Decálogo de la Inteligencia Artificial para la empresa
Querido lector y querida lectora,
Este documento tiene como objetivo proporcionar un enfoque práctico y claro para aquellas empresas que buscan adentrarse en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA). Desde la identificación de oportunidades hasta la implementación efectiva de soluciones de IA, este decálogo ha sido diseñado para ayudar a las empresas a lo largo de su viaje en el universo de la IA. Adoptando estos principios, las organizaciones pueden maximizar el potencial de la Inteligencia Artificial, mitigar riesgos y garantizar que sus iniciativas resulten en un éxito sostenible.
1. EXPLORA EL MUNDO DE LA IA
La inteligencia artificial (IA) es una disciplina tecnológica que busca dar a las máquinas la capacidad de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye realizar predicciones, ofrecer recomendaciones o tomar decisiones de manera autónoma, pero dentro de ámbitos específicos y predefinidos.
«La incorporación de la inteligencia artificial en tu empresa puede proporcionarte beneficios significativos en tus operaciones.
Por ejemplo, posibilita la automatización eficiente de tareas repetitivas, acelera tu toma de decisiones, optimiza tus procesos y mejora tu eficiencia operativa.»
- La IA actual se clasifica como «IA débil». Las máquinas tienen habilidades limitadas y se especializan en tareas específicas, sin la capacidad de extrapolar o aprender más allá de sus objetivos definidos.
- La «IA fuerte» sigue siendo objeto de investigación y se refiere a máquina versátiles que pueden identificas sus propias necesidades y extraer información relevante de su entorno de forma autónoma.
2. IDENTIFICA LOS DIFERENTES TIPOS DE IA
La IA exploratoria analiza extensos conjuntos de datos para descubrir patrones, relaciones y tendencias previamente desconocidas, desempeñando un papel crucial en la generación de conocimiento y la identificación de información valiosa.
Investigación en Ciencias de la Salud
- Identifica correlaciones potenciales entre síntomas, tratamientos y resultados.
Estrategia de ventas
- Comprende patrones de compra, identificando tendencias específicas por productos, región o cliente.
La IA aplicada a imagen, o visión artificial, interpreta y procesa información visual utilizando algoritmos avanzados, extrayendo significado, identificando patrones y reconociendo objetos.
Control de calidad
- Identifica patrones complejos y detectar anomalías en las imágenes, mejorando la eficiencia y reduciendo errores humanos.
Reconocimiento facial
- Reconoce personas para reforzar la seguridad y agilizar el acceso en diversos lugares (polideportivos, estadios, oficinas… ).
La IA predictiva anticipa eventos futuros basándose en patrones y datos históricos, mientras que la IA prescriptiva va más allá, ofreciendo acciones específicas para optimizar resultados deseados.
Mantenimiento de maquinaria
- Reduce la duración de periodos inactivos imprevistos al prever y solucionar problemas antes de que se transformen en fallos importantes.
Optimización de rutas en logística
- Reprograma las entregas en tiempo real para minimizar tiempos y reduce costes operativos.
La IA generativa se distingue por crear contenido original y nuevo. Después de entrenarse con grandes cantidades de datos, la IA generativa puede producir textos, imágenes, música u otros tipos de contenido previamente no experimentados.
Asistente virtual en entornos digitales
- Realiza búsquedas en bases de datos, sitios web u otros recursos digitales para proporcionar respuestas precisas y actualizadas.
Creación de contenido para marketing
- Genera imágenes únicas y novedosas con el objetivo de captar la atención del público.
3. CONOCE APLICACIONES DE IA EN VARIOS SECTORES
AUTOMOCIÓN
Personalización del conductor
Los sistemas de asistencia personalizada emplean la IA para ajustes automáticos en asientos, temperatura y configuraciones de navegación, adaptándose a las preferencias individuales de conductores/as y pasajeros/as.
ENERGÍA
Optimización de la generación de energía
Soluciones basadas en IA optimizan la generación de energía solar, analizando patrones climáticos en tiempo real, previendo el desplazamiento de las nubes y ajustando la inclinación para optimizar la exposición al sol.
TURISMO
Mejora de las experiencias turísticas
Asistentes virtuales basados en IA generativa permiten a quien los usa obtener información sobre recursos turísticos mediante conversaciones, eliminando la necesidad de explorar el sitio web directamente.
LOGÍSTICA
Predicción tiempos de entrega a domicilio
Sistemas de IA para prever tiempos de entrega en pedidos, ofreciendo a quien los usa estimaciones precisas en cada etapa del proceso, mejorando su experiencia al permitirles elegir la opción más conveniente.
AGRO
Ajuste eficiente de la producción
Sistemas de inteligencia artificial que anticipan la demanda, evitando tanto la sobreproducción como la escasez de productos en el mercado.
COMERCIAL
Plataforma de entretenimiento personalizada
Sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial que utilizan el perfil y la actividad de quien los usa para mejorar el servicio y fomentar la fidelización.
4. DETERMINA CUÁNDO INTEGRAR LA IA EN TUS PROYECTOS
Para determinar si la IA puede encajar en tus proyectos, sigue estos pasos:
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Al iniciar el proceso, es fundamental establezcas claramente los objetivos del proyecto. Posteriormente, entender la necesidad implica analizar el contexto en cuestión, identificando y profundizando en el problema a resolver o la necesidad a satisfacer. Este enfoque estratégico garantiza que la detección y comprensión de la necesidad estén alineadas con los objetivos predefinidos.
Una vez detectado el problema a resolver y para discernir si la inteligencia artificial es la solución correcta, es importante que trabajes con especialistas como especialistas en ciencia de datos, que tengan buen conocimiento de tus datos y del problema en cuestión, para que puedas ver de forma conjunta los siguientes puntos sobre los datos:
- Si contienen la información que necesitas para resolver el problema, aunque esté enmascarada o mal estructurada.
- Si es ético y seguro utilizar los datos en cuestión.
- Si tienes una gran cantidad de datos para que un modelo pueda aprender.
- Si la tarea que quieres resolver es de tal dimensión (ya sea por repetitividad o volumen) que una persona tendría problemas para resolver y, al mismo tiempo, si abordarla con inteligencia artificial podría aportar valor al proceso, mejorando eficiencia, precisión y ofreciendo nuevas perspectivas.
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Una vez has decidido que la IA va a ser parte de tu solución, tocará decidir si construir desde cero o comprar una solución ya desarrollada, de la misma manera que harías con otras tecnologías. Para tal decisión, deberás tener en cuenta los siguientes puntos sobre las necesidades que pretendes cubrir:
- ¿Son únicas en tu organización/departamento o son más generales?
- ¿Qué madurez tienen los productos que hay actualmente en el mercado?
- ¿Cómo tiene que ser la integración de la solución en tu infraestructura?
Cuando decides construir tu propia solución, asegúrate de que tu equipo tiene las habilidades necesarias para desarrollar o adaptar modelos de IA y algoritmos de código abierto. Además, es crucial que tu equipo de operaciones pueda ejecutar y mantener la solución. En cambio, al optar por adquirir una solución lista para usar, verifica su adaptabilidad a tus datos y determina si el proveedor debe construir desde cero o personalizar un producto existente.
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5. PREPARA LO NECESARIO PARA COMENZAR
Te presentamos los requisitos mínimos para abordar un proyecto de IA
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Infraestructura tecnológica
Asegúrate de contar con una infraestructura tecnológica sólida y compatible con las demandas de la IA, prestando especial atención a la integración con los sistemas existentes en tu organización. Evalúa la capacidad de tu hardware y software para gestionar de manera eficiente las operaciones de aprendizaje automático y procesamiento de datos necesarias para tu proyecto específico.
Por ejemplo, si implementas un sistema de recomendación basado en IA en una plataforma de comercio electrónico, evalúa la capacidad de tus servidores para manejar el procesamiento intensivo de datos, evitando posibles cuellos de botella que podrían ralentizar la experiencia del usuario/a.
Soluciones de análisis para la toma decisiones previas a la IA
Antes de implementar un proyecto de IA, es importante contar con soluciones de análisis que apoyen la toma de decisiones en tu organización (sistemas de gestión y visualización de datos). Verifica que tu equipo conozca estas soluciones y que estén integradas de manera eficaz en tus procedimientos actuales. Esto te ayudará a comprender mejor el problema y a elegir la solución de IA adecuada.
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Datos disponibles
Realiza una evaluación exhaustiva de la calidad de los datos disponibles, asegurándote de que sean representativos y no contengan sesgos significativos. Aborda activamente cualquier sesgo presente en los datos para garantizar resultados justos y precisos.
Por ejemplo, si estás evaluando datos de contrataciones para un modelo de selección de personal, verifica la representación equitativa de género. Si encuentras desequilibrios, aplica técnicas para garantizar una evaluación justa y precisa de los candidatos/as.
Talento interno y/o externo
Evalúa la capacidad de tu equipo interno para liderar y ejecutar proyectos de IA, reconociendo la importancia de combinar perfiles tecnológicos con perfiles de negocio. Determina si es necesario fortalecer tus capacidades internas mediante la formación de tu equipo actual o la contratación de nuevos talentos especializados en IA (como analistas BI, ingenieros de datos y científicos de datos, entre otros). Ofrece formación a los perfiles de negocio interesados en los campos de datos e IA. Además, para garantizar que tu equipo técnico se mantenga actualizado en el avance tecnológico, considera la posibilidad de subcontratar servicios especializados.
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6. INVIERTE Y EVALÚA TUS ESFUERZOS EN IA
INCERTIDUMBRE
Los proyectos de IA suelen conllevar cierta incertidumbre, derivada de la complejidad técnica, la gestión de datos, el proceso de aprendizaje del modelo, entre otros aspectos. Para gestionar esta incertidumbre, resulta fundamental adoptar un enfoque ágil, realizar pruebas y validaciones breves y continuas, y prepararse para ajustar la estrategia a medida que evoluciona el proyecto. No hay que temer a este proceso, lo esencial es dar el primer paso. ¡Comencemos!
COSTES ASOCIADOS
Evalúa los costes totales, se pueden clasificar en:
- Fijos: licencias de software, almacenamiento, personal e infraestructura tecnológica existente.
- Variables: capacitación y formación del personal, servicios de desarrollo externos, costes de computación en la nube, hardware adicional, mantenimiento y actualización.
TIEMPOS ASOCIADOS
- Los proyectos de IA pueden durar entre 3 y 36 meses, dependiendo del alcance y complejidad del caso de uso.
- A menudo, se subestima el tiempo necesario para la «preparación de datos» antes de construir un algoritmo de IA.
- Es importante planificar una prueba de concepto, incluyendo fuentes de datos, plataformas tecnológicas y herramientas.
- Normalmente se requieren múltiples iteraciones para alcanzar la precisión deseatext-justifyda de modelos de IA, sobre todo en producción.
- Es necesario usar herramientas de la industria para operacionalizar los procesos de IA, conocidas como MLOps .
MEDICIÓN DEL ÉXITO E IMPACTO DE NEGOCIO
Define cómo se medirá el éxito del proyecto de IA y cómo se traducirá ese éxito en impacto de negocio. Te proponemos 4 buenos hábitos para ello:
- Establece indicadores clave de rendimiento (KPIs) que reflejen los objetivos estratégicos y operativos de la organización.
- Establece una línea base para poder comparar y medir las mejoras que la IA aporta a la organización.
- Compara tus resultados con alternativas sin IA. Esto te permitirá visualizar el valor añadido que aporta la IA a tu negocio.
- Revisa ejemplos de ROI en proyectos similares para obtener insights valiosos sobre beneficios tangibles y establecer expectativas realistas.
7. CONSIDERA ASPECTOS ÉTICOS EN TUS DECISIONES DE IA
Peligro de sesgo
El sesgo se refiere a la presencia de disparidades en los datos de entrenamiento que pueden resultar en decisiones discriminatorias o injustas. La equidad algorítmica es esencial para un desempeño ético.
Modelos explicables para entornos sensibles
En entornos donde la IA tiene impacto sobre las personas, la explicabilidad de los modelos es esencial. Utilizar modelos que puedan explicar sus decisiones de manera comprensible y transparente mejora la confianza y la aceptación de usuarios/as y reguladores/as.
Aspectos legales a tener en cuenta Los proyectos de IA deben cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea. También se deben tener en cuenta las leyes y regulaciones específicas del sector donde se implementará la solución de IA.
Seguridad de los datos
La seguridad de los datos es prioritaria para preservar la privacidad y la integridad de la información.
- Implementa medidas sólidas, como cifrado, autenticación y protocolos de acceso seguro, según el caso.
- Prevé ataques cibernéticos y gestiona las vulnerabilidades, son otros aspectos esenciales.
Las consideraciones éticas clave incluyen la privacidad, la no discriminación y la transparencia, siendo esencial:
- Evitar intrusiones indebidas en datos personales.
- Identificar y mitigar sesgos en datos y algoritmos.
- Asegurar el respeto a los derechos fundamentales de las personas.
Este enfoque se alinea con regulaciones como la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) y el reciente Reglamento de Inteligencia Artificial aprobado por la Unión Europea.
8. INVOLUCRA A TODO TU EQUIPO
DECISIÓN ESTRATÉGICA
- Fomenta una cultura Data Driven. La organización debe ver los datos como un activo valioso.
- Identifica oportunidades, evaluando áreas específicas en las que la IA puede aportar valor.
LIDERAZGO Y SPONSOR
- Asegúrate de que la alta dirección respalde la integración de la IA. Esto implica asignar recursos, definir roles y responsabilidades, y establecer metas claras.
- Los sponsors deben abordar activamente cualquier barrera u obstáculo que pueda surgir al implementar la IA.
SILOS
- Los silos conducen a la fragmentación de datos, donde la información se almacena en diferentes áreas y no se comparte de manera efectiva.
- Evita silos para promover la transparencia, la colaboración y la eficiencia, elementos fundamentales para aprovechar al máximo el potencial de los datos.
FORMACIÓN Y CAPACITACIÓN
- Proporciona formación y capacitación a las personas empleadas para comprender los conceptos básicos de la IA y cómo se aplicarán en sus roles específicos.
- La alfabetización digital es esencial.
INFRAESTRUCTURA TECNOLÓGICA
- Proporciona formación y capacitación a las personas empleadas para comprender los conceptos básicos de la IA y cómo se aplicarán en sus roles específicos.
- La alfabetización digital es esencial.
COLABORACIÓN CON EXPERTOS
- Colabora con expertos y expertas en IA y explora alianzas estratégicas que puedan proporcionar conocimientos adicionales.
- Puedes acudir a empresas que ya tienen experiencia en IA.
PILOTOS Y EVALUACIÓN CONTINUA
- Inicia con proyectos piloto para probar la viabilidad y efectividad de las soluciones de IA antes de una implementación a gran escala.
- Evalúa continuamente los resultados, aprende de los éxitos y desafíos, y ajusta la estrategia según sea necesario.
COMUNICACIÓN CONTINUA
- La adopción de la IA implica cambios. Desarrolla un plan de comunicación que tenga en cuenta inversiones, gobiernos, clientela, etc.
- Comunica de manera efectiva estos cambios al personal, destacando los beneficios y brindando apoyo continuo.
9. SIGUE LOS PASOS NECESARIOS PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE LA IA
1. IDENTIFICA LOS OBJETIVOS DE NEGOCIO
Define con claridad los objetivos de negocio que se buscan alcanzar con la implementación de la inteligencia artificial. Estos objetivos deben estar alineados con la estrategia general de la empresa.
2. DEFINE LAS NECESIDADES
Analiza y define las necesidades específicas que va a cubrir el proyecto. Esto implica identificar los problemas o áreas de mejora que la inteligencia artificial puede abordar de manera efectiva.
3. VALORA SI ESTÁS PREPARADO, PREPARADA
Determina si la IA es necesaria en tus proyectos (punto 4 del decálogo) y si cumples los requisitos mínimos para empezar (punto 5). Puedes determinar la viabilidad del proyecto desde tres puntos de vista distintos: negocio, técnico y ético.
4. FORMA UN EQUIPO Y PREPARA EL ENTORNO DE TRABAJO
Invierte en la formación continua del equipo, asegurándote de que estén familiarizados/as con las últimas herramientas y metodologías de IA. Además, prepara el entorno de trabajo, optimizando la infraestructura tecnológica y garantizando que los datos necesarios estén disponibles y sean de alta calidad.
5. EVALÚA CONSTANTEMENTE
Garantiza la alineación con los objetivos de negocio, optimizando así el impacto de la inteligencia artificial en la organización.
6. ADOPTA, MANTÉN Y ACTUALIZA
En línea con el punto 8 de este decálogo, fomenta una cultura organizativa receptiva a la adopción de la solución de IA, proporcionando formación necesaria y comunicando de manera efectiva los beneficios.
10. INVESTIGA LAS INNOVACIONES LOCALES
Si deseas explorar más oportunidades en Navarra, te recomendamos:
Representa al conjunto de habilitadores tecnológicos de Navarra y facilita el contacto con expertos. Además, proporciona información sobre el conjunto de soluciones de IA desarrolladas por empresas navarras y agrupa la oferta tecnológica de la región, facilitando al sector industrial la identificación de socios tecnológicos para el desarrollo de proyectos de transformación digital.
Actúa como ventanilla única al ofrecer cerca de 200 servicios de todo tipo a las empresas, administraciones públicas y ciudadanía que los demanden. Esto incluye el acompañamiento en el proceso, la gestión de trámites necesarios para la concertación de servicios y la centralización de recursos para facilitar el acceso a las diferentes herramientas disponibles en el ámbito de la innovación digital.
Centra sus esfuerzos en la investigación tanto básica como aplicada en el ámbito de la Inteligencia Artificial, abordando de manera transversal proyectos de excelencia. Su estrecha colaboración con el Polo de Innovación Digital de Navarra-IRIS, donde actúa como coordinador del área de especialización en IA y ciencia de datos, garantiza una alineación efectiva con las demandas del sector empresarial y las necesidades de la comunidad navarra.
