{"id":18724,"date":"2022-03-05T11:40:40","date_gmt":"2022-03-05T11:40:40","guid":{"rendered":"https:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/?p=18724"},"modified":"2022-03-05T11:40:40","modified_gmt":"2022-03-05T11:40:40","slug":"el-43-de-las-empresas-aceleraron-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-por-la-pandemia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/2022\/03\/05\/el-43-de-las-empresas-aceleraron-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-por-la-pandemia\/","title":{"rendered":"El 43% de las empresas aceleraron el uso de la Inteligencia Artificial por la pandemia"},"content":{"rendered":"

REDACCI\u00d3N NOTI AM\u00c9RICA (ECUADOR)<\/strong><\/p>\n

Por Fabrizio Carbone, L\u00edder de IBM Cloud e Inteligencia Artificial para IBM Colombia, Per\u00fa, Ecuador, Venezuela y Regi\u00f3n Caribe<\/strong><\/p>\n

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Lifestyle business concpets. Made in Berlin.<\/p><\/div>\n

Conforme avanza el tiempo, las necesidades de los negocios se van transformando y en ocasiones ocurren acontecimientos cr\u00edticos e inesperados como complicaciones por clima extremo, pandemias, cambios en las regulaciones, por mencionar algunos ejemplos.<\/p>\n

Esto requiere un cambio abrupto y veloz en las operaciones y procesos de las empresas para adaptarse r\u00e1pidamente a la nueva realidad y asegurar la continuidad de su negocio.<\/p>\n

Aqu\u00ed es donde los sistemas de inteligencia artificial (IA) bien implementados ser\u00e1n una herramienta clave para ayudarnos a tomar mejores decisiones en tiempo real.<\/p>\n

En Am\u00e9rica Latina, 43% de las empresas aceleraron su uso de IA durante la pandemia, da acuerdo con datos del AI Adoption Index de IBM, y sabemos que este camino a la IA se intensificar\u00e1 en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n

Desafortunadamente, muchas de estas empresas se apresuraron a integrar la IA en sus operaciones sin detenerse a preguntar qui\u00e9n, c\u00f3mo y por qu\u00e9. A medida que las organizaciones buscan aprovechar la informaci\u00f3n del negocio y otros beneficios que la IA ofrece, es importante que no intenten poner clavos cuadrados en agujeros redondos. De hecho, el estudio muestra que 40% de los profesionales de TI en Am\u00e9rica Latina citan la experiencia o el conocimiento limitados de IA como una barrera para la adopci\u00f3n exitosa para su negocio.<\/p>\n

Cuando una organizaci\u00f3n est\u00e1 explorando la implementaci\u00f3n de IA, uno de los errores estrat\u00e9gicos m\u00e1s graves -y tambi\u00e9n m\u00e1s comunes- que cometen es fallar al definir un caso de uso preciso y los resultados que esperan conseguir, con una m\u00e9trica cuantificable y clara.<\/p>\n

En IBM apoyamos a nuestros clientes en Am\u00e9rica Latina en su camino a la IA. Por ejemplo, aplicamos los principios de Desing Thinking que nos permite pensar cr\u00edticamente sobre los problemas a los que se enfrenta el negocio, enmarcar esos desaf\u00edos en formas potencialmente solucionables por IA y luego identificar y refinar casos de uso que sean cr\u00edticos para los objetivos del negocio. Aqu\u00ed hay cinco pasos clave para su implementaci\u00f3n de IA:<\/p>\n

    \n
  1. Establecer la intenci\u00f3n. <\/strong>Muchas empresas realmente no tienen una idea clara de lo que esperan obtener de la IA m\u00e1s all\u00e1 de una vaga noci\u00f3n de eficiencia. Es importante refinar las intenciones dedicando un tiempo a descubrir las oportunidades espec\u00edficas de negocio de IA, esto debe comenzar con una intenci\u00f3n clara: \u00bfEst\u00e1 buscando mejorar la experiencia del cliente? \u00bfNecesita optimizar la detecci\u00f3n de fraude? \u00bfDebe asegurar la cadena de suministro? \u00bfQuiere estar mejor preparado para escenarios imprevistos? \u00bflos empleados necesitan mejores herramientas para la toma decisiones?<\/li>\n
  2. Identificar los casos de uso.<\/strong> Una vez que haya determinado su objetivo general para implementar la IA, puede definir los casos de uso y los tipos de soluciones que necesitan los usuarios. La IA est\u00e1 avanzando r\u00e1pidamente en numerosos campos, desde la visi\u00f3n por computadora que determina qu\u00e9 hay en una imagen, hasta la IA de procesamiento del lenguaje natural que encontramos en los asistentes virtuales. Entonces, \u00bfcu\u00e1les son las formas en que estas aplicaciones pueden promover las intenciones que describi\u00f3?<\/li>\n
  3. Evaluar los datos.<\/strong> Esta etapa implica entender qu\u00e9 datos necesita para que los casos de uso que se identificaron sean efectivos. Diferentes tipos de equipos se enfocan en distintas prioridades y conjuntos de n\u00fameros, lo que significa que la mayor\u00eda de los datos en su organizaci\u00f3n est\u00e1n aislados, son silos de datos que no se conectan entre s\u00ed. Aqu\u00ed es clave aprovechar enfoques como Data Fabric, que nos ayudan a crear una visi\u00f3n hol\u00edstica de los datos a lo largo de toda la empresa, porque para implementar casos de uso exitosos con IA, debe asegurar que cuenta con datos precisos, sin sesgos y limpios que se extraen de toda la empresa.<\/li>\n
  4. Planificar las acciones.<\/strong> Con el enfoque de Design Thinking podr\u00e1 establecer acciones concretas mediante el uso de declaraciones de intenciones como gu\u00eda para la implementaci\u00f3n t\u00e9cnica. Esto incluye, siempre, la revisi\u00f3n de las etapas anteriores, corregir desv\u00edos y asegurar resultados cuantificables. El objetivo es que la empresa sea capaz de poner en funcionamiento toda la maquinaria de IA en todo el negocio, conectando cada soluci\u00f3n a la estrategia general de inteligencia artificial.<\/li>\n
  5. Generar confianza.<\/strong> Dise\u00f1ar una estrategia exitosa de IA tambi\u00e9n implica involucrar a un equipo diverso en el proceso -recuerde que la diversidad impulsa la innovaci\u00f3n. Cr\u00edticamente, su estrategia de implementaci\u00f3n debe tener en cuenta la confianza de los usuarios, entender c\u00f3mo reaccionar\u00e1n al ver que su empresa utiliza los datos de esta manera y c\u00f3mo demostrar\u00e1 que su sistema de IA es explicable, transparente y confiable. Las personas deben confiar en las recomendaciones y en los resultados predictivos para que la IA pueda expandir su uso en m\u00e1s sectores y apoyarnos en el desarrollo de nuevas soluciones. El punto clave es: la IA es tan buena como cu\u00e1n confiable es.<\/li>\n<\/ol>\n

    Nos damos cuenta o no, la inteligencia artificial ya est\u00e1 transformando los negocios. Desde empresas de servicios financieros que usan IA para prevenir fraude y optimizar sus procesos de auditoria; retailers que aseguran su cadena de suministro y la continuidad de su negocio; telcos que est\u00e1n aprovechando IA para anticipar fallas en la red y garantizar servicios de calidad; incluso incontables casos de empresas en diferentes sectores que est\u00e1n creando experiencias de usuarios sin fricciones con asistentes virtuales impulsados por IA. Todos los d\u00edas, los early adopters de esta tecnolog\u00eda contin\u00faan desarrollando nuevos casos de uso por docenas.<\/p>\n

    Con un enfoque basado en datos y centrado en el ser humano, nosotros, como l\u00edderes empresariales, podemos dise\u00f1ar IA que conecta con \u00e9xito todos los datos estrat\u00e9gicos e iniciativas con los objetivos comerciales definidos por la empresa. Si est\u00e1 interesado en investigar c\u00f3mo la IA podr\u00eda ser \u00fatil para su propia organizaci\u00f3n, lo animo a seguir un enfoque similar.<\/p>\n

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