4 preguntas críticas que debe hacerse antes de comenzar un proyecto de IA

Más empresas están asumiendo proyectos de inteligencia artificial, pero muchas aún no tienen éxito. Esto es lo que necesita saber antes de emprender su primer proyecto de inteligencia artificial.

Si parece que todo el mundo está implementando inteligencia artificial, es en gran parte porque lo está haciendo. Los proyectos de IA están preparados para duplicarse este año con el 40% de las empresas implementando IA para finales de 2020, según Gartner. Estadísticas como estas pueden crear presión sobre los CIO, ya que su equipo ejecutivo se pregunta por qué no estamos innovando en este espacio.

Debajo de todo el optimismo y la exageración en torno a la inteligencia artificial se encuentra una cruda verdad. Un estudio de MIT-Sloan / BCG encontró que el 65% de las empresas informaron que sus proyectos de IA no valían nada. Dado que el valor es difícil de alcanzar para muchos, ¿cómo podemos vencer las probabilidades para lograr el éxito de nuestro negocio? Veamos cuatro preguntas fundamentales que debe hacerse antes de emprender su primer proyecto de inteligencia artificial.

1. ¿Dónde puede la IA proporcionar una ganancia rápida?

La gente escucha todos los días cómo la inteligencia artificial está revolucionando los negocios. Si bien eso es cierto, comenzar una revolución no debería ser el objetivo de su primer proyecto de IA. En su lugar, apunte a un proyecto pequeño que pueda generar una ganancia rápida. El éxito genera confianza y puede encaminarlo hacia el éxito continuo.

Con ese primer proyecto, lo que busca es ganar conocimientos y demostrar cómo la IA puede tener un impacto en su negocio. Elija un proyecto con visibilidad en los niveles más altos de la organización. Encuentre algo que se alinee estrechamente con los procesos comerciales existentes para que se pueda sentir el impacto. Cuando entregue el proyecto con éxito, grítelo desde los tejados y encuentre formas de recompensar a todos los contribuyentes que lo convirtieron en un éxito. Desea que la IA se vuelva infecciosa en toda su organización, donde los jefes de departamento comienzan a preguntarse cómo esta tecnología puede facilitarnos un cambio impactante.

2. ¿Cómo se ven sus datos?

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático dependen de los datos, muchos de ellos. Necesitamos analizar nuestro almacén de datos para ver qué limitaciones pueden obstaculizar nuestro proyecto. ¿Nuestros datos son delgados? Esta sucio Si lleva años compilar adecuadamente suficientes datos, el proyecto no es viable. Si nuestros datos son un desastre, tenemos que determinar qué esfuerzo deben realizar nuestros científicos de datos para limpiarlos.

Independientemente, los datos perfectos no existen y no podemos dejar que eso nos detenga. No se conforme con un proyecto de bajo impacto porque otro conjunto de datos es más completo. La etapa de descubrimiento es el momento perfecto para saltar y explorar lo que tienes. Tómate un tiempo para modelar los datos para determinar si puedes contar la historia con menos.

3. ¿Estás creando valor?

Al decidirse por un proyecto, su enfoque siempre debe ser agregar valor. Esto podría consistir en reducir costos, aumentar los flujos de ingresos o simplemente optimizar los procesos comerciales. ¿Dónde tiene procesos que son ineficientes? ¿Dónde puedes tomar mejores decisiones? La propuesta de valor siempre debe estar respaldada por datos y nunca por instinto. Necesitamos mostrar a los altos ejecutivos por qué apuntamos a esta iniciativa y qué esperamos obtener de ella.

Cuando miramos proyectos potenciales de IA, queremos identificar tareas y no revisiones masivas. Es ideal para seleccionar procesos que son repetitivos, tienen reglas claramente definidas, son propensos a errores humanos y vienen con los datos que los respaldan. Necesitamos construir una lógica en torno a estos procesos para que haya poco espacio para las áreas grises.

4. ¿Sabes cuál es tu definición de éxito?

Las dificultades para entregar un proyecto exitoso no son exclusivas de la IA. Este problema molesta a innumerables equipos de proyectos por muchas de las mismas razones. Por lo general, se reduce a una combinación de líneas de tiempo poco realistas, sobrepasar el presupuesto, el alcance del alcance y no tener la experiencia adecuada para ejecutar correctamente. La planificación es clave.

Desmontar los silos. Los ingenieros de inteligencia artificial y los científicos de datos deben trabajar de la mano con los analistas comerciales y los usuarios finales para comprender el problema y descubrir cómo se ve un resultado exitoso. Encuentre un líder de equipo que no solo pueda unir equipos multidisciplinarios, sino que también pueda hablar sobre la solución de IA en un lenguaje sencillo para que las partes interesadas fundamentales tengan una comprensión clara del impacto que tendrá la IA y dónde no.

Además, no asuma que puede contratar su camino hacia el éxito. Apóyese en socios confiables para brindar la experiencia en inteligencia artificial necesaria que su equipo necesitará a medida que avanza y enfrenta los obstáculos técnicos que seguramente surgirán durante esos primeros proyectos.

La inteligencia artificial cambia las reglas del juego. De acuerdo a McKinsey, AI generará un crecimiento del PIB de $ 13 billones para 2030. El 72% de los ejecutivos cree que la inteligencia artificial será la ventaja comercial del futuro según un estudio de PwC. No se trata de si implementará inteligencia artificial, sino de cuándo. Al pensar en estas preguntas críticas, puede convertirse en una de esas raras historias de éxito. Ese éxito le ayudará a establecer una cultura en la que la IA pueda prosperar y mejorar todas las facetas de su negocio.

4 preguntas críticas que debe hacerse antes de comenzar un proyecto de IA

Mark Runyon trabaja como consultor principal para Mejorando en Atlanta, Georgia. Se especializa en la arquitectura y el desarrollo de aplicaciones empresariales, aprovechando las tecnologías en la nube. Mark es un orador frecuente y colaborador del Proyecto Enterprisers.

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