{"id":8029,"date":"2022-07-14T15:51:31","date_gmt":"2022-07-14T14:51:31","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8029"},"modified":"2022-07-14T15:51:31","modified_gmt":"2022-07-14T14:51:31","slug":"como-pasar-de-la-experimentacion-al-exito-de-la-ia-8-claves","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8029","title":{"rendered":"C\u00f3mo pasar de la experimentaci\u00f3n al \u00e9xito de la IA: 8 claves"},"content":{"rendered":"<p><strong>En 2025, el uso de la Inteligencia Artificial estar\u00e1 muy extendido y liderar\u00e1 la inversi\u00f3n tecnol\u00f3gica de las compa\u00f1\u00edas en todo el mundo<\/strong><\/p>\n<p>Una de las \u00e1reas de mayor crecimiento en el terreno de la digitalizaci\u00f3n es la Inteligencia Artificial (IA). Seg\u00fan Gartner, en el a\u00f1o 2025, el uso de la IA estar\u00e1 muy extendido y liderar\u00e1 la inversi\u00f3n tecnol\u00f3gica de las compa\u00f1\u00edas en todo el mundo. Esta tecnolog\u00eda se ha convertido en una fant\u00e1stica herramienta, que cuenta con una ejemplar t\u00e9cnica algor\u00edtmica, pero que, en muchas ocasiones, no se sabe c\u00f3mo utilizar para que genere valor de negocio.<\/p>\n<p>Quiz\u00e1s por eso, los proyectos de Inteligencia Artificial todav\u00eda no est\u00e1n llegando a fases de puesta en producci\u00f3n tanto como debieran. Como se\u00f1ala el psic\u00f3logo y profesor de la Universidad de Harvard, Howard Gardner, el 85% de ellos fracasa, dejando frustrados a los equipos. En este contexto, Keepler Data Tech, compa\u00f1\u00eda tecnol\u00f3gica especializada en anal\u00edtica avanzada de datos, apunta 8 pasos que debe emprender cualquier empresa para escalar el uso de la IA a toda su organizaci\u00f3n:<\/p>\n<p><strong>&#8211; Infraestructura de datos<\/strong>. Toda empresa deber\u00eda considerar la nube p\u00fablica como entorno sobre el que construir sus infraestructuras. Las principales nubes p\u00fablicas invierten m\u00e1s de 90 billones de d\u00f3lares en investigaci\u00f3n y desarrollo, lo que es garant\u00eda de tener una infraestructura con capacidades para asumir situaciones y necesidades futuras.<\/p>\n<p><strong>&#8211; Recursos dedicados<\/strong>. Es necesario dedicar gente especializada a este tipo de plataformas de datos, ya sea contratando o reubicando a esos empleados clave que, por su conocimiento t\u00e9cnico y de la organizaci\u00f3n, tengan capacidad para liderar las iniciativas.<\/p>\n<p><strong>&#8211; Silos organizativos<\/strong>. Generar una cultura en torno al dato que evite los silos organizativos, ya que esto impide la reutilizaci\u00f3n de inversiones en proyectos entre unas y otras unidades de negocio.<\/p>\n<p><strong>&#8211; Silos de datos<\/strong>. Evitar los silos de datos para que no se produzca una desconexi\u00f3n operacional, ya que el dato con el tiempo pierde valor. Consideramos que el enfoque m\u00e1s apropiado es el de tenerlos lo m\u00e1s cerca posible a donde se producen y hacer un modelo m\u00e1s federado al acceso a los datos (data mesh), lo que permite el uso de los datos en el contexto donde se generan y tambi\u00e9n poder ser reutilizados en otros \u00e1mbitos para casos de uso espec\u00edficos. En Keepler vemos data mesh como una evoluci\u00f3n natural para organizaciones que est\u00e1n escalando en casos de uso de la inteligencia artificial.<\/p>\n<p><strong>&#8211; Propuesta de valor.<\/strong> Es muy complicado analizar lo que va a aportar un caso de uso a una empresa, pero hay que plantearse que el trabajo con datos es algo iterativo y experimental. Las empresas que triunfan son las que fallan r\u00e1pido y pasan enseguida a otro objetivo. En este punto, siempre recomendamos realizar enfoques interactivos incrementales, en los que se explore el dato, se identifique un pool de datos limitados, se realice una prueba de concepto, se extraiga conocimiento y, sobre todo, se tomen decisiones basadas en los resultados de este proyecto.<\/p>\n<p><strong>&#8211; Modelo de gobierno de IA<\/strong>. El modelo de datos en la compa\u00f1\u00eda va a depender del modelo organizativo del que dispongan. Hay empresas muy reguladas, en las que la toma de decisiones est\u00e1 muy centralizada y otras que pueden delegar esa toma de decisiones a otras \u00e1reas de negocio, lo que las lleva a ser muy independientes. Es el gran dilema entre velocidad y control sobre los datos. A pesar de este debate, hay una serie de m\u00ednimos a nivel de seguridad en el dise\u00f1o, privacidad en el dise\u00f1o, control de servicios. Todo eso debe estar automatizado y centralizado, pero capaz de proveer a las diferentes \u00e1reas.<\/p>\n<p><strong>&#8211; Talento<\/strong>. El acceso a talento que permita utilizar los datos de manera adecuada es actualmente muy complejo y escaso. El 46% de las empresas espa\u00f1olas experimenta dificultades para encontrar los perfiles digitales que necesita y busca. Para contrarrestar esto, las empresas est\u00e1n empezando a realizar planes anal\u00edticos, de carreras relacionadas con las nuevas tecnolog\u00edas, pero a\u00fan es un tema que tiene que definirse claramente en muchas compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n<p><strong>&#8211; Implantaci\u00f3n efectiva<\/strong>. Es necesario alinear los esfuerzos en IA y con automatizaci\u00f3n de procesos que realmente ayuden, desde el punto de vista del negocio. Peque\u00f1os proyectos experimentales que se han comprobado que funcionan, se quedan en el caj\u00f3n, y no sirven para nada si no se logra una implementaci\u00f3n o puesta en producci\u00f3n adecuada, que es el valor a\u00f1adido de este tipo de proyectos. La nube p\u00fablica multiplica las capacidades de la inteligencia artificial, pero hay una serie de componentes b\u00e1sicos que son necesarios conocer y saber utilizar para evitar que se generen esos silos o que esos experimentos con IA se queden en el caj\u00f3n. Puede hacer muchas cosas, pero hay unos componentes alrededor de la tecnolog\u00eda que son b\u00e1sicos y que se deben tener en cuenta, para hacer un uso escalado y real en IA.<\/p>\n<p>\u201cLa Inteligencia Artificial es el siguiente horizonte tecnol\u00f3gico, y muchas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n intentando conseguir logros y hacer cosas que impacten en el negocio. Esta tecnolog\u00eda tiene la capacidad de generar informaci\u00f3n nueva, desde la ya existente, y aportar datos que ayudan a los procesos de negocio a mejorar, optimiz\u00e1ndolos. Combinando toda esta informaci\u00f3n, se consigue poner en producci\u00f3n mejoras en los procesos, ayudados con esos datos, que impacten en el negocio.\u201d, se\u00f1ala Juan Manuel Aramburu, CEO de Keepler Data Tech.<\/p>\n<p><span style=\"color: #999999;\"><em>Arriba, en la foto, Juan Manuel Aramburu, CEO de Keepler Data Tech \/ Imagen cortes\u00eda de Keepler Data Tech<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En 2025, el uso de la Inteligencia Artificial estar\u00e1 muy extendido y liderar\u00e1 la inversi\u00f3n tecnol\u00f3gica de las compa\u00f1\u00edas en todo el mundo Una de las \u00e1reas de mayor crecimiento en el terreno de la digitalizaci\u00f3n es la Inteligencia Artificial (IA). 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