¿Cómo implantar la inteligencia artificial en tu empresa?

La Inteligencia Artificial ya no es un sueño lejano del futuro. Está aquí y está cambiando la forma en que las empresas hacen negocios.

Las organizaciones de todas las industrias han adoptado la Inteligencia Artificial para ayudar con las operaciones diarias, como el servicio al cliente, recursos humanos, marketing, ventas, investigación y desarrollo etc.

Una encuesta reciente de Forrester informó que más de la mitad de las empresas en todo el mundo ya han implementado aplicaciones de Inteligencia Artificial, y un 20 por ciento lo hará dentro del próximo año.  Con una buena razón, los posibles impactos son tremendos: procesos mejorados, mayor eficiencia, cargas de trabajo automatizadas, mayor ROI e innumerables otros beneficios.

La pregunta ya no es «¿Deberíamos abrazar la Inteligencia Artificial?», Sino «¿Cómo podemos utilizarla para alcanzar nuestros objetivos comerciales?»

Las iniciativas de la Inteligencia Artificial son una prioridad principal para las Tecnologias de la información …

Para los departamentos de IT, las preocupaciones son aún más apremiantes. «¿Cómo nos preparamos para el tsunami de los proyectos de IA a punto de golpearnos desde todas las áreas del negocio?»

Los líderes de IT saben que la inteligencia artificial es fundamental para el éxito a largo plazo de su empresa, y la mayoría lo cataloga como una de las principales prioridades comerciales para el próximo año. CIO.com señala que en el Informe de la Agenda CIO 2018 de Gartner, el 47 por ciento de los CIO que han implementado la inteligencia artificial informan que es «el punto más doloroso». Aún así, a pesar de su conocimiento y deseo de adoptar la tecnología, los líderes de IT se enfrentan a muchos desafíos. No existe un libro de jugadas claro o una ruta definida para implementar la inteligencia artificial en una empresa, lo que significa que muchos lo están inventando a medida que avanzan (y, como era de esperar, tropezando en el camino).

… Pero los departamentos de IT suelen ser los últimos en enterarse

Uno de los problemas de IA más comunes es la falta de comunicación entre las líneas de negocio y los departamentos de IT. Cuando se trata de implementar proyectos de inteligencia artificial, a menudo es el último en saberlo. En otro estudio reciente, Forrester Consulting descubrió que las líneas de negocio «eluden por completo los departamentos de IT del 15 al 20 por ciento del tiempo en sus iniciativas de inteligencia artificial». Esta falta de comunicación no solo es frustrante, sino ineficaz y costosa. La buena noticia es que los líderes de IT son idóneos para dirigir el cargo de la inteligencia artificial en sus organizaciones. Hacerlo ayuda a reducir los silos y abrir las líneas de comunicación, aumentar la eficiencia y reducir los riesgos: mejoras que afectan directamente los resultados de la empresa. De hecho, más de la mitad de las empresas encuestadas esperan un ROI de hasta cinco veces su inversión. Aunque no existe un libro de jugadas mágico que sirva para todos, hay algunos pasos claros que los líderes de IT pueden tomar para dirigir la carga hacia la transformación con la inteligencia artificial.

Como líder de TI, debe centrarse en lo siguiente para prepararse para los próximos proyectos de IA:

  • Modernizar la tecnología de administración de datos: las iniciativas de inteligencia artificial se basan en enormes cantidades de datos, por lo que tiene sentido que las Teconologias de la información necesiten nuevas herramientas para administrar de manera efectiva todos esos datos. Si su base de datos, integración de datos, capacidad de almacenamiento y redes no están a la altura de la tarea, ahora es el momento de hacer algo al respecto.
  • Actualizar hardware de infraestructura: las nuevas iniciativas de AI requieren una respuesta más rápida, mayor almacenamiento, mayor ancho de banda y redes de baja latencia. Forrester Consulting demostró que el 61% de las empresas se enfrentan a la falta de servidores con procesadores especialmente diseñados, y el 81% señaló la necesidad de contar con nuevos servidores para la informática de alto rendimiento. Necesitará servidores altamente escalables con aceleradores para reducir los tiempos del entrenamiento modelo.
  • Evaluar el personal: La inteligencia artificial requiere un conjunto diferente de habilidades para administrar que las cargas de trabajo tradicionales, y es posible que deba contratar nuevo personal o invertir en la capacitación de los empleados actuales. Necesitará trabajadores calificados que puedan analizar e interpretar las cantidades masivas de datos involucrados.
  • Implementar plataformas predictivas de análisis y aprendizaje automático: estas plataformas permiten al personal colaborar y simplificar proyectos en diferentes líneas de negocios. Los ingenieros y científicos de datos podrán capacitar, implementar y administrar sus modelos y canalizaciones de datos de manera más efectiva si son administrados centralmente por TI.
  • Implementar plataformas de Analítica de texto, Procesamiento de lenguaje natural y Analítica del habla: estas aplicaciones se pueden usar de múltiples maneras en ventas, marketing, servicio al cliente e I + D.
  • Roll-out Virtual Agent Frameworks: admiten la creación de chatbots, que también se pueden usar de diversas formas en diferentes funciones, como recursos humanos, atención al cliente y ventas. El liderazgo de TI puede llevar la carga a transformarse con inteligencia artificial.

La estrategia de TI de su compañía tiene un impacto directo en los resultados de su negocio. Al centrarse en las áreas anteriores, puede prepararse para la inevitable arremetida de los proyectos de inteligencia artificial y establecer su negocio para tener éxito. Para obtener recursos adicionales y sugerencias para los líderes de IT, la lista de verificación de Forrester Consulting contiene 8 pasos que los CIO deben tomar para transformar la inteligencia artificial, además proporciona recomendaciones específicas para que los CIO modernicen sus cálculos y lleven a sus empresas al siguiente nivel.

Mira nuestro siguiente artículo sobre Inteligencia artificial: La necesidad de implantar tecnologías de inteligencia artificial (AI), Machine Learning para ser competitivos

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