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Seis pasos para implementar la IA en la organización y desbloquear el potencial de la innovación

21 Marzo 2024por Redacción

A pesar de su popularidad y potencial, implementar la Inteligencia Artificial de manera efectiva es una tarea compleja. La consultora Entelgy resume cómo incorporar paso a paso la IA en una empresa, desde la identificación de casos de uso hasta la creación de equipos multidisciplinares y la medición de los resultados .

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una especulación del futuro para convertirse en una herramienta fundamental en el presente de las empresas. Esta tecnología, que está tomando un gran impulso, ha evolucionado para ayudar a las organizaciones en su proceso de transformación digital de tal forma que sean más eficientes y productivas, señala Entelgy.

La IA transforma radicalmente la forma en que las organizaciones operan. Las oportunidades y casos de éxito de la IA están latentes en los departamentos de las compañías y éstas deben involucrar a equipos de diferentes áreas y departamentos para detectar y priorizar los casos que les puedan aportar más valor

Jordi Llobet

Su potencial para optimizar procesos y generar valor agregado es incuestionable. El último informe publicado por el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI) señala que el 11,8% de las empresas españolas de más de 10 empleados ya usa la IA, creciendo un 3,5% respecto al año anterior.

“La Inteligencia Artificial transforma radicalmente la forma en que las organizaciones operan. Las oportunidades y casos de éxito de la IA están latentes en los departamentos de las compañías y éstas deben involucrar a equipos de diferentes áreas y departamentos para detectar y priorizar los casos que les puedan aportar más valor”, afirma Jordi Llobet, director de Data y Procesos de Entelgy.

En ese contexto, la consultora ha identificado seis pasos esenciales para incorporar la IA en una empresa, desde la identificación de casos de uso a la creación de equipos multidisciplinares:

  1. Identificar qué casos de uso se pueden aplicar - El primer paso es que el CIO de la empresa entienda lo preparados que están sus datos para la implementación y el despliegue de la Inteligencia Artificial y establecer los cimientos para prepararlos a través de pruebas de rendimiento. Tras esto, es el momento de identificar qué casos de uso que ya existen se pueden aplicar a la organización, están probados y pueden aportar valor, a través de estudios de mercado y casos de éxito por sector.
  2. Evaluar la viabilidad del proyecto y los recursos - La elección correcta de la IA es esencial y depende de las necesidades identificadas previamente. Por eso, una vez establecidos los casos de uso que se pueden aplicar a la empresa, es imprescindible revisar con los equipos de negocio y de IT su viabilidad y los recursos necesarios para desplegar la tecnología en cada caso de uso. ¿Necesitas consumir IA, apoyarte en una pre-entrenada y ampliarla, o crearla desde cero? Esta evaluación determinará la dirección que tomará el proyecto.
  3. Priorizar y alinear con la estrategia empresarial -  La entidad debe priorizar los casos de uso que han sido identificados a través de una herramienta que esté alineada con la estrategia de la empresa. Esto último es indispensable para garantizar que esta tecnología contribuya de manera eficiente y efectiva al éxito empresarial. Al alinear la IA con los objetivos empresariales, se asegura que la inversión en esta tecnología genere el máximo valor y tenga un impacto positivo en el crecimiento y la competitividad de la empresa.
  4. Crear equipos multidisciplinares - Un enfoque multidisciplinar es crucial para aplicar la IA, ya que requiere de una fuerte sinergia entre tecnología y talento humano. Las empresas líderes en IA combinan expertos en tecnología con talentos de diversas áreas para innovar y resolver problemas complejos. El equipo debe estar compuesto por expertos en datos, desarrolladores, especialistas en dominios específicos, entre otros. Esto asegurará una visión integral y una ejecución efectiva.
  5. Desarrollar MVPs - Muchas empresas están desarrollando proyectos pilotos de IA en diferentes áreas para que, a la larga, sean implementadas como herramientas en la ejecución de sus tareas. En lugar de buscar una PoC (Prueba de Concepto) cuyo objetivo suele ser comprobar la capacidad de la tecnología, es preferible desarrollar un Mínimo Producto Viable (MVP) para cada caso de uso en un período de tiempo limitado, idealmente no superior a 2 meses. Esto permitirá implementar rápidamente una solución que aportará rápidamente valor a la organización y validar la dirección del proyecto.
  6. Evaluar los resultados - Una vez que el MVP esté en funcionamiento, es preciso evaluar su desempeño y decidir si hay que mejorar el producto. Si es necesario, repite el proceso de desarrollo con un nuevo caso de uso para continuar impulsando la transformación digital de la organización en otras áreas con oportunidades escalables. 
    Más información en Entelgy - The Business Tech Consultancy

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