Acción IA, implementando la inteligencia artificial en la empresa

Acción IA implementando la inteligencia artificial en la empresa

En el artículo de la semana pasada, vimos cómo planificar la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la empresa. En este, veremos cómo ejecutar y llevar a cabo esta planificación. Esta propuesta la hacemos basándonos en nuestros casi tres años de experiencia en el diseño, desarrollo e implementación de este tipo de proyectos y en algunas de las premisas que Andrew Ng, da en su libro “AI Transformation Playbook”.

Comenzando desde lo pequeño

Lo primero, es empezar con uno o dos proyectos piloto que sirvan para que la compañía vaya adquiriendo experiencia y conocimientos en este tipo de tecnologías. Estos pilotos tienen que tener la siguientes características:

  • Rápido desarrollo e implementación, de 6 a 12 meses, y con alta posibilidades de éxito.
  • Ajustarse al área de negocio de la compañía, para que los inversores entienda su valor. Por ejemplo, si se trata de una compañía de servicios médicos, sería mucho mejor crear una Inteligencia Artificial que haga un asesoramiento de salud personalizado a los clientes, antes que un sistema de recruiment inteligente que revise automáticamente curriculums de candidatos.
  • Crear valor, a través de alguna de las siguientes vías:
  • Redución de costes, la automatización normalmente lo supone
  • Aumento de los ingresos: los sistemas de predicción y recomendación incrementan la eficiencia y las ventas.
  • Lanzando nuevas áreas de negocio, la IA abre el camino para nuevos proyectos que antes no eran posibles.

¡Divide y vencerás!

Otra cuestión importante, a tener en cuenta a la hora de definir nuestro proyecto es que: un problema puede ser dividido en partes más pequeñas, y más fáciles de resolver. Por ejemplo, si nos planteamos la construcción de una aplicación de Inteligencia Artificial para ayudar al servicio de atención al cliente. A priori, este podría parecernos problema de difícil solución. Sin embargo, la cosa cambia si nos paramos a ver e identificar los procesos que implica:

  • Transcribir las preguntas de los clientes.
  • Transcribir las respuestas dadas por los agentes.
  • Guardar las preguntas y respuestas en una base de datos.
  • Decidir qué características de las preguntas y respuestas almacenadas son importantes.
  • Indexar y etiquetar las preguntas y respuestas.
  • Ante una pregunta de un cliente, recuperar las respuestas apropiadas de la base de datos y sugerírselas al agente

Así, vemos que se puede descomponer en otros más sencillos y bien definidos, que podrían ser asumidos por una IA.

Poniéndonos en acción

Una vez se tiene claro el tipo de proyecto que se quiere hacer y sus características, la mejor forma de llevarlos a cabo es:

  1. Definir un líder: alguien capaz de tender puentes entre los expertos de Inteligencia Artificial y especialista de negocio, haciendo que ambos mundos se entiendan y colaboren de forma efectiva. Esto asegurará el éxito del proyecto y su influencia en el resto de la organización.
  2. Crear un equipo pequeño: en un primer momento, podríamos pensar que para el desarrollo de un proyecto de IA son necesarias muchas personas. Sin embargo, un piloto de Inteligencia Artificial bien definido se puede hacer con equipo pequeño, entre 5 y 15 personas (depende del proyecto en sí). Esto favorece el trabajo en equipo y facilita la contención y asignación de recursos, entre otras cosas.
  3. Comunicar los avances: cuando el proyecto piloto alcance hitos clave, y especialmente cuando tengan un resultado exitoso, hay que darlos a conocer al resto de la empresa. Con esto, aseguraremos que se reconozca al equipo que lo desarrolla y que se vean los beneficios que aporta el proyecto a la empresa.

De este modo, podemos ver que con las ideas claras y una buena planificación, la implantación de la IA en la empresa no tiene por qué ser algo muy costoso, solo alcanzable para unos pocos. Más bien todo lo contrario, es algo accesible para todo tipo de empresa, que puede mejorar en gran medida los procesos de negocio, reducir los costes y abrir nuevas posibilidades de negocio.

Hasta aquí, el segundo artículo de esta mini-serie, con la que hemos querido compartir nuestras ideas y experiencias, con tod@s aquellos que estéis interesado.

Muchas gracias por vuestro tiempo y dedicación! 🙂


Javier Moralo, Data & AI Creative de datahack

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