¿Por qué la Inteligencia Artificial no llega a su máximo despliegue?

En los últimos años se ha cambiado el discurso del TI y la transformación digital para centrarse en nuevas tecnologías que han llegado hace relativamente poco pisando fuerte.

El foco que se ha centrado tanto en la Inteligencia Artificial (IA) como en el ‘machine learning‘, que es quien promueve su despliegue, es desconocido por muchos, en cambio, está suscitando un alto nivel de interés en las empresas, ya que es ahora cuando se está comprobando los beneficios de su uso.

Aunque las nuevas tecnologías vayan a un ritmo, a veces, despiadado, aún sigue habiendo piedras por el camino, obstáculos para que su adopción se generalice, sobre todo por una falta de estrategia empresarial. La coordinación, implementación y funcionamiento de los algoritmos es mucho más difícil de lo que pensamos, ya que las empresas deben lograr profundizar en su uso para obtener unos beneficios más claros.

Cómo implementar la Inteligencia Artificial en las empresas

Es enorme el potencial de crecimiento para la Inteligencia Artificial (IA), por ello, aunque los primeros en implementarla en sus empresas se estén encontrando numerosos obstáculos, se ha podido aprender de esos primeros proyectos.

Estas son cuatro de las recomendaciones a seguir para implantar la IA en una empresa:

  1. No marcarse objetivos de gran volumen desde un principio, es decir, las ganancias económicas que deriven de esta iniciativa no es inmediata, pero se puede contabilizar la ventaja con la mejora de procesos o la satisfacción del cliente.
  2. Los grandes avances tecnológicos suelen ir asociados a pérdidas de empleo. Al respecto, Gartner les dice a sus clientes que los beneficios más transformacionales de IA en el corto plazo surgirán de usar la tecnología para permitir que los empleados realicen actividades de mayor valor añadido.
  3. Que haya un plan de transferencia de conocimiento es imprescindible, ya que la mayoría de las organizaciones no están bien preparadas para implantar IA porque carecen de potentes habilidades para explotar los datos, debido a que los datos son el motor de la Inteligencia Artificial.
  4. Y, por último, hay que elegir soluciones de IA transparentes. Los proyectos de IA, a menudo, conllevan el uso de software o sistemas de proveedores de servicios externos. Es importante que se entienda el modelo y lo que se persigue, sobre todo, de cara a situaciones que estén sujetas a regulaciones y auditorías.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

TE PUEDE GUSTAR

EVENTOS

RECIBE LA NEWSLETTER

*Email:

*Nombre:

*Empresa:

Cargo:

Sector:
     

Please don't insert text in the box below!

ESCUCHA NUESTRO PODCAST

SÍGUENOS EN RRSS

MÁS COMENTADOS

Ir arriba