Estos son los 5 puntos claves para incorporar la IA en la cadena de valor de una empresa de manera eficaz:

1.- Incorporar la Inteligencia Artificial en el ADN de la empresa: La fase más importante y el primer paso, es mostrar cómo el uso de la IA puede ayudar a cada unidad de negocio de la compañía. Se debe entender que la IA es trasversal a todas las áreas que conforman una organización y que puede apoyar en la toma de decisiones de los expertos, ofreciendo hasta 10 veces más eficacia mientras eleva la productividad hasta un 40%.

2.- Datos de calidad: Se pueden encontrar grandes volúmenes de datos dentro una empresa utilizando las mejores tecnologías para gestionarlos, pero si éstos carecen de calidad no será viable la creación de modelos de IA eficaces. La calidad de los datos se debe gestionar conjuntamente entre Negocio, Arquitectura y Científicos de Datos, dónde la voz cantante la deben llevar los equipos de Negocio como máximos conocedores de los datos y los problemas a resolver

3.- Metodología de desarrollo: Una de las fases más importantes para crear un departamento de IA, es tener una metodología sólida de desarrollo de modelos de IA. En esta fase debe incluirse un equipo multidisciplinar conformado por personas de negocio, ingenieros de datos, arquitectos de tecnología y científicos de datos.

4.- Plataformas de Inteligencia Artificial: Hoy en día se necesitan plataformas de IA que nos ayuden a agilizar, gestionar y automatizar los modelos de forma eficaz y eficiente. La plataforma seleccionada debe tener la capacidad de democratizar la IA hacia aquellas áreas de la empresa dónde no se tienen científicos de datos. La plataforma debe proveer funcionalidades para que expertos en negocio puedan crear sus propios modelos de IA con sólo la supervisión de científicos de datos.

5.- Inteligencia Artificial Explicativa. Una parte fundamental de crear modelos de IA es entender que ha hecho el modelo y cómo toma las decisiones. Además, entender qué decisiones provee el modelo ante casos atípicos ayuda tanto a los expertos en negocio como a los científicos de datos a entender la veracidad del modelo cuando realiza las predicciones.

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