Columnas de opinión

Cómo implementar una estrategia exitosa de IA

Por: Federico dos Reis, CEO de INFORM para LATAM

[23/04/2024] Dice el dicho popular que "cada segundo es oro, y en los tiempos que corren es más que una realidad. Estamos en una era donde la información se ha convertido en un gran activo en el mundo empresarial, por lo que gestionarla de la forma más óptima posible, es una necesidad.

Y es que gracias a las herramientas de inteligencia artificial (IA) y del machine learning, las empresas productivas en múltiples industrias tienen la posibilidad de predecir y crear patrones de información relevantes basados en una gran cantidad de datos con el objetivo de aprovechar esta información para tomar mejores decisiones a través de software inteligentes. Así, uniendo la experiencia de las personas con las bondades que brinda la tecnología, es posible analizar múltiples escenarios considerando un sinfín de variables para tomar decisiones más acertadas y certeras.

En este contexto, las empresas ya están definiendo objetivos claros para desarrollar una infraestructura robusta que les permita poder implementar de manera exitosa sistemas basados en IA y soportar sus exigencias.

Para ello, antes de adentrarse en la automatización con IA, es clave definir los objetivos que se pretenden lograr, determinando tareas o procesos específicos. A esto se suma la importancia de recopilar datos de calidad, pues la información de diferentes fuentes se debe automatizar y compilar para garantizar que la misma sea precisa, confiable y representativa en cuanto al problema que se desea solucionar. Al final, si no hay objetivos e información clara y correcta, el software no alcanzará los resultados deseados.

Asimismo, para facilitar la automatización con IA es fundamental contar con una infraestructura sólida y escalable, por lo que se debe evaluar la infraestructura de TI y determinar las actualizaciones o mejoras necesarias para manejar los sistemas de IA. Esto puede incluir recursos informáticos en la nube, un hardware potente y soluciones eficientes de almacenamiento de datos.

Pero a la hora de poner en marcha estos sistemas, la ética debe ser prioridad con el fin de generar confianza y evitar problemas. Por eso, es necesario establecer normas y principios claros que permitan garantizar que los procesos sean transparentes, justos y confiables. Una premisa de suma importancia es la privacidad de datos, seguridad y mitigación de sesgos.

Es así como a partir de estos elementos, las compañías pueden implementar correctamente sistemas basados en Inteligencia Artificial (IA) con enfoque híbrido; es decir, combinando diferentes algoritmos y técnicas de aprendizaje automático con conocimiento y lógica humana. Ello, con el fin de brindar nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la experiencia usuaria.

¿Qué nos revela todo esto? Que hoy más que nunca la democratización en el acceso de la IA no es una meta inalcanzable. Junto con las nuevas tecnologías en la nube, las plataformas de código abierto y una comunidad creciente de expertos, se están eliminando las barreras para ejecutar proyectos de aprendizaje automático, lo que hace que un sistema IA predictivo deje de ser visto como ciencia ficción y se transforme en una realidad y una necesidad para cualquier empresa, con desarrollos cada vez más sofisticados.

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