{"id":20266,"date":"2025-02-12T17:12:09","date_gmt":"2025-02-12T16:12:09","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20266"},"modified":"2025-02-12T17:12:09","modified_gmt":"2025-02-12T16:12:09","slug":"cuatro-pasos-esenciales-para-implementar-la-inteligencia-artificial-con-exito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20266","title":{"rendered":"Cuatro pasos esenciales para implementar la inteligencia artificial con \u00e9xito"},"content":{"rendered":"

Para 2025, la inteligencia artificial generativa ser\u00e1 un \u201csocio\u201d laboral para el 90% de las empresas de todo el mundo<\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial, y m\u00e1s con la explosi\u00f3n de IA generativa, va a dejar de ser s\u00f3lo un proyecto de TI para convertirse en iniciativa empresarial, seg\u00fan Gartner. La firma de an\u00e1lisis sostiene que es m\u00e1s que una tendencia, ya que supone un cambio en la manera en la que interactuamos los humanos y las empresas. Su pron\u00f3stico es que, para 2025, la IA generativa (GenAI) ser\u00e1 un aliado o socio laboral para el 90% de las empresas del mundo.
\nEsta tecnolog\u00eda se ha convertido en una herramienta avanzada, que cuenta con una ejemplar t\u00e9cnica algor\u00edtmica, pero que, en muchas ocasiones, las organizaciones no saben c\u00f3mo utilizarla para que genere un valor de negocio real. Las empresas que quieran integrar la inteligencia artificial en sus procesos de negocio deben una visi\u00f3n clara de esta tecnolog\u00eda, pero, hoy en d\u00eda, tan solo el 9% la tienen.<\/p>\n

Por eso, Innovery, multinacional de servicios de asesoramiento especializada en soluciones TIC, ha identificado las cuatro fases a seguir para que las empresas puedan conseguir esa visi\u00f3n y desplegar la inteligencia artificial con \u00e9xito:<\/p>\n

– Definici\u00f3n de objetivos.<\/strong> Es importante que en esta etapa el personal de aquellos departamentos que van a utilizar la tecnolog\u00eda y el equipo de especialista en IA trabajen conjuntamente para definir qu\u00e9 se espera de la iniciativa, plantear hasta d\u00f3nde llegar y prevea d\u00f3nde pueden surgir problemas.
\nAdem\u00e1s, en este punto habr\u00e1 que abordar dos cuestiones clave. Por un lado, la preparaci\u00f3n de datos con criterios de seguridad. Al respecto, los expertos de Innovery explican que, en la etapa actual de \u2018small data\u2019, con grandes modelos entrenados, las compa\u00f1\u00edas deben seleccionar previamente la informaci\u00f3n que necesitan y enriquecerla con datos de calidad y precisos. Por otro lado, es indispensable definir la pol\u00edtica de seguridad y gobernanza que se aplicar\u00e1 en el proyecto, identificando no solo qui\u00e9n puede ver esa informaci\u00f3n, sino qu\u00e9 tipo de informaci\u00f3n se ofrece y si es la correcta, siempre alineada con la estrategia de datos y los principios \u00e9ticos de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

– Prueba de concepto<\/strong>. Otra de las recomendaciones es elegir un \u00e1rea para empezar el proyecto y realizar una prueba de concepto para comprobar la viabilidad del proyecto y garantizar que este est\u00e1 alineado con los objetivos previamente definidos. De esta forma, se eliminan las inc\u00f3gnitas tecnol\u00f3gicas y se comprueba si las fuentes de informaci\u00f3n escogidas son \u00fatiles y correctas. Tambi\u00e9n deben tenerse en cuenta las consecuencias del proyectos, previstas e imprevistas, adem\u00e1s de dise\u00f1ar un plan de cualificaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n de las personas. Una vez realizada esta prueba, ser\u00e1 posible conocer si el proyecto es viable, aporta valor y encaja perfectamente con los objetivos corporativos.<\/p>\n

– Desarrollo del proyecto e integraci\u00f3n con los sistemas existentes.<\/strong> El uso de metodolog\u00edas \u00e1giles ayuda a definir el concepto, la hoja de ruta y el trabajo diario, definiendo las tareas a desarrollar, divididas en tres grandes grupos: las que tienen que ver con IA, que requieren de preentrenamiento; desarrollo puro o la integraci\u00f3n con sistemas ya existentes. A partir de este punto, se entregan los incrementos y mejoras del producto para pasar posteriormente a producci\u00f3n. Una vez superada esta fase, el modelo entra ya en productivo y se van realizando pruebas. Primero se har\u00e1n con grupos reducidos para validar si es correcto y despu\u00e9s se ir\u00e1n ampliando al resto del target, ya sean clientes o los propios trabajadores de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

– Monitorizaci\u00f3n.<\/strong> Una vez que el proyecto est\u00e1 en pleno funcionamiento, requiere de un mantenimiento como cualquier otro producto de desarrollo. Por eso, tiene que llevarse a cabo una monitorizaci\u00f3n constante de los costes y las \u2018queries\u2019 o llamadas que se efect\u00faan. En esta etapa tambi\u00e9n se localizan posibles puntos de mejora para generar mayores eficiencias y ganar en optimizaci\u00f3n. La monitorizaci\u00f3n, como en cualquier otro desarrollo, puede ser un servicio gestionado, un proyecto llave en mano o bien dejar parte del mantenimiento a proveedores especializados, aunque el cliente ejerza como supervisor.<\/p>\n

\u201cAntes de iniciar el proyecto, se deber\u00edan establecer unos principios a nivel compa\u00f1\u00eda, que fije una visi\u00f3n clara de c\u00f3mo deber\u00eda ser utilizada la inteligencia artificial en la organizaci\u00f3n. No solo se debe poner el foco en los aspectos tecnol\u00f3gicos y econ\u00f3micos, sino tambi\u00e9n temas sociales, \u00e9ticos. Una vez establecidos estos conceptos, hay que empezar con la iniciativa\u201d, subraya David Marcos, Data Analytics Business Manager de Innovery.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Freepik<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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