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Si echamos la vista (muy) atrás, hubo un día, en el pasado, en el que los humanos descubrimos algo revolucionario que cambió absolutamente todo: el fuego. Ya no solo modificó nuestro entorno, sino también nuestros hábitos y comportamientos. Además de protegernos de los depredadores y resguardarnos del frío, el fuego nos permitió cocinar los alimentos, lo que, a su vez, nos dio las proteínas necesarias para desarrollar cerebros más grandes y poco a poco, ser más intelectuales. Sin embargo, era algo que también aterrorizaba a nuestros antepasados por su capacidad de destrucción y por su falta de control.
Si volvemos al presente, además de estar integrado e interiorizado en nuestras vidas casi como el hecho de respirar, nuestra sociedad actual ha aprendido a gestionar y domar el fuego. Tenemos bomberos, inspectores e investigadores de incendios. Hemos aprendido de la manera más dura su capacidad destructiva y hemos puesto en marcha sistemas y procesos para controlarlo.
Si aplicamos este enfoque a la inteligencia artificial es un poco parecido. La IA es un descubrimiento revolucionario que está cambiando nuestras vidas y que estamos aprendiendo a domar. Hoy en día, tenemos personas que la entienden y la utilizan, personas que investigan y desarrollan más avances, personas que gobiernan o inspeccionan el uso de algoritmos y personas capacitadas para evaluar los resultados. En resumen, tendríamos programas de alfabetización de la IA diseñados para ayudarnos a gestionar y aplicar esta nueva tecnología.
¿En qué punto se encuentra el desarrollo de la implementación de la IA en tu negocio? Plantéate estas preguntas:
La IA no empieza en la organización con el departamento de IT, aunque las herramientas para gestionarla residan ahí. La IA comienza con los datos que se recopilan, compran o adquieren y con el deseo de solventar una necesidad o resolver un problema empresarial en el que esos datos pueden utilizarse para dirigir y respaldar las decisiones. Contar con una estrategia de datos es la primera consideración cuando queremos lanzarnos al viaje hacia la inteligencia artificial.
Esta estrategia debe comenzar con la alineación de las iniciativas tecnológicas de la IA con los objetivos estratégicos de la empresa, creando sinergias entre las operaciones de negocio mediante el fomento de la planificación colaborativa y la adaptación del portfolio. Además, la estrategia también debe evaluar y abordar los riesgos asociados al despliegue de modelos de IA y establecer normas sobre cómo evaluar y gestionar estos modelos.
La mayoría de las organizaciones actuales cuentan con algún tipo de equipo de supervisión o gobernanza que se encarga de las cuestiones relacionadas con las auditorías y el cumplimiento. Sus proyectos de inteligencia artificial necesitan la misma supervisión y responsabilidad. Formar un equipo de gobernanza de datos o añadir expertos técnicos a sus estructuras de gobierno existentes, puede ayudar a proporcionar solidez y responsabilidad a tus proyectos de IA.
Casi todas las empresas de hoy en día cuentan con un científico de datos. Estas personas suelen tener los conocimientos técnicos necesarios para desarrollar, implementar, gestionar y supervisar los algoritmos de inteligencia artificial. Garantizar que esta habilidad está disponible para los equipos de gobernanza o supervisión de la IA, es una parte importante de un proyecto responsable.
Una estrategia bien articulada proyectará un retorno de la inversión. De lo contrario, ¿qué sentido tiene poner en marcha esta nueva iniciativa? El valor asociado al esfuerzo de la IA tiene que estar bien entendido tanto por los componentes del negocio como por los de IT. Hablamos de hacer que esta tecnología sea omnipresente en toda la organización, pero garantizar que la organización entienda dónde se está utilizando la IA, qué aporta a los que la utilizan y cómo puede gestionarse para obtener un gran valor. Este debería ser el objetivo del gobierno del dato y del equipo que trabaja con las capacidades tecnológicas.
Con los algoritmos inteligentes en funcionamiento, las empresas deben asegurarse de que han tenido en cuenta los sesgos o están supervisando de cerca las aplicaciones automatizadas con constantes entradas de nuevos datos. La inteligencia artificial y el Machine Learning pueden suponer, en ocasiones, riesgos para las operaciones empresariales de negocio si no se manejan con cuidado. Es importante que la estrategia de IA tenga en cuenta estos riesgos y establezca los límites que asumirá la empresa. Estos límites suelen ser establecidos por un comité de supervisión que vigila la progresión y el uso de la IA/ML.
Controlar los riesgos significa que tus equipos entienden lo que debe ocurrir y tienen las herramientas y los procesos adecuados para garantizar el resultado requerido. La gestión y el seguimiento de las iniciativas tecnológicas requieren un conjunto de procesos documentados y bien comprendidos, de herramientas accesibles y fáciles de usar y de KPI’s articulados para la trazabilidad a través de todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial y el Machine Learning. Estos proyectos deben tener objetivos de mejora continua para garantizar la gestión y el control de los riesgos.
Si alguna de las respuestas a todas estas preguntas ha sido “no”, debes pararte a pensar y considerar qué quieres de un proyecto de IA o ML. El uso de esta nueva y poderosa tecnología es muy importante para las empresas de hoy en día que quieran marcar la diferencia, pero comprender su impacto es igual de importante. No podemos intentar implementar estas tecnologías a toda prisa sin ignorar el impacto y los riesgos que pueden tener. Al igual que hemos aprendido a vivir con el fuego, a controlarlo y a gestionarlo, hay que hacer lo mismo con la IA. Te damos cuatro consejos para empezar:
Infórmate sobre la IA, lo que es, lo que no es y lo que puedes y no puedes hacer con ella.
Identifica un proyecto que te permita saber si cuentas con los datos adecuados, el problema empresarial correcto y el personal adecuado para llevarlo a cabo.
Habla con aquellos que están más avanzados que tú: proveedores, expertos en tu sector o analistas.
Por último, pruébala: los proyectos de inteligencia artificial pueden ser muy valiosos. Al igual que el fuego, la IA es una tecnología disruptiva y de la disrupción provienen los grandes proyectos. Esta tecnología puede ayudarte a crear nuevas fuentes de valor a partir de tus datos, generar nuevas oportunidades de crecimiento e ingresos y abrir vías para transformar su negocio.
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