Claves para preparar tu empresa para la IA

La inteligencia artificial se ha convertido en la gran revolución de este siglo, pero son muchas las empresas que aún no están preparadas para incorporar esta tecnología en su negocio.

Las compañías que dejen pasar esta oportunidad van a ver como se quedan atrás frente a sus competidores y desaprovechan una forma única de ser más productivos y conseguir mejores resultados. Si quieres que tu empresa no caiga en esta situación, sigue leyendo, porque hemos recopilado un listado de iniciativas clave para prepararla para la IA. ¡Toma nota!

Situación de las empresas en la era de la IA

La irrupción de la IA generativa ha permitido que esta tecnología pase de ser una máquina a un compañero de trabajo. Esto supone un gran cambio, y los directivos esperan que los CIO lideren la estrategia de IA de la organización para aprovechar los beneficios de la IA a la par que sortean los riesgos.

Una investigación de Gartner revela que entre el 17% y el 25% de las organizaciones afirmaron que planeaban implementar IA dentro de los próximos 12 meses cada año desde 2019 hasta 2024, aunque el crecimiento anual de las implementaciones de producción fue solo del 2% al 5%.

Por ello, para aumentar la tasa de éxito, los CIO deben empezar a decidir dónde y cómo se utilizará la IA en la organización. Por ello, se deben tener en cuenta 4 iniciativas clave para prepararse para la IA:

• Definir la ambición en materia de IA y detectar oportunidades.
• Preparar la ciberseguridad de la inteligencia artificial.
• Preparar los datos para la IA.
• Adoptar los principios de esta tecnología.

Siguiendo con esto, para implementar una estrategia de IA exitosa, se deben tener en cuenta 3 elementos clave:

1. Oportunidad y ambición: refleja el tipo de ganancias comerciales que se esperan obtener de la IA. Identifica dónde se utilizará la IA (internamente o para clientes) y cómo (optimizar tareas cotidianas o crear oportunidades de innovación).
2. Despliegue de la tecnología: refleja las opciones tecnológicas disponibles para implementar la IA, que pueden habilitar o limitar las oportunidades que se espera aprovechar. Las organizaciones pueden implementar IA a partir de modelos públicos listos para usar entrenados con datos públicos, aprovechar un modelo público con datos patentados propios, desarrollar un algoritmo personalizado con nuestros datos, etc. cuanto mayor sea la personalización, mayor será el costo de inversión y tiempo de implementación, pero también permite oportunidades mucho mayores y de más impacto.
3. Riesgos de la IA: esto se puede presentar de diversas formas, como resultados poco fiables u opacos, riesgos de propiedad intelectual, problemas de privacidad de datos y amenazas cibernéticas. También se refiere a los riesgos regulatorios de normas y restricciones de las distintas jurisdicciones.

Poner en marcha un proyecto de IA

A medida que tu organización trate de aprovechar las oportunidades de la IA, es fundamental decidir y articular con antelación el tipo y el alcance de tus ambiciones con respecto a esta tecnología. Este punto es especialmente importante cuando tu intención sea ir más allá de las ganancias de productividad cotidianas y busques un impacto y una disrupción que cambien las reglas del juego.

En este momento entran en juegos los responsables de IT, que deben trabajar conjuntamente con los ejecutivos de toma de decisiones para establecer las aspiraciones y necesidades que la IA puede resolver. Todo desde una fase temprana, para ir revisándola con frecuencia a medida que cambie el panorama tecnológico.

En esta ecuación también se deben tener en cuenta 3 pilares importantes: ciberseguridad, datos maduros y preparados y principios de la IA. Poner en marcha iniciativas en cada una de estas áreas desde ya es la mejor forma de preparar a tu organización para el éxito en el futuro con respecto a la IA.

Es muy bueno tener ambiciones en cuanto a la adopción de la IA, pero hay que tener en cuenta la viabilidad de cada proyecto dependiendo de 3 aspectos fundamentales:

1. Viabilidad técnica: la capacidad de la organización para obtener e implantar la tecnología.
2. Preparación técnica: capacidad y predisposición de la empresa para utilizar e incorporar casos de uso.
3. Preparación externa: el grado de aceptación de la IA por parte de los clientes, socios y otras partes externas.

Valorando estas dimensiones podemos obtener una primera aproximación sobre si estamos listos para adoptar la tecnología, a qué escala, cómo afectará interna y externamente, etc.

Oportunidades y expectativas

Podemos abordar la implementación de la IA desde la perspectiva de mejorar la productividad cotidiana y mejorar así la eficiencia y los tiempos; o con una perspectiva más revolucionaria, que mejore la creatividad y permita crear resultados a través de nuevos productos y servicios.

Tanto una como otra tienen usos internos y externos, pero para definir cuál encajará mejor con nuestro negocio, hay que examinar qué combinaciones de una y otra, qué casos de uso nos ayudarán más, los plazos, etc.

Las expectativas de inversión influirán en estas decisiones, pues las más innovadoras son las más caras. Para definir el escenario que mejor se ajuste a nuestro caso, hay que considerar 3 escenarios de inversión:

1. Defiende tu posición invirtiendo en soluciones rápidas que mejoren tareas específicas. Estas tienen un bajo costo de adopción, pero no dan una ventaja competitiva sostenible, por lo que se deberá seguir invirtiendo para mantenerse al día.
2. Amplía tu posición invirtiendo en aplicaciones personalizadas y a medida que aporten una ventaja competitiva mayor. Estas tienen un coste un poco más alto y requieren de más tiempo para generar impacto, pero son más valiosas.
3. Mejora tu posición creando nuevos productos y modelos de negocio basados en IA. Estas inversiones son las más costosas y demandan de más tiempo, pero su enorme potencial podría revolucionar por completo tu negocio frente a la competencia del sector.

Implementar un proyecto de IA

Cada estrategia de implementación implica ventajas y desventajas, por lo que hay que tener en cuenta algunos factores claves a la hora de valorar nuestra inversión en IA:

• Costos: las aplicaciones integradas y las API de modelos integrados son las opciones de implementación de IA menos costosas. Por el contrario, la creación de un modelo desde cero sería la más costosa. Entre ambas opciones, los costos varían ampliamente, por lo que habría que valorar muy bien qué se adapta mejor a nosotros.
• Conocimiento organizacional y del dominio: la mayoría de los modelos básicos de IA son modelos de conocimiento general, por lo que, para mejorar la precisión, las organizaciones deben incorporar especificidad del dominio y del caso de uso mediante la recuperación de datos, el procesamiento fino o la creación de modelos propios.
• Capacidad para controlar la seguridad y la privacidad: la creación de modelos personalizados mediante ajustes precisos aporta una mayor propiedad de los activos clave y más flexibilidad en controles que se pueden implementar.
• Control de los resultados del modelo: un modelo de base de IA puede generar riesgos o resultados sesgados. Por ello, los modelos se deben de ir supervisando y perfeccionado para conseguir un ajuste más fino y con resultados precisos y no perjudiciales.
• Simplicidad de implementación: el uso de aplicaciones integradas y la incorporación de API de modelos tienen ventajas debido a su simplicidad y tiempo de comercialización.

Riesgos de la IA

Con su gran potencial y ventajas, también hay que tener en cuenta los riesgos que puede acarrear una mala implementación de la IA. Por ello, hay que tener en cuenta varias cuestiones:

• Confiabilidad: dependiendo de cómo se entrene, la IA puede ser vulnerable a algún grado de inexactitudes o resultados parcialmente erróneos, información obsoleta o información sesgada en los datos de entrenamiento, que puede dar lugar a resultados falsos y sesgados.
• Privacidad: esto abarca desde detalles identificables en los datos de entrenamiento hasta el intercambio de datos o resultados. Esto puede incluir compartir información de terceros sin permiso, tratamiento de datos (re)identificables, datos personales o sensibles que se filtran involuntariamente, información confidencial que podría convertirse en parte de la base de conocimientos utilizada en los resultados para otros usuarios.
• Explicabilidad: los modelos de ML son opacos para los usuarios y esto puede derivar en falta de comprensión. Esto puede limitar la capacidad de una organización para gestionar el riesgo de esta tecnología y hacen que sea crucial contar con expertos en la materia.
• Seguridad: la IA se puede convertir en un objetivo para los ciberdelincuentes que quieran acceder a datos privados o para insertar parámetros de entrenamiento que favorezcan los intereses del adversario. Por ello, la seguridad de la IA debe ser un pilar fundamental a la hora de implementar esta tecnología.

Por todo ello, para equilibrar los riesgos con las oportunidades que plantea la IA, los CIO deben definir los relativos de los humanos y la tecnología. Así se puede lograr encontrar un equilibrio entre el grado de automatización y el de explicabilidad.

¿Y por dónde empiezo con mi proyecto de IA?

Recopilando todo lo comentado, es muy importante, para proteger a las empresas, que los CISO y CIO comprendan y estén preparados para todos los actores que van a influir y explotar mediante el uso de la IA. Además, deben asegurarse de contar con datos valiosos que puedan satisfacer sus ambiciones respecto a la IA. Para ello, deben cumplir 5 criterios clave:

1. Son éticos: alinea tus datos en torno a los principios de la IA.
2. Son seguros: asegúrate de que no se filtren a menos que quieras compartirlos.
3. No están sesgados: recopila datos de diversas fuentes para protegerlos de los prejuicios.
4. Están enriquecidos con reglas y etiquetas para que puedan ser consumidos por los LLM y comparados con las reglas de negocio.
5. Son precisos: necesitarás de personal experto para que vuelva a comprobar los datos y que ayuden en la gobernanza y enriquecimiento de estos.

Para poder en marcha un proyecto de inteligencia artificial exitoso, la mejor opción es contar con un partner experto que puede ayudarte a comprender el estado de madurez de tus datos, así como a contextualizar tus necesidades y definir tus necesidades.

Desde Plain Concepts podemos ayudarte gracias a nuestros años de experiencia implementando proyectos de IA y data, así como la gran cartera de clientes satisfechos que nos avalan. Además, hemos sido elegidos como Partner del Año de Microsoft en IA responsable, así como el Premio a la Consultoría tecnológica en soluciones de IA responsable por el diario La Razón.

Desde Plain Concepts te ayudamos a diseñar tu estrategia, proteger tu entorno, elegir las mejores soluciones, cerrar las brechas de tecnología y datos, y a establecer una supervisión rigurosa que consiga una IA responsable. Así podrás lograr un aumento rápido de la productividad y construir las bases para nuevos modelos comerciales basados en la hiperpersonalización o el acceso continuo a los datos e información relevante.

Contamos con un equipo de expertos que lleva aplicando exitosamente esta tecnología en numerosos proyectos, asegurando la seguridad de los clientes. Llevamos más de 10 años llevando la IA a nuestros clientes y ahora te proponemos un Framework de adopción de IA :

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¡No esperes más y súmate a la era de la inteligencia artificial empresarial!