para una mayor expansión a medida que los proveedores de software tradicionales cargan funciones de IA en sus productos existentes, sobre todo pensando en una serie de verticales para dar respuesta a cientos de casos de uso de negocio.

Para comprobar si un producto de IA específico es el adecuado, es clave que los proveedores den respuesta a estas cinco preguntas.

¿Cuál es el valor de negocio?

Si bien los empleados esperan que esta tecnología tenga un impacto positivo en la cultura de la empresa, depende de los tomadores de decisiones encontrar la conexión entre un producto de IA y el valor de negocio que puede ofrecer.

Al evaluar la solución como cualquier otro software, los directivos deben preguntarse cuál es el resultado de negocio positivo que se puede obtener de su adopción en términos de mejores decisiones, decisiones automatizadas, predicciones o patrones de identificación.

¿Es realmente un producto?

Con la proliferación de proveedores en estas TI, los responsables de TI de las organizaciones deben determinar prefieren apostar por un producto personalizado que satisfaga sus necesidades o por un producto o plataforma prediseñada. De ellos dependerá si lo que los proveedores les ofrecen es una capacidad de producto real.

Es importante que el producto analice datos para crear un modelo de aprendizaje automático

¿Es sofisticada la tecnología del proveedor?

Una vez que una propuesta supera las dos preguntas anteriores, el producto debe ser capaz de ofrecer valor de negocio y es un producto personalizado y no una plataforma disfrazada.

Luego, está la cuestión de la TI real que impulsa la solución y su grado de madurez. Por eso es importante asegurarse de que el producto analiza datos para crear un modelo de aprendizaje automático.

¿Qué datos entrena el modelo?

Los datos correctos pueden hacer o deshacer un modelo de IA. Si la conversación con un proveedor ha llegado tan lejos, la siguiente duda que hay que despejar es acerca de la precisión del modelo.

El mejor caso posible es cuando el producto utiliza un modelo ya entrenado que se basa en datos recopilados por el proveedor, pero que luego puede personalizarse y hacerse más preciso con los datos patentados de la empresa.

¿Cómo se monitoriza el modelo?

Los productos de IA utilizan modelos entrenados en datos pasados. Sus resultados representan el pasado y lo que probablemente sucederá en el futuro, lo que significa que los modelos son imperfectos por naturaleza y deben actualizarse a medida que evolucionan las situaciones.

Una pregunta fundamental para hacerle al proveedor es cómo están monitorizando el modelo. Los responsables de la toma de decisiones deben asegurarse de que los proveedores evalúan constantemente los modelos que están en contra de los KPI y tengan alguna forma de volver a capacitarlos automáticamente.

Imagen inicial | Possessed photography

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