{"id":9616,"date":"2022-11-11T12:46:13","date_gmt":"2022-11-11T11:46:13","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=9616"},"modified":"2022-11-11T12:46:13","modified_gmt":"2022-11-11T11:46:13","slug":"3-claves-para-lograr-la-industrializacion-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=9616","title":{"rendered":"3 claves para lograr la industrializaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Se espera que el mercado de la Inteligencia Artificial alcance los 407.000 millones de d\u00f3lares en 2027<\/strong><\/p>\n

La adopci\u00f3n de la Inteligencia Artificial (IA) por parte de empresas de todos los sectores cada vez est\u00e1 m\u00e1s extendida. As\u00ed, seg\u00fan el \u00faltimo informe de MarkesandMarkets, se espera que esta tecnolog\u00eda genere 407.000 millones de d\u00f3lares en 2027, alcanzando una tasa de crecimiento anual compuesto del 36,2%. A pesar de que es una tecnolog\u00eda madura, la gran mayor\u00eda de los modelos de IA se quedan en la fase de prueba inicial, sin llegar a ser producidos a gran escala debido principalmente al esfuerzo necesario para escalar el modelo.
\nLa falta de progreso en la industrializaci\u00f3n de estos modelos supone una gran ineficiencia tanto de recursos para la empresa, como para los empleados, que no tienen acceso a tecnolog\u00edas que les podr\u00edan facilitar su labor diaria. En este contexto y debido a la importancia de la Inteligencia Artificial (IA) en el futuro de las organizaciones, atSistemas, consultora 100% espa\u00f1ola de servicios digitales, destaca tres m\u00e9todos clave para lograr la industrializaci\u00f3n de la IA.<\/p>\n

1. Aumentar la calidad, trazabilidad y accesibilidad de los datos<\/strong>
\nLos resultados obtenidos por cualquier modelo de IA, ML o DL est\u00e1n directamente relacionados con la calidad de estos. Por ello, si una organizaci\u00f3n tiene intenci\u00f3n de industrializar su IA, el primer paso para lograrlo ser\u00eda centrarse en sus bases de datos. Habitualmente estos se encuentran dispersos, e incluso en muchas ocasiones en silos aislados, lo que dificulta su uso para los modelos de IA a gran escala, ya que si el equipo de trabajo \u00fanicamente tiene acceso a un subconjunto de datos nunca podr\u00e1 generar modelos que reflejen la realidad de la organizaci\u00f3n.
\nAs\u00ed, el objetivo de la organizaci\u00f3n debe ser generar productos de datos con mayor calidad disponibilidad y m\u00e1s f\u00e1cil acceso para la operaci\u00f3n, a fin de evitar que cada una de las \u00e1reas de la empresa busque crear su propia copia para cubrir sus necesidades espec\u00edficas y evitar duplicidades. Una vez centralizada la informaci\u00f3n, ser\u00e1 imprescindible garantizar la calidad de los datos, tanto desde el punto de vista estructural como desde la perspectiva de negocio. Es decir, que adem\u00e1s de estar correctamente cumplimentados tengan coherencia y aporten valor para los empleados y la empresa.<\/p>\n

2. Apostar por la interacci\u00f3n multidisciplinar<\/strong>
\nLa IA est\u00e1 directamente asociada a la innovaci\u00f3n, y la clave de innovar est\u00e1 en poder conjugar distintas perspectivas sobre un mismo tema, para que entre ellas se enriquezcan y se pueda tener una visi\u00f3n m\u00e1s completa. Por tanto, cuantos m\u00e1s grupos trabajen juntos, mejores ser\u00e1n los resultados. Esto tambi\u00e9n es esencial para lograr la industrializaci\u00f3n de la IA, ya que es necesaria la aportaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n global de los distintos equipos involucrados para conseguir un resultado \u00f3ptimo.
\nSin esta cooperaci\u00f3n, es realmente complicado construir modelos que aporten un valor a\u00f1adido a la totalidad de la organizaci\u00f3n y se podr\u00eda incurrir en el problema de generar ecosistemas aislados. Tambi\u00e9n es necesario que la colaboraci\u00f3n de los diferentes equipos se produzca en todos los ciclos, desde la ingesta de datos hasta la implementaci\u00f3n de las anal\u00edticas, trabajando de forma sincronizada para que los datos est\u00e9n disponibles en el menor tiempo posible, con buena calidad y facilidad de acceso.<\/p>\n

3. Crear entornos operativos<\/strong>
\nNo s\u00f3lo vale con disponer de buenos datos y las herramientas para extraer conclusiones \u00fatiles para la empresa, hay que preparar a la empresa para el uso de esos datos creando una estrategia global. La empresa debe identificar cu\u00e1les de sus operaciones deben ser modificadas para permitir la adopci\u00f3n de las nuevas tecnolog\u00edas, y sobre todo establecer est\u00e1ndares para la creaci\u00f3n, prueba y despliegue de nuevos modelos de IA.
\nDe este modo, ser\u00e1 mucho m\u00e1s f\u00e1cil repetir y ampliar los nuevos modelos a medida que se vayan creando. Una de las partes imprescindibles de la estrategia es establecer d\u00f3nde residir\u00e1 la selecci\u00f3n de los algoritmos y el desarrollo de los modelos, en los equipos t\u00e9cnicos o funcionales, y en dotarlos de recursos para lograr una mayor autonom\u00eda sin perder el control sobre los desarrollos.
\n\u201cLa inteligencia artificial tendr\u00e1 cada vez una mayor presencia en las empresas de todos los sectores a medida que estas avanzan en su proceso de digitalizaci\u00f3n. Pero para poder aprovechar esta tecnolog\u00eda al m\u00e1ximo, es necesario que las compa\u00f1\u00edas sean capaces de industrializar el proceso de creaci\u00f3n de nuevos modelos de IA, reduciendo los costes de creaci\u00f3n e implementando m\u00e1s a menudo esta tecnolog\u00eda en sus procesos diarios\u201d afirma Gustavo Eduardo Sandoval, Head of Data, IoT & Smart Industry de atSistemas.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Gustavo Eduardo Sandoval, Head of Data, IoT & Smart Industry de atSistemas<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Se espera que el mercado de la Inteligencia Artificial alcance los 407.000 millones de d\u00f3lares en 2027 La adopci\u00f3n de la Inteligencia Artificial (IA) por parte de empresas de todos los sectores cada vez est\u00e1 m\u00e1s extendida. As\u00ed, seg\u00fan el \u00faltimo informe de MarkesandMarkets, se espera que esta tecnolog\u00eda genere 407.000 millones de d\u00f3lares en … <\/p>\n

Continue reading \u00ab3 claves para lograr la industrializaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":9617,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[9],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9616"}],"collection":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=9616"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9616\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9618,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/9616\/revisions\/9618"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/9617"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=9616"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=9616"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/telecomkh.info\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=9616"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}