Cuatro claves para implementar una estrategia de IA exitosa en la empresa
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Parece evidente que la inteligencia artificial generativa tiene un impacto sustancial sobre las empresas, aunque solo sea por el aumento de productividad que supone su uso en las aplicaciones de ofimática. Pero a la hora de apostar por proyectos de IA más profundos, las empresas necesitan una estrategia clara que permita una adopción beneficiosa para el negocio.
La inteligencia artificial generativa ha sido la gran protagonista del año en el sector tecnológico. Su impacto sobre los entornos corporativos es tan grande que, según las estimaciones de Gartner, será un “aliado o socio laboral” en el 90% de las empresas de todo el mundo en el 2025. Sin embargo, como toda apuesta por una nueva tecnología, su estrategia de adopción debe estar bien definida. Innovery señala cuatro fases concretas que se deben seguir en su implementación.
Lo primer es definir unos objetivos claros de forma conjunta entre los departamentos que harán uso de la tecnología y los equipos de TI. Y, antes que nada, preparar los datos que se van a utilizar, siguiendo siempre unos criterios de seguridad. Además, antes de entrar en harina hay que definir las políticas de seguridad y gobernanza que regirán la implantación del proyecto. Lo siguiente será realizar una prueba de concepto, escogiendo un área específica como piloto para garantizar su viabilidad y alineación con los objetivos definidos.
En la siguiente fase se desarrolla e integra el proyecto con los sistemas existentes. Las tareas que se deben abordar hay que definirlas en tres grupos: las que tienen que ver con la propia IA, el desarrollo puro y la integración con los sistemas previos. Las metodologías ágiles son útiles para definir el concepto, la hoja de ruta y el trabajo diario. Una vez el modelo entre en producción, se van realizando pruebas, primero con grupos reducidos y después ampliando su uso si todo funciona como debe.
Por último, ya con el proyecto en funcionamiento, se debe llevar a cabo una monitorización constante de los costes y las queries que se realizan. Esta monitorización permite realizar el mantenimiento que necesite el sistema, pero también identificar posibles mejoras que optimicen el sistema y generen mayores eficiencias.
David Marcos, Data Analytics Business manager de Innovery, señala que, “antes de iniciar el proyecto, se deberían establecer unos principios a nivel compañía, que fije una visión clara de cómo debería ser utilizada la inteligencia artificial en la organización. No solo se debe poner el foco en los aspectos tecnológicos y económicos, sino también temas sociales, éticos. Una vez establecidos estos conceptos, hay que empezar con la iniciativa”.
