¿Qué desafíos trae el proyecto de IA? | IA en los negocios #65

¿Quieres aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial a la hora de implementar un nuevo proyecto en tu empresa? La IA puede facilitar tanto la fase conceptual, agilizando la ejecución de tareas individuales, como el análisis de los resultados actuales e históricos de las actividades del proyecto. Sin embargo, ¿siempre vale la pena optar por la asistencia de la IA durante la implementación del proyecto? ¿Cómo evaluar la rentabilidad de un proyecto de IA? ¿Cómo afrontar la escasez de datos y especialistas? ¿Por dónde empezar para evitar errores comunes? Continúe leyendo y descubra los desafíos que enfrentan los proyectos que utilizan IA.

¿Cómo integrar eficazmente un proyecto de IA en su estrategia empresarial?

La investigación de Gartner dice que para 2030, el 80% de las tareas de gestión de proyectos serán manejadas por IA. Queda por ver cuál será el porcentaje de proyectos que utilizarán IA para completar tareas. Sin embargo, ya vale la pena considerar cómo integrar la IA en la estrategia operativa de una empresa.

El primer paso es comprender el potencial y las limitaciones de esta tecnología. La inteligencia artificial funciona bien en el análisis de tendencias y patrones, pero falla en aspectos como el razonamiento de varios pasos y la toma de decisiones morales. Crea imágenes sensacionales, pero lograr que genere consistentemente materiales que coincidan con la imagen de una marca requiere una habilidad considerable. Por eso, cuando empezamos a trabajar en un proyecto de IA, no podemos asumir con una probabilidad comparable a la de otros proyectos si producirá resultados concretos y mensurables.

Un buen punto de partida, por tanto, es analizar los pros y los contras:

• ¿Cuál es el costo total de las distintas etapas de la implementación del proyecto de IA?
• ¿Qué KPI deberían definirse para evaluar el impacto empresarial de un proyecto de IA?

Para lograr una respuesta creíble a estas preguntas, lo mejor es seleccionar proyectos de IA simples que aporten un valor considerable, que sean fácilmente mensurables y que encajen en la estrategia de la empresa. Una startup que ofrece servicios de mensajería puede servir de ejemplo. Su objetivo es mejorar el servicio al cliente y aumentar la flexibilidad de la cadena de suministro. Un proyecto de IA sencillo pero valioso, por ejemplo, es la implementación de un chatbot que atienda las consultas de los clientes. Un asistente virtual de este tipo manejará más solicitudes que un centro de llamadas tradicional, aumentando la satisfacción del cliente a través de respuestas rápidas a las consultas y una calidad de comunicación constante. Por el contrario, un sistema avanzado que optimice las rutas de mensajería se ajusta al objetivo de mejorar la flexibilidad de entrega, pero es complejo y tiene riesgos mucho mayores.

Una vez que se hayan determinado los proyectos iniciales de IA, la startup debería evaluar su viabilidad, por ejemplo, en términos del presupuesto dentro del cual debería encajar el proyecto de IA.

Presupuesto de proyectos de IA. Desafíos clave

La implementación de una solución SaaS o de IA como servicio (AIaaS) disponible en el mercado, o la llamada “IA disponible en el mercado”, tiene muchas ventajas. Uno es el costo predecible de usar la herramienta y el costo relativamente fácil de estimar de implementar un proyecto de IA. Puede elegir entre soluciones como:

• chatbot para servicio al cliente, como Intercom Fin, LiveChat de Chatbot.com, Drift o FreshChat,
• Análisis de redes sociales para aumentar el alcance de los mensajes de marketing, con Cortex, Buffer o Lately, o
• análisis de datos empresariales con Microsoft Power BI, Tableau o, para tareas menos complejas, Google Bard, que se integra con documentos de Google.

En el caso de proyectos de IA a mayor escala, sus costos a menudo pueden subestimarse. Especialmente cuando se trata de los recursos y el tiempo necesarios para la recopilación y preparación de datos. Por ejemplo, según Arvind Krishna de IBM, la etapa de preparación de datos para el aprendizaje de la IA puede representar hasta el 80% de la duración de un proyecto.

Fuente: DALL-E 3, mensaje: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Además, cuanto más requerimos modelos de IA personalizados para un proyecto, más datos cualitativos necesitaremos recopilar. Por ejemplo, las redes neuronales profundas para el aprendizaje requieren cientos de miles de ejemplos. Esto aumenta el costo de adquirir y limpiar conjuntos de datos tan grandes. Afortunadamente, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial significa que cada vez se pueden implementar más proyectos de IA sin la necesidad de un costoso aprendizaje de un modelo personalizado.

Sin embargo, una empresa que planifique un proyecto de IA debe considerar no solo la etapa de desarrollo de la solución, sino también la preparación de datos y el funcionamiento continuo del sistema, incluido el costo de mantenimiento, actualización o recopilación de nuevos datos. Sólo entonces se podrá evaluar el retorno real de la inversión en IA.

Problemas de gestión de datos en proyectos de IA. Lo que deberías saber

Un desafío clave en los proyectos de IA son los datos: su disponibilidad, cantidad y calidad. ¿Entonces lo que hay que hacer? Antes de iniciar un proyecto de IA, es necesario:

• Examinar cuidadosamente qué datos tiene la empresa: en qué forma se almacenan y de dónde provienen.
• cuidar la infraestructura y desarrollar procesos internos de adquisición de datos,
• Considere la posibilidad de comprar conjuntos de datos externos o recurrir a la colaboración colectiva si escasean.

Un problema común es que los datos están dispersos en múltiples sistemas y formatos. Puede resultar complicado fusionarlos, limpiarlos y prepararlos para el aprendizaje de la IA. Una buena práctica es que el equipo de IA trabaje en estrecha colaboración con el departamento de TI o los analistas de datos. Juntos, deben garantizar que existan la infraestructura y los procesos de adquisición de datos adecuados.

Desafíos técnicos y de seguridad en proyectos de IA

La IA no son sólo algoritmos de aprendizaje automático. Para que funcionen en la práctica, se necesita una infraestructura de TI completa. Mientras tanto, integrar nuevos sistemas de IA con los existentes de una empresa puede resultar un desafío. A menudo requiere adaptar sistemas empresariales más antiguos, lo que para muchas empresas significa costes de actualización considerables.

Además, los proyectos de IA requieren experiencia en ciencia e ingeniería de datos. Mientras tanto, el mundo sufre una escasez de especialistas en este campo. Según el informe “Technology Trends Outlook 2023” de McKinsey, la proporción de anuncios de empleo y especialistas disponibles es de 7 a 100 y la demanda crece constantemente.

La cuestión de la seguridad de los datos tampoco es insignificante. Los sistemas de inteligencia artificial procesan enormes cantidades de información confidencial, que debe protegerse adecuadamente contra fugas. Mientras tanto, las violaciones de datos han aumentado significativamente en los últimos años. Por lo tanto, este es otro riesgo importante a tener en cuenta al implementar proyectos de IA.

Competencias clave en IA para emprendedores. ¿Qué dificultades podría encontrar?

Una barrera común para implementar un proyecto de IA puede ser el escaso conocimiento de la inteligencia artificial entre los gerentes y quienes toman decisiones empresariales. Sin un conocimiento profundo de las capacidades de la tecnología, es difícil evaluar la viabilidad de proyectos específicos y tomar decisiones acertadas. Por eso es fundamental invertir en mejorar el conocimiento de los directivos en el área de las nuevas tecnologías.

Volver a capacitar a los empleados actuales también puede ayudar. Se habla cada vez más de los llamados “analistas de datos ciudadanos” (“Citizen data Scientists”). Estos especialistas explotan tecnologías de vanguardia para resolver problemas comerciales específicos que enfrentan a diario. Tienen un gran conocimiento de la industria en la que trabajan. Al ser parte del equipo que trabaja en un proyecto de IA, permiten a los especialistas en IA centrarse en los problemas de implementación respondiendo preguntas específicas de la industria.

Además de las habilidades técnicas, como evaluar las recomendaciones de la IA y tomar decisiones, las habilidades sociales también son importantes, incluido el liderazgo y el pensamiento estratégico. Esta es otra forma de abordar la escasez de habilidades en IA en las empresas.

Analizar el éxito del proyecto de IA. ¿Cómo evitar errores al medir el ROI?

En Internet circula un rumor sin fundamento (y probablemente falso) de que hasta el 87% de los proyectos de IA nunca llegan a la fase de producción. Si bien no hemos podido acceder a estudios confiables de proyectos exitosos, una definición temprana de formas de medir el éxito es clave para evaluar el impacto real de la implementación de la IA.

Una buena práctica aquí es un experimento a pequeña escala. Implica probar el rendimiento de la IA, por ejemplo, en una muestra aleatoria de usuarios y comparar los resultados con un grupo de control utilizando una solución estándar. Una prueba A/B de este tipo le ayuda a verificar si el nuevo sistema de inteligencia artificial puede generar los resultados esperados, como un aumento en las conversiones o la satisfacción del cliente.

Fuente: DALL-E 3, mensaje: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vale la pena repetir las pruebas A/B periódicamente, incluso después de la implementación de la IA, ya que los modelos pueden perder precisión y relevancia a la hora de resolver problemas. Esto le permitirá identificar rápidamente anomalías emergentes y la necesidad de recalibrar el sistema para que continúe brindando los resultados comerciales esperados.

Resumen

Si bien la IA ofrece enormes oportunidades, los proyectos en este campo conllevan desafíos importantes. Para tener éxito, hay que evaluar de manera factible los costos y beneficios de la IA, cuidar la adquisición y la calidad de los datos, desarrollar competencias internas y apostar por la implementación gradual de nuevas tecnologías. También es crucial medir el impacto tangible de las implementaciones en el negocio y reaccionar rápidamente a los problemas emergentes. Sólo entonces la IA se convertirá en una mejora y no en una amenaza para la empresa.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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