La Inteligencia Artificial (IA) es un término con el que nos estamos familiarizando día con día, y que puede incrementar la productividad de una empresa hasta en 40%, esto de acuerdo con un estudio de Accenture.
Procesos que anteriormente requerían de un número importante de analistas hoy son realizados de manera automática gracias a la tecnología. Para las empresas que buscan mantener su liderazgo en distintos sectores se vuelve indispensable implementar proyectos de IA.
Sobre todo aquellos que aprovechan tanto información estructurada como no estructurada (Data Intelligence) al momento de generar sus estrategias.
Pero ¿Qué es Data Intelligence?
Data Intelligence es el área que se encarga de recabar y analizar datos para a través de ellos adquirir información valiosa. Estos pueden ser de dos tipos: Estructurados y no estructurados.
Los datos estructurados son los datos que más se han usado a lo largo de la historia, sin embargo, aproximadamente 90% de la información que genera una empresa es del tipo no estructurada. La razón de esto es que la información no estructurada involucra una gama muy amplia de fuentes de información que pueden ser:
- Imágenes
- Videos
- Llamadas de un call-center
- Textos
- Mensajes de voz y más.
¿Por qué la información no estructurada es de suma importancia?
Los datos no estructurados son una especie de rastro que van dejando las empresas sin darse cuenta. Y que describen información importante que, con una correcta interpretación, podrían mejorar las operaciones y los servicios que brindan las empresas al público en general.
A continuación responderemos dos preguntas clave que un líder estratégico debe hacerse si está pensando en implementar un proyecto de Inteligencia Artificial en su empresa:
¿Qué parte de mi negocio necesita Inteligencia Artificial?
Para evaluar si implementar un proyecto de IA puede justificarse en términos de costo-beneficio, se recomienda hacer una inmersión profunda de cada uno de los procesos de negocio que requieran una mejora.
Además de tomar en cuenta el costo de su implementación, considerando soluciones in-house (equipo interno), una solución integral implementada por un tercero (consultoría de ciencia de datos) sin dejar de lado el Machine Learning as a Service.
¿Cómo se desarrolla un proyecto de Inteligencia Artificial?
Desarrollar una solución de IA lleva consigo grandes retos. Para comenzar debes tomar en cuenta que sin datos no es posible hacer nada y más del 80% del tiempo de un proyecto de IA se invierte en su extracción, transformación, y carga.
El resto del tiempo se utiliza para la selección y evaluación de modelos, y finalmente, en el desarrollo de accionables.
El éxito del proyecto depende de las capacidades del equipo, la claridad del líder del proyecto y el apoyo del área estratégica. Un equipo sólido de ciencia de datos tiene:
- Experiencia en infraestructura (serverless apps, contenedores)
- Bases de datos (relacionales y no-relacionales)
- Conocimiento en seguridad (CISSP, NIST)
- Implementación de modelos de aprendizaje de máquina, estadística
- Conocimientos de negocio que logren comunicar los resultados.
En resumen
Implementar un proyecto de Inteligencia Artificial requiere de liderazgo, un objetivo claro, capacidad para traducir el problema de negocio en un problema de ciencia de datos, y tener un equipo sólido.
