Cómo seleccionar un socio para Inteligencia Artificial

Por Jorge Barahona (10 min)

Tomado de How to Choose an AI Vendor, Thomas W. Dinsmore (Data Robot)

La Inteligencia Artificial (IA) es la utilización de sistemas computacionales para ejecutar labores humanas que, hoy por hoy, están presentes en cada una de las tecnologías disruptivas que vemos en el mundo. Los vehículos autónomos usan IA. Robots que interactúan con clientes usan IA. Los algoritmos para predecir fallas de máquina usan IA. Algunos estudios indican que la IA puede salvar entre 60-70 millones de vidas mediante el diagnóstico preventivo de enfermedades catastróficas.

En los negocios, la IA empresarial, a través de la tecnología de Machine Learning, es un disparador de valor que tiene el potencial de cambiar la forma de trabajar, o incluso de predecir comportamientos con alto grado de exactitud, sea de los propios colaboradores, de proveedores o de clientes.

$8-12

billones de dólares fue la inversión total de IA en el año 2016.

61%

de líderes empresariales nombran a IA como iniciativa TOP en analítica de datos.

$58

billones de dólares es la predicción de inversión en IA para el 2021.

La Inteligencia Artificial transforma los negocios de 3 maneras

Las empresas usan IA para direccionar el crecimiento al más alto nivel. Por ejemplo:

  • Para identificar los mejores prospectos para campañas de mercadeo.
  • Para focalizar ofertas.
  • Para fijar precios y descuentos óptimos.
  • Para asignar esfuerzos y recursos de ventas a los prospectos más prometedores.

Las empresas usan IA para recortar costos y mejorar márgenes. Por ejemplo:

  • Para reducir reservas bancarias excedentes.
  • Para minimizar costos de materiales.
  • Para ajustar los costos de staff en sus Contact Centers.
  • Para optimizar inventarios de bodega y localidades.

Los ejecutivos están siempre retados por la complejidad que significa el continuo crecimiento en costos. La IA ayuda a manejar esta presión, con las siguientes ventajas:

  • Mejora el cumplimiento.
  • Incrementa la eficacia en la detección de fraude.
  • Aumenta la eficiencia operativa.
  • Mejora la cercanía y el contacto con clientes.

La evidencia es abrumadora en cuanto a los beneficios de esta tecnología de analítica avanzada, pero no todo es sencillo, y existen algunos obstáculos.

Los ejecutivos de empresas líderes conocen la importancia de invertir en Inteligencia Artificial para seguir desarrollando sus negocios sostenidamente. Sin embargo, tienen sus dudas acerca del proveedor que pueda acompañar sus objetivos de transformación digital.

Hay una variedad de oferentes que incluyen IA en sus servicios de Bases de Datos, en sus sistemas legacy, en sus sistemas de ChatBots, etc. Pero ¿quién realmente puede entender las dificultades del negocio que pueden ser solventadas con IA?

¿Qué buscar en un Socio de Inteligencia Artificial?

Transformar los negocios y las operaciones es una tarea significativa en la que se requiere la conjugación de ciertos elementos. En primer lugar, se necesita contar con una nueva visión acompañada de habilidades de software y de hardware. Se requiere, además, de ingeniería en los procesos y de entrenamiento para el personal involucrado, lo cual, al final del día, significa invertir en el capital humano de la empresa para lograr los cambios de negocios esperados.

El siguiente gráfico, tomado del autor Pascal Bornet, muestra los pilares que un proveedor de IA debe promover para lograr que la cultura de analítica avanzada surta efectos.

Pilares de un socio de IA

Requerimiento 1: ENFOQUE PRAGMÁTICO

El concepto IA nació de las ciencias exactas, matemáticas y probabilidades, por tanto, su base es teórica, y eso no está mal per se, de la teoría nace la innovación. El problema está en que se quede en teoría y no llegue a la práctica. Un proveedor de IA deberá iniciar con el entendimiento práctico del problema, la solución teórica y luego volver a la aplicación pragmática de la solución.

Requerimiento 2: VIABILIDAD

Durante los últimos 4 años hemos visto empresas de IA que empezaron su caminar con grandes clientes y capitales inversores. Algunas de ellas fueron adquiridas al mostrar su gran potencial, y otras desaparecieron porque el crecimiento vertiginoso de este tipo de tecnología las arrasó.

Los modelos creados con IA son como tal Modelos, o nómbrense ALGORITMOS, que deben tener un ciclo gobernado. Los proveedores de IA deben plantear un equipo de Gobernabilidad de modelos que perdure y ofrezca mantenimiento en el tiempo. Busque por tanto proveedores de IA con trayectoria y que ofrezcan en su modelo de servicios la posibilidad de mantener sus modelos de IA siempre activos.

Requerimiento 3: QUE LOS TECNICISMOS NO AHOGEN El ESPÍRITU DE LOS CASOS DE NEGOCIOS

Las técnicas empleadas en IA implican conocimientos y vocabulario, el cual es indispensable en los equipos desarrolladores, tales como redes de aprendizaje, hyper-parametrización, árboles de decisión, modelos kernel-based, y cientos más.

Las empresas necesitan personas que puedan cerrar la brecha entre los ejecutivos y los expertos en inteligencia artificial. En uno de sus artículos, McKinsey señala como una gran deficiencia la escasez de traductores de negocio, que sirven como enlace entre los expertos en inteligencia artificial y las aplicaciones comerciales. Los traductores comerciales combinan habilidades de datos con experiencia industrial o funcional. Debido a la escasez de estas personas, los ejecutivos luchan con la jerga de IA y las palabras de moda.

Requerimiento 4: ESCALABILIDAD DE LA PLATAFORMA DE IA

El desarrollo de la IA utiliza una gran cantidad de recursos computacionales, pero por breves períodos de tiempo. Muchas empresas optan por suministrar este trabajo en la nube pública o privada. Las cargas de trabajo de implementación de IA son diferentes. Usan un registro a la vez, se repiten muchas veces y requieren alta velocidad. La mayoría de las empresas proporcionan cargas de trabajo de implementación de IA cerca de las aplicaciones empresariales del cliente. Estas aplicaciones pueden ser locales o en la nube.

Recomendamos buscar plataformas de IA flexibles y portátiles. Es posible que deba alojar la plataforma en la nube, en las instalaciones o en una combinación de ambas. Recuerde que sus necesidades pueden cambiar a medida que agrega casos de uso. Busque una plataforma que le permita cambiar su enfoque sin un costoso «levantamiento y cambio».

El software de código abierto es la clave para la innovación y el valor. La velocidad del cambio en los proyectos de código abierto es notable. En seis meses, el proyecto TensorFlow se convirtió en el proyecto líder de machine learning (aprendizaje automático). Leo Breiman introdujo por primera vez la técnica Random Forests en 2001. Los desarrolladores lanzaron una versión de código abierto de inmediato.

El Mercedes AMG S65 Coupé es un coche excelente. Por $ 241,195, se obtiene un motor V-12 cuyos 621 caballos te llevarán de 0 a 60 millas por hora en cuatro segundos. Pero si lo que se requiere es una flota para la fuerza de ventas de su empresa, verá los Fords, Nissan y Toyotas. El mismo principio se aplica a la IA. Si desea escalar en IA para transformar su negocio, elija una plataforma que ofrezca el mejor valor posible.

Requerimiento 5: EQUIPO INTEGRAL PARA TODOS LOS ROLES DE LA EMPRESA

Algunos proveedores parecen pensar que todos los colaboradores de IA son iguales. Creen que todo el mundo quiere una interfaz tipo Drag & Drop (arrastrar y soltar). O, en su defecto, algunos proveedores de IA creen que todos quieren una API de programación. En realidad, necesitará apoyar a diversos usuarios. Entre ellos:

  • Los líderes empresariales que quieren dashboards para realizar un seguimiento de los resultados generales de la iniciativa de IA.
  • Los usuarios empresariales que quieren información rápida en un formato visual que sea fácil de trabajar.
  • Los científicos de datos expertos que quieren codificar en Python o en R.
  • Los científicos de datos «ciudadanos» que prefieren una herramienta gráfica.
  • Los desarrolladores que necesitan integrar la IA en las aplicaciones en producción de negocio.
  • Los administradores de TI que requieren una consola de administración.

Requerimiento 6: ACOMPAÑAMIENTO EN TODO EL CICLO DE AI

Los ejecutivos se quejan de que lleva demasiado tiempo poner en producción un modelo de IA. En promedio, según Gartner, se necesitan tres meses para implementar un modelo. Ese es el promedio; en algunos casos, la duración del ciclo es de seis meses o un año. Definir un proceso para la IA desde los datos hasta la implementación es la clave para reducir el tiempo de ciclo. Busque un proveedor de IA que comprenda y respalde el ciclo de vida completo.

Requerimiento 7: COMPROMISO CON EL RESULTADO ESPERADO

Finalmente, y tal vez el requerimiento más importante tiene que ver con el compromiso del socio con los resultados.

Transformar su negocio con IA es difícil. Algunos proveedores intentarán decirle que será fácil si compra su producto. No les crea. Busque proveedores que comprendan el desafío y diseñen su oferta en consecuencia a los resultados esperados.

Roma no se construyó en un día. Necesitará tiempo para desarrollar su plataforma de IA, pero necesita resultados ahora. Busque un proveedor que le ofrezca un servicio administrado bajo pedido.

Necesitará asistencia técnica. Busque un proveedor con un equipo de soporte grande y experimentado con los conocimientos necesarios para trabajar con las plataformas de su empresa.

Ciclo de IA

Ciclo de IA

¿Por qué no subcontratar la analítica que ofrece IA?

Porque tal vez quisiera desarrollar las habilidades de su gente. Eso significa una inversión en formación. Busque un proveedor que ofrezca cursos de formación estructurados para una transferencia de conocimientos eficiente.

Para obtener un valor de negocio rápido, busque complementar a su personal con expertos calificados. Sin embargo, algunos proveedores de servicios desean maximizar las horas facturables. Evite estar encerrado en un acuerdo de servicios restrictivo. Su proveedor de inteligencia artificial debe proporcionarle programas bien diseñados entregados por personas que saben cómo hacer las cosas.

La inteligencia artificial no es magia. Es la evolución de métodos científicos que, con el advenimiento de las mejoras computacionales, y la madurez empresarial en el uso de los datos, explora ángulos ocultos de la información.

Entrar en un nuevo paradigma es un reto y es un riesgo, el cual se minimiza con socios que han pasado ya varias generaciones de transformación tecnológica y que, con esta nueva ola, sabrán aconsejar en cualquier circunstancia.

Le podría interesar

Equipo de Alto Desempeño Analítica_blog

Acerca de Grupo Novatech

Desde 1995, ha servido con éxito a más de 600 empresas en Latinoamérica a ser más eficientes y competitivas, aprovechando las posibilidades que ofrecen los avances tecnológicos.