Cuatro mejores prácticas en la incorporación de inteligencia artificial y aprendizaje automático a sus operaciones

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las palabras que más suenan en este momento. Recientemente, parece que todo el mundo habla de las aplicaciones innovadoras de estas "nuevas" tecnologías. Pero si bien la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están atrayendo recién ahora el interés de algunas industrias, como el de minería y metales, en realidad han estado presentes desde hace bastante tiempo en otros sectores. De hecho, el sector financiero usa la inteligencia artificial y el aprendizaje automático desde hace 30 años para optimizar y desarrollar sus operaciones comerciales.

Las industrias que empiezan a incursionar en esta tecnología tienen un desafío. La demanda de inteligencia artificial y aprendizaje automático está creciendo tan rápido que los proveedores de tecnologías tienden a brindar metodologías y herramientas genéricas. Pero a este enfoque le faltan algunos elementos clave para que la solución general sea verdaderamente efectiva. La ventaja de la adopción tardía está en la oportunidad de aprender las mejores prácticas de los otros sectores. Este artículo presenta las mejores prácticas para las organizaciones que desean integrar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a sus procesos.

Cerrar la brecha lingüística

A menudo, los proveedores de inteligencia artificial y aprendizaje automático hablan un idioma diferente al de las organizaciones. La buena comunicación es clave para habilitar las nuevas soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Además, minimiza las interrupciones durante el proceso de integración, permite encauzar las expectativas de ganancias a corto y largo plazo y anticipa el retorno general sobre la inversión. Por este motivo es importante, desde el mismo principio, cerrar las brechas y traducir los requisitos específicos del operador a fin de comprender realmente qué tipo de optimización se hizo en el pasado y qué problema en realidad se procura resolver. No todos los enfoques de optimización se crean de la misma manera. Existe una cierta secuencia óptima que se puede seguir: después de todo, no querrá comer el postre antes del plato principal. En mi área de trabajo, a menudo descubrimos que se debe replantear el problema inicial. Con un buen diálogo, los científicos de datos pueden conceptualizar el camino correcto para crear herramientas y soluciones personalizadas que resolverán los problemas específicos del operador desde la primer vez.

Medir los datos correctos

Una de las equivocaciones más comunes es creer que cuantos más datos se obtengan, más poderosa será la solución de inteligencia artificial y aprendizaje automático. La realidad es que no todos los datos que genera su operación serán útiles para una solución de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y que no se están recopilando todos los datos que en realidad necesita. Las empresas deben asegurarse de medir adecuadamente los datos correctos y de almacenarlos de la manera correcta. Deben saber con exactitud cómo y dónde recopilarlos y entender cómo se usarán. La comunicación nuevamente es la clave para establecer la estrategia de datos correcta que apoye los problemas definidos. Al empezar por el buen camino, podrá preparar, organizar y gestionar con éxito una estrategia de datos consistente y próspera.

Desarrollar conocimientos viables

Los datos en los sistemas pueden volverse tan confusos que ya ni pueden interpretarse. Una vez que los científicos de datos logran estabilizarlos, pueden establecer las relaciones adecuadas entre los datos o diagnosticar dónde se encuentran los atascos. Sin embargo, puede seguir siendo un desafío saber realmente dónde empezar y cómo abordar los problemas. Para superar estos obstáculos, los operadores deben comprender las capacidades de las soluciones basadas en datos, y los científicos de datos deben tener amplios conocimientos del sector y su funcionamiento. Tener en el equipo científicos de datos que entienden su sector a la perfección es su arma secreta y puede hacer la diferencia entre un proyecto infructuoso y uno exitoso.

Superar los obstáculos culturales y crear confianza

Uno de los mayores obstáculos en la adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático es tener expectativas realistas y confiar en la capacidad de la tecnología y en la reputación de los socios con los que trabaja. Esto es aún más importante en los entornos de alto riesgo, en los que hasta un pequeño cambio puede tener un gran impacto financiero o en la seguridad.

En esencia, usted necesita un plan de transición bien desarrollado para pasar de los procesos actuales a las soluciones más avanzadas. Este plan puede guiar a las empresas en su recorrido único de adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya que desarrolla un plan de acción y examina por adelantado los proveedores y las herramientas específicas.

No hay duda de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen un enorme potencial de tener un impacto positivo en las operaciones. En última instancia, la colaboración constructiva entre los operadores y los científicos de datos con conocimiento del sector es clave para incorporar con éxito las mejores prácticas de inteligencia artificial y aprendizaje automático a su organización.