IA is in the air, everywhere I look around! Solo con leer esta frase seguro que ya se te ha venido la famosa canción a la cabeza y la estás tarareando. Y es que, al igual que en la versión original en la que se habla de que “el amor está en el aire, sea a donde sea que miro” con la Inteligencia Artificial está pasando lo mismo.
La IA está oficialmente en todas partes: antes de la pandemia, muchos negocios estaban empezando a ser conscientes de una nueva forma de ver el paradigma empresarial, mucho más comprometido y digital. Con la llegada de la crisis sanitaria, estas nuevas tecnologías fueron completamente cruciales para que las organizaciones pudieran reinventarse en un momento de crisis, mantenerse al día en un clima cada vez más competitivo y ayudarles a identificar posibles brechas de eficiencia para seguir siendo competentes.
De esta manera, parece que la digitalización y el uso de las nuevas tecnologías se está consolidando de manera definitiva. ¿Cómo iniciarse en la aventura? En Keyrus te damos cinco consejos que debes tener en cuenta antes de iniciar el camino hacia la inteligencia artificial:
1. Haz un "balance" de tu madurez analítica
En primer lugar, es esencial identificar claramente qué valor añadido aportará la IA a tu empresa. Para ello, hay que informarse sobre los diferentes casos de uso, hablar con expertos del sector o iniciarse con cursos de formación. El objetivo es que tengas una idea precisa del valor incremental de un proyecto de IA en ejemplos similares a tus necesidades.
Es importante empezar con proyectos sencillos, cuyo ROI esté bien identificado de antemano. Los temas deben ser tangibles y progresar de forma pragmática. El objetivo es dar confianza a los equipos y a la dirección para que puedas conseguir su aceptación.
2. No subestimes el tiempo necesario para tu proyecto
Una pregunta muy común en las empresas que se inician en el mundo de la inteligencia es si les va a llevar mucho tiempo empezar a notar cambios. Los casos más sencillos solo suelen tardar unas semanas en empezar a ver resultados. Después de unos meses, ya se podrá pasar a un enfoque más sistemático. Las organizaciones son cada vez más conscientes de que, incluso con soluciones muy ligeras, pueden empezar a transformarse.
Sin embargo, hay que tener cuidado de no minimizar la duración del proyecto para evitar desilusiones. Por ejemplo, no hay que entrar en un proyecto con la mentalidad ansiosa de que solo nos llevará dos semanas en lugar de dos meses, porque eso es poco realista y los retrasos serán inevitables cuando se haga realidad.
Sea cual sea el caso, las plataformas de IA pueden ayudar a acelerar los procesos para construir soluciones de la forma más eficiente posible. Por ejemplo, con Dataiku, una empresa puede crear un sistema muy sencillo para predecir su facturación en los próximos meses. Solo se necesita entrenar a la máquina con tus resultados de los meses anteriores subiendo un simple archivo csv.
Las transformaciones de datos de Dataiku pueden ayudar a los equipos a establecer el vínculo entre los pedidos de principios de mes y la facturación final. Todo funciona en formato "arrastrar y soltar" y requiere muy poco tecnicismo para los que trabajan mejor con visualizaciones de datos, pero los expertos técnicos que prefieren codificar pueden hacerlo: cada uno puede trabajar de la forma en que se sienta más cómodo.
3. Prepara el lanzamiento
Los equipos deben asegurarse de poner en marcha un proceso que calcule el posible retorno de la inversión de cada proyecto. Una vez se ha hecho esto y se han identificado los objetivos y las necesidades de cada parte interesada, ya podemos ponernos manos a la obra.
Las reuniones de lanzamiento garantizarán que el plan tenga suficientes patas sobre las que apoyarse, tanto desde una visión técnica como desde una visión de negocio. De hecho, un proyecto de IA sin el apoyo de la parte de negocio es probable que tenga problemas de adopción.
Como hemos comentado, es recomendable empezar con un proyecto sencillo y de alcance reducido (lo que no equivale a un plazo de tiempo irrazonablemente corto) antes de llegar a un Producto Mínimo Viable (MVP). Se trata de un prototipo sobre el que luego podremos trabajar y que haremos crecer antes de industrializarlo.
4. Promociona la IA entre otros departamentos
Después de identificar el caso de uso perfecto para tu empresa, haber demostrado el interés de utilizar herramientas de IA y haber desarrollado una solución a pequeña escala con éxito, podrás convencer a otros departamentos (marketing, RRHH) para que se sumen a la causa. Industrializar la IA en una empresa significa evangelizarla a todos los departamentos de la empresa y automatizar ciertas partes del proceso. Con la automatización en marcha, los equipos pueden gestionar más proyectos y escalar para ofrecer mucho más en la producción. En este punto, lo importante es la solidez de la infraestructura.
5. Evita la deuda técnica: implica a los equipos de IT desde el principio
Es habitual ver proyectos que se alargan mucho más de lo previsto. Para evitar esta deuda técnica es esencial involucrar a IT desde el principio del proceso.
Los responsables de las empresas suelen considerar a los equipos de IT como un obstáculo, cuando es esencial incluirlas en la fase inicial de los proyectos. De hecho, la calidad de la infraestructura técnica es la condición del éxito de una aplicación de IA. Por lo tanto, es esencial hacer un esfuerzo a nivel de gestión, para que ambos se hablen y para ello, se requiere a veces la creación de equipos interfuncionales. Para poder escalar, hay que tener una infraestructura de datos que funcione. En cuanto quieras crear valor, tienes que hacerlo sobre una base técnica sólida para integrar estas funcionalidades en el sistema informático.
Y, por último, no hay que codificar todo uno mismo. Como dice la metáfora culinaria “en un restaurante un chef rara vez lo hace todo él mismo”. En la ciencia de datos ocurre lo mismo, al menos en los inicios. Incluso es mejor utilizar productos listos para usar y partners que puedan mostrarte el roadmap correcto antes de embarcarte en desarrollos importantes.
Dataiku y Keyrus: tus mejores aliados
Desde Keyrus, te guiaremos a lo largo de todo el data journey, independientemente de tu nivel de madurez en analytics. A lo largo de este camino, iremos aplicando casos de uso de gran impacto para tu negocio y sector, gracias al know-how que hemos ido adquiriendo en proyectos a nivel mundial. Dataiku es la plataforma para inteligencia artificial que sistematiza el uso de los datos para obtener resultados de negocio excepcionales y tiene fuertes características para ayudarte a iniciar un viaje seguro hacia la IA:
Es fácil de usar: todas las empresas pueden utilizarlo porque ofrece una visión simplificada de cada caso. Los equipos tendrán una visión global de todo el data journey y de todos los procesos, desde la manipulación de los datos hasta la visualización de los mismos y la aplicación final.
Facilita el escalado: la herramienta puede conectarse, de forma agnóstica a los datos, a cualquier tipo de motor computacional y a cualquier tipo de datos (en la nube, en las instalaciones o híbridos). Por ejemplo, Snowflake es la plataforma más conectada a Dataiku. El conector nativo de Snowflake permite a los científicos de datos ejecutar una consulta durante dos minutos y pagar sólo por esos dos minutos de tiempo de cálculo.
Sencilla y accesible: las funcionalidades de Dataiku permiten crear proyectos de IA de principio a fin. La herramienta permite la creación de aplicaciones finales destinadas a los usuarios finales, por lo que se adapta a la fase de industrialización.
La mayor cualidad de Dataiku es su capacidad para reunir a todos en una única herramienta. Gracias a esta plataforma todos colaboran en el mismo lugar, cada uno con su parte del proyecto. Todos pueden "ver" lo que hacen los demás, sin poder modificarlo (si no tienen permiso para ello). El científico de datos se encargará de la parte de aprendizaje automático, el analista de datos se conectará a los conjuntos de datos de resultados, el director de ventas tendrá acceso a los cuadros de mando, etc.
Dataiku permite el desarrollo de IA desde cero, pero también permite el uso de lenguajes, librerías, plugins y todo tipo de componentes que permiten la reutilización de código existente.
Así, en un entorno en el que el uso de los datos y la Inteligencia Artificial están a la orden del día y son esenciales para marcar la diferencia, nunca ha sido tan fácil dar el paso hacia la digitalización. Con la llegada de las plataformas colaborativas de ciencia de datos como Dataiku, las barreras a la IA se han reducido considerablemente y es sumamente sencillo que todo el mundo pueda acceder a ella de una manera más sencilla. En definitiva, ya no hay excusa para lanzarse a la Inteligencia Artificial.
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