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5 cuestiones que debe hacerse antes de apostar por soluciones de Inteligencia Artificial

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un notable impulso y su aplicación prolifera en múltiples campos. Pero, ¿es oro todo lo que reluce? Discernir entre una verdadera propuesta de IA de una de que dice serlo se erige en una prioridad a la hora de invertir en soluciones que incorporen esta tecnología.

Aproximadamente la mitad de las empresas españolas ya utiliza sistemas o soluciones basadas en Inteligencia Artificial, o está en fase de pruebas. Una cifra que constata el auge que ha experimentado esta tecnología en los últimos años que, tal y como destaca IDC Research, seguirá en los próximos años ya que prevé que este mercado crezca un 27% anual en España hasta 2025.

La automatización de tareas repetitivas, la mejora de la calidad de servicio, del producto y de los procesos, son los principales beneficios que las organizaciones están experimentando gracias al uso de la IA. Ahora, con el surgimiento de nuevos modelos de trabajo, impulsado por los espacios digitales y el auge del trabajo remoto, se espera que la Inteligencia Artificial contribuya a un incremento de la productividad y a un ahorro de costes.

No obstante, un 31% de las empresas aún no sabe cómo utilizará la IA, lo que pone en evidencia las dudas que aún existen al respecto. Y es que, si bien su aplicación ha experimentado un fuerte empuje, aún queda mucho camino por recorrer para ayudar a las organizaciones aprovechar todo su potencial y discernir entre lo que es Inteligencia Artificial y no lo es.

Aplicaciones de la IA

Bien es cierto que la IA cuenta con diferentes métodos que están aportando importantes beneficios económicos a las empresas, como el aprendizaje automático, o Machine Learning; el aprendizaje profundo, o Deep Learning; y el PNL o procesado del lenguaje natural, que es la base de los chatbots.

No podemos hablar de IA sin grandes cantidades de datos, y las herramientas y algoritmos para extraer la inteligencia

Sin embargo, no podemos hablar de Inteligencia Artificial sin tratar la gestión de grandes cantidades de datos, de las herramientas para gestionar todo ese big data, y los algoritmos que permitan extraer toda esa inteligencia.

De ahí que algunos cuestionen que realmente se esté haciendo uso de la IA en muchos casos ya que los datos pueden no ser los suficientes y, en esos casos, como sucede con las recomendaciones basada en IA, se trata más de una personalización que de un uso real de esta tecnología.

¿Contamos con la suficiente cantidad de datos para que la Inteligencia Artificial cumpla con su función? En algunos ámbitos como en el caso de los chatbots, hay experiencias muy positivas, aunque en técnicas de predicción o recomendaciones, aún queda mucho por hacer.

Si bien se han producido importantes avances en la implementación de técnicas de Inteligencia Artificial, en muchas industrias aún queda mucho camino por recorrer para obtener un verdadero beneficio de ella.

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Los responsables de negocio deben tener todas estas consideraciones en cuenta y el canal TI debe ser muy consciente de las propuestas que hay en el mercado para poder ofrecer una verdadera solución de IA.

En este escenario, los empleados quieren encontrar productos de IA en su conjunto de herramientas de trabajo que puedan facilitar los flujos de trabajo y aumentar su eficiencia. Y los consumidores quieren que las empresas sean rápidas y precisas en todo, desde el servicio al cliente hasta los motores de sugerencias de comercio electrónico.

Todo ello está llevando a que la adopción de IA sea una tendencia clara entre las empresas. De acuerdo con el informe ‘2022 State of IT’ de Spiceworks Ziff Davis, el 68 % de las empresas están adoptando, o planea adoptar IA, en los próximos dos años. La tecnología está generando impactos positivos para casi las tres cuartas partes de las organizaciones que utilizan IA, según las estadísticas presentadas por Forrester.

Pero el volumen de opciones disponibles de los proveedores de IA puede ampliarse mucho más. Se trata de un mercado preparado para una mayor expansión a medida que los proveedores de software tradicionales cargan funciones de Inteligencia Artificial en sus productos existentes en una serie de verticales.

En opinión de Mike Gualtieri, vicepresidente y analista principal de Forrester, hay cientos, si no miles de casos de uso empresarial. Y, para asegurarse de que un producto de IA específico es el adecuado, es clave que responda a estas cinco preguntas.

¿Cuál es el valor de negocio que ofrece?

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

Al evaluar la solución como cualquier otra plataforma de software, los directivos deben preguntarse cuál es el resultado de negocio positivo que se obtiene de la adopción: mejores decisiones, decisiones automatizadas, predicciones o patrones de identificación.

¿Es realmente un producto?

Con la proliferación de proveedores de IA, es importante determinar si los proveedores están vendiendo un producto personalizado que satisfaga sus necesidades o un producto o plataforma preconstruidos.

Realizar un seguimiento para asegurarse de que otros clientes lo están utilizando será fundamental para comprender si se trata de un producto con las capacidades que realmente se le demandan.

Inteligencia Artificial

¿Cómo de sofisticada es la tecnología del proveedor?

Una vez que una propuesta supera las dos preguntas anteriores, es el momento de diagnosticar que el producto que se encuentra ante los tomadores de decisiones es capaz de ofrecer valor comercial y existe como un producto personalizado real en lugar de una plataforma disfrazada.

Luego, está la cuestión de la tecnología real que impulsa la solución y su grado de madurez. Para Gualtieri, es clave asegurarse de que el producto esté analizando datos para crear un modelo de aprendizaje automático.

«Si está utilizando alguna otra tecnología que no sea el aprendizaje automático, puede haber una evaluación diferente, pero más del 90% está utilizando el aprendizaje automático, por lo que se trata de datos».

Hay una variedad de niveles de madurez cuando se trata de aplicaciones de IA; algunos productos tienen características de IA en su hoja de ruta, mientras que otros productos utilizan un modelo de trabajo que ha estado en el mercado durante cuatro años o más. Este último es un ejemplo de productos con el más alto nivel de madurez.

¿Qué datos entrenan el modelo?

Los datos correctos pueden hacer o deshacer un modelo de IA. Si la conversación con un proveedor ha llegado tan lejos, la próxima pregunta inteligente con respecto a los datos sería en referencia a la propiedad de los datos.

La precisión del modelo es clave y un requisito previo para el éxito del aprendizaje automático.

El mejor caso posible es cuando el producto utiliza un modelo previamente entrenado que se basa en datos de la industria recopilados por el proveedor, pero que luego se puede personalizar y hacer más preciso con los datos 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 es probable que suceda en el futuro, lo que significa que los modelos son imperfectos por naturaleza y deben actualizarse a medida que cambian las situaciones.

Una pregunta crítica para hacerle a ese proveedor es cómo están monitorizando el modelo ya que es fundamental asegurarse de que los proveedores evalúen constantemente los modelos que están en contra de los KPI y tengan alguna forma de volver a entrenarlos automáticamente.

Estas cinco cuestiones deben ser suficientes para discernir si estamos ante una propuesta de Inteligencia Artificial real o no. En los últimos años, esta tecnología ha experimentado un importante desarrollo, si bien, en algunos casos, no tanto como era de esperar. Una propuesta que responda a estas cinco preguntas permitirá aprovechar las ventajas de la IA y ayudar a los negocios como se espera.

Imagen inicial | Tara Winstead

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Periodista especializada en tecnología e innovación con más de dos décadas de experiencia cubriendo la información del canal TI

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