Encontrar una forma más fácil de adoptar la IA

inteligencia synthetic (IA) es la tecnología más revolucionaria y consecuente que ha aparecido en décadas. Y si bien eso es emocionante, también es siniestro. Hazlo mal, y estás hundido.

Al mismo tiempo, La IA plantea un desafío de implantación de este tipo que equivocarse es más possible que no. Eventualmente tocará todos los aspectos digitales de la empresa, lo que significa que está plagado de obstáculos, a saber, en las fases de integración, capacitación y ejecución del lanzamiento y, para muchos, conducirá a una reelaboración whole de los procesos e incluso del modelo comercial. sí mismo.

Despliegues de IA: peligro a continuación

En la superficie, parecería que implementaciones de IA se están moviendo a lo largo de la nada. IBM informa que más de un tercio de las empresas dicen que están usando IA en sus negocios de alguna manera, y otro 42 por ciento está en la etapa exploratoria. Sin embargo, cosas como los costos, la falta de experiencia y la incapacidad para desarrollar modelos viables están obstaculizando estos esfuerzos, y muy pocas organizaciones se concentran en aspectos fundamentales de la IA, como generar confianza, eliminar sesgos y realizar un seguimiento del rendimiento.

No es de extrañar, entonces, que muchas organizaciones, incluso las grandes con recursos sustanciales, estén atrapadas en una especie de parálisis de IA. Incluso aquellos que han sumergido los dedos de los pies en estas aguas están encontrando pocos ejemplos concretos de éxito.

Por esta razón, los defensores de la IA están comenzando a cambiar el enfoque de todas las cosas mágicas que la tecnología puede hacer hacia asuntos más prácticos, como cómo implementarla de manera eficiente y efectiva. Un ejemplo es un nuevo libro de seis líderes en el campo llamado Desmitificando la IA para la empresa. El libro establece un marco para superar los problemas clave de implementación, como comprender los límites de la IA y enfocarla en los problemas clave que puede resolver. Además, las organizaciones deben comprender que, a diferencia de las tecnologías anteriores, la IA no viene completamente formada de fábrica. Debe estar capacitado hasta un nivel de madurez antes de que pueda brindar un apoyo efectivo a los procesos clave. Y quizás lo más importante, la IA funciona mejor cuando permite que las personas mejoren en lo que hacen.

El camino a seguir con la IA

Una mirada más cercana a las organizaciones que han implementado con éxito la IA muestra una serie de temas comunes, la mayoría de los cuales implican mirar más allá de la tecnología en sí misma al entorno de datos en su conjunto. Por ejemplo, jonathan wright, El principal evangelista de tecnología de Keysight Applied sciences, señala que el desarrollo de casos de uso explicables con anticipación mejora en gran medida la implementación y la implementación, al igual que una estrategia normal de usar IA para aumentar los procesos existentes y llenar los vacíos en la fuerza laboral humana. Además, evite una actualización de montacargas todo a la vez a la IA y, en su lugar, planifique una transición suave y sin interrupciones de listo para la IA a suitable con la IA y, finalmente, habilitado para la IA.

Sin embargo, cada viaje comienza con un primer paso, por lo que hacer que la IA funcione correctamente en el primer intento, incluso de manera limitada, puede contribuir en gran medida a fomentar el éxito futuro. Naturalmente, esto significa poner la IA a trabajar en tareas sencillas y probadas, que el editores en eWeek han identificado los chatbots, la clasificación de imágenes y la predicción de precios. Los chatbots inteligentes ya están revolucionando la atención al cliente en muchas organizaciones y son bastante fáciles de implementar utilizando procesamiento pure del lenguaje (PNL) y otros medios probados para imitar el habla conversacional.

Mientras tanto, la IA es muy hábil para escanear imágenes en mayor medida que las tecnologías anteriores y luego identificar anomalías y automatizar la clasificación. Y dado que la mayoría de los precios están sujetos a una amplia gama de influencias que solo se pueden rastrear y medir de manera inteligente, la IA se ha convertido en la solución preferida en esta área y ya está produciendo contribuciones significativas a los ingresos y las ganancias.

Será rara la organización que no experimente contratiempos o contratiempos en el proceso de poner la IA en entornos de producción, pero eso no significa que no se deban tomar medidas para mantener las fallas al mínimo. E incluso el fracaso puede ser beneficioso si conduce a una mayor comprensión de cómo debería funcionar la tecnología.

En este punto, es difícil ver que la IA no produzca los cambios revolucionarios en los sistemas y procesos de la empresa. La única pregunta es si las organizaciones tomarán el camino fácil hasta ese punto o el camino difícil.