¿Por qué toda organización necesita inteligencia artificial?

A medida que los humanos aprenden más sobre la Inteligencia Artificial (IA) y desarrollan sus capacidades, cada vez más organizaciones la implementan en sus procesos. El auge en el desarrollo de la IA ha contribuido a que su uso sea asequible para la mayoría de las organizaciones. Las empresas están descubriendo que ahora es el momento ideal para implementar la IA en sus procesos repetitivos, creando un nivel de automatización que aumenta la productividad y permite a los empleados centrarse en tareas más específicas que la IA no puede realizar. Pero antes de analizar cómo implementar la IA en su organización, debemos examinar los pasos que una empresa debe seguir antes de comenzar con ella.

Pasos que debe seguir una organización antes de implementar IA

1. El primer paso que cualquier organización debe dar antes de implementar IA en sus procesos es familiarizarse con la Inteligencia Artificial. Aprender más sobre IA le ayudará en las etapas posteriores de la implementación y le ayudará a determinar los aspectos de su organización que más se beneficiarán de su implementación. Existen numerosos recursos gratuitos para aprender sobre IA, como videos de YouTube, conferencias universitarias y bibliotecas y kits de código abierto que le ayudarán a comprender mejor los requisitos para implementar una solución de IA.

2. Una vez que se haya familiarizado con los fundamentos de la IA, debe identificar los problemas que desea que la IA resuelva y su posible coste. La IA puede implementarse en los productos y servicios existentes de una organización, o puede ser algo tan simple como un chatbot en el sitio web principal.

   Si su organización busca algo sencillo, un chatbot sería un buen primer paso. Son muy fáciles de configurar y se encargan de las preguntas repetitivas de los usuarios. Esto permitirá a sus equipos de soporte centrarse en otros proyectos y solo será necesario si el chatbot aún no tiene una respuesta.

3. Tras identificar los procesos actuales que se beneficiarían de la IA, o descubrir las carencias que esta podría cubrir, es hora de empezar a diseñar la solución. Para los primeros proyectos de IA, siempre es recomendable contar con equipos externos e internos para completar estas soluciones. De esta forma, se cuenta con expertos que ya saben cómo implementar una solución de IA y con miembros internos del equipo que pueden aprender para futuros proyectos de IA.

   Es importante comenzar con un proyecto pequeño, ya que no conviene asumir demasiadas tareas a la vez con la implementación de IA. Un proyecto simple de un mes podría convertirse en uno de seis meses si no se planifica con cuidado. Ahora que conoce algunos de los pasos que una organización debe seguir antes de implementar la Inteligencia Artificial, analicemos los diferentes modelos de implementación de IA que una organización puede adoptar.

Modelos de implementación de IA

Hay tres métodos de implementación diferentes que una organización adoptará al decidir implementar IA en su organización.

1. El primer modelo es el modelo "hub". Este modelo, como su nombre indica, concentra todos los sistemas de IA y análisis en un centro central. Un centro central para la Inteligencia Artificial es ideal para implementar nuevos sistemas de IA, ya que proporciona un equipo totalmente centralizado para gestionar cada paso de la implementación. Un modelo "hub" debe desarrollarse gradualmente, ya que desarrollar una unidad de negocio tan grande sería muy complejo y requeriría mucho tiempo de una sola vez.

   El modelo de "centro" se configura de manera que los sistemas y equipos involucrados en IA se encuentran en una ubicación centralizada, ofreciendo su experiencia a las diferentes unidades de negocio cuando es necesario. El desarrollo del centro debe estar impulsado por las diferentes tareas de IA que la organización ha determinado que son necesarias dentro de la empresa. Esto permite que el centro crezca gradualmente, en lugar de hacerlo de forma simultánea.

2. Otro modelo de implementación de la IA dentro de una organización es el modelo radial. Este modelo es el opuesto del modelo central, ya que se centra en distribuir los diferentes miembros y sistemas del equipo de IA en las distintas unidades de negocio de la empresa.

   Este modelo ofrece a las diferentes unidades de negocio la posibilidad de contar con un equipo de soporte para cualquier herramienta de IA que hayan implementado en su área. Esto también les permite desarrollar sus propias herramientas y sistemas de IA para su uso específico, en lugar de implementarlos en toda la organización.

3. El modelo final es un modelo híbrido, denominado modelo radial. Este toma los componentes de un modelo radial y uno radial para crear el modelo ideal. Este método permite que el centro central gestione unas pocas responsabilidades, con el líder del equipo de IA en el centro.

   Los radios trabajan dentro de los diferentes departamentos para crear herramientas específicas para cada unidad de negocio que puedan ayudarla. Los radios se centran en la supervisión del equipo de ejecución, la adopción de soluciones de IA y el seguimiento del rendimiento, mientras que el centro se encarga de la contratación de miembros del equipo de IA, la gestión del rendimiento y la gobernanza de la IA.

Formas de utilizar la IA dentro de su organización

Existen diversas maneras de utilizar la Inteligencia Artificial en su organización, que son fáciles de implementar y no implican altos costos. Un centro de conocimiento centralizado es una excelente manera de comenzar a utilizar la IA en su organización. Contar con una base de conocimiento centralizada ofrece a los usuarios la capacidad de encontrar y analizar rápidamente documentos relacionados con sus preguntas, sin tener que dedicar tiempo a un empleado para responder las mismas preguntas una y otra vez.

Al igual que con el centro de conocimiento centralizado, también puedes configurar un chat en vivo automatizado, como un chatbot, que responderá las preguntas de los usuarios. Además, puedes integrarte con aplicaciones populares como Salesforce o Jira y automatizar procesos dentro de ellas. Esto permite a los empleados ahorrar tiempo y aumentar su productividad.