Un aspecto clave para una correcta implementación de sistemas basados en inteligencia artificial (IA), es adoptar un enfoque estratégico a la hora de definir los proyectos y tecnologías a implementar. Si esto no está claro, las empresas corren el riesgo de quedarse atrás, o bien embarcarse en proyectos largos, costosos y sin un impacto real.
Es por ello que se deben definir objetivos claros y desarrollar una infraestructura robusta que pueda soportar las exigencias de los sistemas de IA. Al mismo tiempo, fomentar la colaboración interfuncional y priorizar las normas éticas es fundamental para el éxito de una automatización de estas características.
En esta línea, Paul Flachskampf, CEO de Inform Australia, comparte cinco pasos fundamentales para sentar las bases del éxito en proyectos de automatización con IA.
Definir objetivos claros
Antes de adentrarse en la automatización con IA, es fundamental definir los objetivos que se pretenden lograr para la empresa, determinando tareas o procesos específicos. Contar con un plan delimitado es crucial para mejorar la eficiencia, reducir costos y enriquecer la experiencia del cliente, lo que ayudará a guiar la estrategia de automatización.
Recopilar datos de calidad
Los datos de alta calidad son el combustible que impulsa una efectiva automatización con IA. La información de diferentes fuentes se debe automatizar y compilar para garantizar que la misma sea precisa, confiable y representativa en cuanto al problema que se desea solucionar. Invertir en procesos de limpieza y enriquecimiento de datos para eliminar incoherencias o sesgos que puedan afectar el rendimiento de la IA es fundamental.
Implementar una infraestructura robusta
Para facilitar la automatización con IA es fundamental contar con una infraestructura sólida y escalable. Se debe evaluar la infraestructura de TI y determinar las actualizaciones o mejoras necesarias para manejar los sistemas de IA. Esto puede incluir recursos informáticos en la nube, un hardware potente y soluciones eficientes de almacenamiento de datos.
Fomentar la colaboración interfuncional
Promover la colaboración entre científicos de datos, ingenieros, expertos del tema y usuarios, ayudará a impulsar un entorno donde se combina la experiencia de múltiples disciplinas. La colaboración interfuncional ayuda a identificar oportunidades potenciales y garantiza una implementación equilibrada.
Priorizar la ética
Al embarcarse en la automatización con IA, se debe dar prioridad a la ética para generar confianza y evitar problemas. Es necesario establecer normas y principios claros que permitan garantizar que los procesos sean transparentes, justos y confiables. Una premisa de suma importancia es la privacidad de datos, seguridad y mitigación de sesgos.
Este enfoque de IA híbrida (IAH) es un tipo de inteligencia artificial que combina diferentes algoritmos y técnicas de aprendizaje automático con conocimiento y lógica humana, de manera armónica. A diferencia de otras formas de IA que solo utilizan un enfoque basado en datos o un enfoque basado en reglas, la IAH combina ambos para brindar un rendimiento superior en la toma de decisiones y la resolución de problemas.
