La integración responsable de la inteligencia artificial (IA) en su organización requiere de acciones tácitas para planear cuidadosamente el impacto social, ético, operativo y legales. No existe una fórmula general que manifieste una ruta de implementación, todas las organizaciones son diferentes y tienen niveles de madurez que pueden manifestar resistencia al cambio o stakeholders detractores y de difícil convencimiento.
En el camino hacia el entendimiento de cómo abordar un proyecto de IA, es posible desarrollar evaluaciones internas aterrizadas en:
- Determinación de las reales necesidades: Antes de integrar capacidades de IA, realizar ejercicios de scouting en el negocio para entender las necesidades y anhelos alineados con los principios de funcionamiento empresarial.
- Cumplimiento: Pueden ser significativas, por lo tanto, es importante adherirse a regulaciones de protección de datos y cumplir a cabalidad con políticas globales y de región encaminadas a tal fin.
- Gobierno de datos: Asegurar que los datos estén debidamente clasificados, documentados y protegidos y que se administren de manera responsable las bodegas construidas con múltiples fuentes
- Garantizar la transparencia: Siempre actuando de manera ética y responsable, certificando que el uso de algoritmos desarrollados por la propia organización o terceros estén siempre orientados al beneficio corporativo pero cubiertos por acuerdos de transparencia y legalidad.
¿Qué tan lejos está su organización del uso de IA?
Sus características IA pueden variar dependiendo de la técnica y de la aplicación específica desarrollada. No necesariamente estamos hablando de robots con superpoderes, pues de manera sencilla y sin notarlo, su organización ya puede estar siendo usuaria en su ERP, sistema de gestión de experiencia de clientes, cálculo de precios, proyecciones financieras, entre otras. Nombremos algunas:
- Aprendizaje automático: La IA puede aprender de los datos y mejorar su capacidad para hacer predicciones y tomar decisiones precisas, modelos de predicción de fallas y mantenimientos predictivos de máquinas.
- Adaptabilidad: El ingreso automático de variables macroeconómicas a un modelo de predicción de amortización de bonos o créditos hará que la calidad de la proyección sea más cercana a una cifra real.
- Automatización: tareas repetitivas desplegadas en soluciones como Build Process Automation de SAP
- Capacidad para procesar grandes cantidades de datos: las bodegas de datos de su organización proveen algoritmos especializados que operan de manera autónoma, optimizando la manera como buscan, gestionan y mantienen sus datos, todo esto sin que usted lo note.
¿Qué pasa entonces con el dilema del reemplazo de humanos por máquinas?
El dilema del reemplazo de humanos por máquinas es una preocupación válida en la implementación de la IA en las organizaciones. Si bien puede mejorar la eficiencia y la productividad, también puede amenazar algunos trabajos existentes. Es determinante entender que la IA es un medio y no un fin (no es una solución total para la automatización de procesos de negocio). En lugar de reemplazar a los empleados, la IA complementa y optimiza el resultado de su trabajo, permitiéndoles enfocarse en tareas de mayor valor para el negocio.
La implementación de IA requiere como mencionamos antes, nuevas habilidades y capacitación en su centro de competencias empresarial. En lugar de eliminar trabajos, la IA puede transformar la forma en que se realizan, demandando capacitación y adaptación a las nuevas tecnologías.
¿Es la IA para todos?
La IA puede ser útil para una amplia variedad de sectores económicos, pero no necesariamente es para todos. Su implementación puede requerir una inversión significativa en recursos económicos, de consultoría y transformación organizacional, por lo tanto, es importante medir el real beneficio esperado, ajustar KPI´s tácticos y estratégicos para garantizar que la inversión sea manifiesta.
¿Puedo desplegar un piloto de IA en mi organización?
Por supuesto, pero antes es importante definir el alcance de la prueba de concepto, los resultados esperados, la inversión total, desviaciones del proyecto y metodología de análisis y recolección de los datos arrojados por el piloto.
Algunas ideas que pueden ayudar a desarrollar esta prueba.
- Identificar la oportunidad: definición clara del alcance, área de negocio y beneficio esperado, bien sea expresado en reto actual o aspiracional. Un claro ejemplo puede ser la gestión de grandes volúmenes de documentos disponible en la capacidad Document Information Extraction de SAP
- Recopilar datos: Seleccionar un conjunto de datos relevantes. Deberán ser representativos y confiables.
- Seleccionar una plataforma: Elija una plataforma de IA que se adapte a las necesidades de la organización y a la capacidad técnica del equipo.
- Entrenar y validar el modelo: Gestión de los datos recopilados para entrenar y validar el modelo de IA. Ajuste de los parámetros del modelo hasta que se logre un nivel aceptable de precisión.
¿Cuáles son los principales beneficios al desplegar capacidades de IA en su organización?
En general, la implementación de IA puede ayudar a las organizaciones a mejorar su eficiencia, incrementar su competitividad, desplegar funciones de mejora continua y perpetua al igual que explorar nuevas líneas de negocio que mejore la rentabilidad, aumenten el flujo de caja y permitan desarrollar capacidades de expansión.
Fuente. SAP
