La industria de la inteligencia artificial (IA) está evolucionando continuamente, con nuevas soluciones creadas y desplegadas todos los días.Gartner predice que el 75 por ciento de las organizaciones tendrán IA operativa para 2024. Sin embargo, la investigación de Gartner muestra que solo el 53 por ciento de los proyectos de IA lo hacen de prototipo a producción.¿Qué es lo que detiene los nuevos proyectos piloto de IA de la producción?
Los proyectos de IA exitosos nos rodean, pero no hay una mejor manera de crear e implementar un producto de IA con todos estos desarrollos.Sin embargo, hay cuatro razones por las que las empresas podrían estar perdiendo la marca cuando se trata de su solución de IA.
1. No hay suficientes datos
La IA está aprendiendo y creciendo constantemente a partir de sus resultados y algoritmos para proporcionar resultados mejores, más eficientes y más precisos en el futuro.Para que los proyectos de IA aprendan, necesitan una gran cantidad de información.Cuantos más datos puedan ingerir, mayor será la precisión de su salida.Sin embargo, un problema común es la falta de conjuntos de datos suficientes para desarrollar soluciones de IA.
La IA necesita ingerir suficientes datos para identificar patrones dentro del conjunto de datos.La falta de datos puede afectar las predicciones y la producción.Proporcionar AI con conjuntos de datos de capacitación sustanciales puede combatir este problema y ayudar a limitar el riesgo de sesgos.
[Consulte nuestro imprimador en 10 términos clave de inteligencia artificial para los líderes de TI y empresas: Hoja de trucos: Glosario de IA.]
Donde los grandes conjuntos de datos pueden ser desalentadores para un humano, la IA tiene el poder de la velocidad de su lado y puede aprender rápidamente.Proporcionar la calidad y cantidad adecuadas de datos permite que estas soluciones produzcan una precisión excepcional.Si su equipo todavía se siente empantanado de las interminables tareas que se suponía que la solución de IA debía resolver, deberá continuar entrenando a su IA.
2. Pegarse con un medio de aprendizaje
No solo necesitas muchos datos;También necesitas muchas fuentes.Para que la IA funcione, primero tiene que aprender.Limitar el aprendizaje de la IA a una fuente o base de conocimiento puede afectar negativamente cómo funciona el producto final.Sin una variedad de información de diferentes medios, una solución de IA tendrá brechas en sus entregables, causando problemas tanto para los creadores como para los usuarios finales.
Las herramientas de IA exitosas utilizan una combinación de modelos de aprendizaje profundo para proporcionar soluciones bien redondeadas.Los proyectos de IA deben emplear diversas técnicas, algoritmos y esfuerzos de aprendizaje de manera coherente con accesibilidad directa y fácil para que los humanos se involucren en caso de que haya una necesidad.Estos algoritmos de "conjunto" a menudo superan a cualquier método individual de predicción.
Dicho esto, los humanos llevan un sesgo inconsciente, ya sea que quieran o no.Si solo una persona proporciona información a la solución AI, esa solución adoptará y compartirá los mismos sesgos que la persona que la enseñó.Al construir un proyecto de inteligencia artificial, los desarrolladores y los líderes empresariales deben estar centrados en el láser y conscientes de posibles sesgos, como los factores culturales y ambientales que juegan un papel en el desarrollo de un sistema de IA, así como cómo pueden intervenir para eliminar los sesgos que podrían surgir.Mantenerse actualizado en los desarrollos de IA, cómo otros están implementando y ajustando sus proyectos, y las regulaciones establecidas son esenciales para desarrollar una solución de IA exitosa.
Algunos pasos a seguir para asegurarse de que una solución de IA sea lo más libre de polarización posible incluye:
3. Falta de comprensión de otros empleados
No todas las personas que trabajan en un proyecto basado en IA son un genio de IA.Sin embargo, implementar con éxito una solución de IA requiere un entendimiento general por parte de cada empleado y usuario final.Todos los que estén dentro de una organización deben comprender las posibilidades y limitaciones.Con una falta de conocimiento por parte de todos los involucrados, viene una falta de implementación.
Por ejemplo, el departamento de ventas no puede vender soluciones de IA si no entienden y conocen sus casos de uso.En el otro extremo, los equipos de recursos humanos no pueden adoptar la IA en sus flujos de trabajo diarios para incorporar nuevos empleados si no saben cómo, cuándo y dónde usarlo.
Todos, desde ejecutivos hasta empleados, necesitan bucles de comentarios abiertos para permitir discusiones sobre IA y conocer a las personas con la solución.Aquellos más familiarizados con la IA tienen la oportunidad de comunicar claramente el nivel de interacción que requiere para garantizar que todos tengan la información correcta necesaria para la máxima eficiencia.
Liderar la gestión del cambio para implementar la IA para el éxito de la transformación digital no se limita al papel de un equipo de CIO o TI.En cambio, las empresas en su conjunto necesitan trabajar juntas para garantizar que cada departamento tenga las herramientas y tecnologías adecuadas para sus respectivos estándares.Los CIO y los equipos de TI son cruciales para mejorar la alfabetización digital en toda la organización, pero cuando se trata de lo que importa para una transformación exitosa, el impulsor del cambio es cómo cada departamento puede ayudar a transformar la tecnología, los datos, los procesos y la cultura de una empresa.
4. La experiencia del usuario se pone en la espalda
Por último, el éxito de un proyecto de IA se basa no solo en la solución en sí;También se basa en los usuarios y su experiencia.Si un usuario no entiende el propósito de la herramienta o cómo usarla, no la comprará.Así como es crucial construir un proyecto de IA que sea preciso y eficiente, también debe asegurarse de que la interfaz sea fácil de usar.Los clientes y los usuarios deben darse cuenta del valor de lo que está haciendo, cómo resuelve los problemas que enfrentan y cómo pueden usarlo con facilidad.
Dicho de otra manera, si su conjunto de datos proviene de su sistema de registro y su IA alimenta su sistema de inteligencia, entonces su sistema de participación es lo que ayudará a impulsar la adopción de la plataforma.La experiencia del usuario es primordial para una implementación de IA exitosa.
El futuro de la IA tiene una gran promesa a medida que se recopilan y implementan nuevos datos y herramientas cada día.Los proyectos de IA realizados bien proporcionan importantes beneficios para el negocio.Pero los líderes de la compañía deben tener cuidado de cometer errores que puedan poner en peligro sus proyectos, como limitar la información y las fuentes de las que están sacando o descuidar el proyecto final.Las empresas que puedan aprender, adaptarse e implementar los procesos adecuados para su proyecto de IA serán los favoritos en esta industria en evolución.
[¿Cómo se conecta la IA con la estrategia de nubes híbridas?Obtenga los libros electrónicos gratuitos, la estrategia de nubes híbridas para tontos y portabilidad múltiple para tontos.]
