18 Feb Los 4 principios que siguen las empresas líderes en su estrategia de Machine Learning

Estas son cuatro pasos que una empresa debería seguir para aplicar una estrategia exitosa de inteligencia artificial.

El machine learning se esta convirtiendo aceleradamente en una estrategia fundamental en las operaciones empresariales y las organizaciones sienten ya la necesidad de adoptar y acelerar esta tecnología.

Esta necesidad es inmediata, según el informe The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale, muestra que la implementación satisfactoria de la IA a gran escala puede tener ventajas tangibles en sus ingresos. El 79% de líderes en IA a gran escala ha visto un incremento de más del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales. 

Pero ¿Cómo comenzar?

 1. Mejore la estrategia de datos

Los líderes en IA a gran escala consideran que la mejor manera de obtener más beneficios de sus sistemas de IA es «mejorar la calidad de los datos». Una política de datos robusta garantiza que los equipos de IA tengan datos de calidad adecuada, y mejora la confianza depositada en estos a nivel ejecutivo.

Para adoptar correctamente el machine learning, comience identificando todas las fuentes de datos, desde los datos estructurados como la facturación y las relaciones con sus clientes (CRM), hasta los datos no estructurados, como imágenes, fuentes de redes sociales. 

2. Seleccione un caso de uso específico atado a un objetivo empresarial

Identifique los casos de uso donde el machine learning tenga mayor impacto, y aquellos en los que pueda obtener mas datos para expandir la implementación en su negocio, luego, establezca una o dos PoCs de alto valor que marquen la diferencia en la empresa y pueda demostrar resultados en un menor tiempo.

3. La contratación de líderes en IA especializados es clave

Más de la mitad de los líderes en IA ha nombrado a un responsable de IA que pueda aportar a los equipos de desarrollo una visión concreta, establecer directrices en torno a la priorización de casos de uso, ética y seguridad, y que unifique el uso de plataformas y herramientas para el desarrollo de la IA.

Prepare su equipo base, habilitando desarrolladores de machine learning y científicos de datos para lograr sus iniciativas de PoCs sean exitosas.

Es fundamental involucrar expertos en su industria que comprendan los retos, desafíos y dolores del negocio para explotar a profundidad los datos.

4. Diseñe un proceso

Los entornos de su empresa y sus desafíos son cambiantes, por ende, los modelos de ML no pueden ser creados y luego desentenderse de ellos, se requerirá crear un proceso continuo de perfeccionamiento y de implementaciones repetidas de modelos de ML para el mismo desafío empresarial.  

Por lo tanto, es fundamental, crear procesos bien definidos para alinear a los expertos en ML. 

¿Desde On Business cómo abordamos un Proyecto de Machine Learning para nuestros clientes?

Desde On Business apoyamos a nuestros clientes a evolucionar su negocio apoyándonos en tecnologías disruptivas.

• Ofrecemos la experiencia y el conocimiento adquiridos durante los últimos años, durante los cuales hemos puesto en producción soluciones de machine learning con nuestros principales socios tecnologicos AWS, SAP, Microsoft Azure y Google Cloud Platform.
• Diseñamos soluciones inteligentes cloud, en las cuales nuestros clientes han implementado un modelo centrado en datos en plataformas escalables, posibilitando la creación de nuevos productos inteligentes o incluso nuevos modelos de negocio.

En On Business queremos acompañarlo a evolucionar la estrategia de Machine Learning en su negocio.

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