El uso de Inteligencia Artificial dentro de las organizaciones está creciendo, pero hay varias cosas que deberías considerar antes de hacerlo.
Desde hace unos años que todos están hablando de la implementación de Inteligencia Artificial (IA) dentro de las organizaciones. El auge del uso de máquinas para resolver problemas del mundo real ha convertido a la IA no solo encontrabas en los libros de Asimov, sino también una solución realmente útil para cualquier organización.
Los CTO (Chief Technology Officers, o directores de tecnología) desempeñan un papel importante en la aplicación de soluciones de Inteligencia Artificial en la organización. Ellos deben entender que es más que algoritmos inteligentes y códigos estructurales para hacer que las máquinas trabajen como humanos.
Hay una gran posibilidad de cometer errores en la implementación de estos sistemas que requieren de una cuidadosa planificación. Como suponen un cambio en toda la empresa, los sistemas de IA necesitan estrategias de implantación en cada departamento. Por lo tanto, los CTO necesitan aprender cómo los modelos de Inteligencia Artificial impactarán y su influencia en la eficiencia general de la organización.
Como nosotros vivimos para ayudarte, hoy te hablaremos sobre el papel del CTO en la implementación de aplicaciones de IA en diferentes departamentos, destacando diferentes sistemas basados en IA que deberías conocer e implementar.
El papel del CTO en la implementación de IA
La inteligencia artificial requiere conocimientos técnicos y una toma de decisiones no técnica. Necesita que los directores de tecnología evalúen las capacidades informáticas y empresariales de su organización. En el plano técnico, deberás tener en cuenta:
- Algoritmos
- Aprendizaje automático
- Gestión de datos
- Arquitecturas
- Aplicaciones robóticas
- Medidas de seguridad
El aspecto técnico es esencial, ya que las sutiles diferencias pueden confundir a todo el equipo que trabaja alineado con el sistema de IA. Como CTO tienes que asegurarte de que los sistemas de IA específicos se implementan en cada departamento, y de que el equipo entiende claramente cada tecnicismo sin que resulte confuso para ellos.
Por otro lado, tu papel de director de tecnología de tu organización te permite estar en un nivel superior de toma de decisiones cuando se trata de la implementación de sistemas de inteligencia artificial.
Ten en cuenta estos componentes no técnicos a los que deberías prestar atención:
- Nuevas estrategias
- Investigación y desarrollo
- Formación
- Mejora de las políticas empresariales
- Mantenimiento y administración
En los aspectos de planificación y estrategia es donde la implantación de sistemas de Inteligencia Artificial dará sus frutos. Que no te extrañe si hay resistencia por parte de los miembros de la junta directiva y los gerentes que quizá no entenderán el plan de implantación de la IA. Como CTO tienes que describir todas las áreas en las que hay que centrarse: la formación que se imparte, los cambios en las políticas, las estrategias de implantación, etc.
¿Cómo afecta la IA al rendimiento empresarial?
Los profesionales tecnológicos, sobre todo los directores de tecnología y los directores de informática (CIO), deben medir los beneficios de la IA frente a los riesgos asociados. Esto les proporcionará una visión adecuada sobre si su organización necesita realmente la implantación de estos sistemas o no. Sin embargo, deben ser conscientes del impacto empresarial que tiene la inteligencia artificial en el rendimiento de la organización.
Las soluciones de Inteligencia Artificial combinadas con la computación en la nube dan como resultado una implementación de bajo coste del servicio. Tras la implantación de sistemas de IA, los beneficios de la organización mejorarán durante un periodo de tiempo, pero un aspecto negativo es el enfoque de "generar y probar" para crear funcionalidades, que no tiene un protocolo seguro o aceptado en la IA.
Mientras que los sistemas de inteligencia artificial maximizan la ciberseguridad, los ciberdelincuentes también la utilizan para generar malware relacionado con la IA. La ética que rodea a la IA debe ser considerada para mejorar la gobernanza corporativa cuando se esté implementando.
Preguntas que debes hacerte antes de implementar IA
Antes de implantar sistemas de inteligencia artificial, debes plantearte las siguientes preguntas para considerar el valor añadido de sus aplicaciones:
- Provocará la IA el desplazamiento de puestos de trabajo en tu organización hasta un nivel que provoque malestar interno?
- ¿Es ética la aplicación de la IA en el servicio al clientes, y las formas utilizadas en la IA apoyan la satisfacción del cliente?
- ¿Será el sistema de inteligencia artificial ampliamente aceptado, y tiene un marco seguro para su implementación?
- ¿Cómo puede el aprendizaje automático mejorar la eficiencia general de la organización sin aumentar los costes?
- ¿Qué enfoques de la inteligencia artificial son beneficiosos para aumentar la rentabilidad de tu organización?
Ten en cuenta que respondiendo a estas preguntas podrás tomar mejores decisiones a la hora de usar estos complejos sistemas que, si bien son una gran ayuda para cualquier organización, no deberían ser tomados como una moda empresarial.
Estas preguntas también te dan seguridad como CTO para no perderte en la estrategia que se ha construido para la Inteligencia Artificial. Aparte de eso, también debes animar al equipo a hacer todas las preguntas que quieran. Esto te ayudará a cubrir todas las lagunas y resistencias que tengan los empleados al respecto.
Una vez considerado todo lo anterior, llega la hora de poner en marcha las soluciones que necesites. Estas son las principales tecnologías en las que se centran la IA para organizaciones actualmente:
Machine Learning (aprendizaje automático)
Es la capacidad de los ordenadores de aprender sin necesidad de una programación repetitiva. Literalmente traduce “aprendizaje de máquinas”. Los modelos se automatizan y se ajustan a los datos para que las decisiones se tomen en tiempo real.
Redes neuronales
El Machine Learning utiliza mapeos de flujo de datos que son parecidas a las neuronas del cerebro humano, y crea redes que se consideran en términos de entradas, salidas y variables.
Deep Learning (aprendizaje profundo)
Es una red compleja de variables y características que ha evolucionado hasta el nivel más alto. Utiliza la técnica de "Backpropagation" para la optimización del modelo. La complejidad es tal que los humanos no pueden entender cómo se ha llegado a una conclusión.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés)
Es el análisis del texto y el habla humanos basado en el reconocimiento del habla que utiliza los chatbots y los sistemas de mensajería inteligentes.
Sistemas expertos basados en reglas
Un método más antiguo de implementación de la inteligencia artificial basado en reglas establecidas para definir claramente los procesos llevados a cabo por el sistema. En la actualidad, ha evolucionado hasta convertirse en sistemas de automatización de procesos robóticos.
Como CTO eres un actor clave que impulsará la transformación digital mediante sistemas de IA en tu organización. Tienes que actuar como intermediario entre la alta dirección que aprueba el proyecto y los empleados que pueden resistirse a los robots que les quitarán el trabajo. Si tienes en cuenta todo lo anterior, lograrás que vean la IA como algo que les ayudará a mejorar constantemente.
Escrito por: BBB
Nada fuera de lo anormal, como tú, vamos. ;)
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