{"id":61844,"date":"2021-07-28T14:54:47","date_gmt":"2021-07-28T13:54:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=61844"},"modified":"2024-09-20T17:45:46","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:46","slug":"ai-requires-a-holistic-framework-and-scalable-projects","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/ai-requires-a-holistic-framework-and-scalable-projects\/","title":{"rendered":"La IA requiere un marco hol\u00edstico y proyectos escalables"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Ghadi Hobeika<\/h3><\/div>

Managing Partner, Artefact USA<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

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Lea nuestro art\u00edculo sobre<\/u><\/p>\n<\/div>

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Los proyectos de inteligencia artificial y transformaci\u00f3n digital tienen un bajo \u00edndice de \u00e9xito, pero las mejores pr\u00e1cticas ayudan.
\nLa IA tiene el potencial de impulsar el cambio en casi todas las industrias. En otras palabras, existen grandes incentivos para que las organizaciones inicien ahora su andadura en la IA; tambi\u00e9n existe el riesgo de que si no lo hacen, ponerse al d\u00eda ser\u00e1 dif\u00edcil, si no imposible, en una disciplina que ser\u00e1 cada vez m\u00e1s cr\u00edtica cuanto m\u00e1s ampliamente se adopte. As\u00ed pues, no es de extra\u00f1ar que la IA est\u00e9 causando tanto inter\u00e9s y expectaci\u00f3n.
\nSin embargo, muchos proyectos de IA fracasan.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Desde que tengo uso de raz\u00f3n, el artificial intelligence ha sido el santo grial. Las pel\u00edculas lo han retratado, desde\u00a0BladeRunner\u00a0<\/em>al m\u00e1s reciente\u00a0A ella.\u00a0<\/em>Mientras tanto, los l\u00edderes empresariales prometieron que revolucionar\u00eda el lugar de trabajo. En ambos casos, se nos han presentado escenarios en los que la IA transforma la rutina diaria.<\/p>\n

De hecho, se lleva hablando de la IA como disciplina cient\u00edfica desde 1956. Y aunque los fundamentos basados en las matem\u00e1ticas existen desde hace m\u00e1s de 70 a\u00f1os, la potencia de c\u00e1lculo necesaria s\u00f3lo ha sido una realidad recientemente, siendo el cloud el catalizador definitivo de la IA.<\/p>\n<\/div>

Se han logrado avances significativos, y el sector ya no est\u00e1 en pa\u00f1ales. Seg\u00fan el informe de McKinsey\u00a0El estado de la IA en 2020<\/a>\u00a0encuesta, 50% de los encuestados afirmaron que sus empresas hab\u00edan adoptado la IA en al menos una funci\u00f3n empresarial.<\/p>\n

La IA tiene el potencial de impulsar el cambio en casi todas las industrias. En otras palabras, existen grandes incentivos para que las organizaciones inicien ahora su andadura en la IA; tambi\u00e9n existe el riesgo de que si no lo hacen, ponerse al d\u00eda ser\u00e1 dif\u00edcil, si no imposible, en una disciplina que ser\u00e1 cada vez m\u00e1s cr\u00edtica cuanto m\u00e1s ampliamente se adopte. As\u00ed pues, no es de extra\u00f1ar que la IA est\u00e9 causando tanto inter\u00e9s y expectaci\u00f3n.
\nSin embargo, muchos proyectos de IA fracasan.<\/p>\n<\/div>

Los POC deben dise\u00f1arse para tener \u00e9xito a largo plazo<\/h2><\/div>

Muchas pruebas de concepto (POC) no est\u00e1n dise\u00f1adas para escalar. No hacen m\u00e1s que demostrar que algo se puede hacer. Luego, se dejan enconar porque no se determin\u00f3 de antemano si el concepto en cuesti\u00f3n era relevante y necesario para toda la organizaci\u00f3n, o si era t\u00e9cnicamente factible un despliegue a escala empresarial.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la estructura de costes de los proyectos de esta naturaleza: Es probable que llegar a este punto haya devorado 70% del presupuesto global, sin que el resultado llegue a ver la luz del d\u00eda. Eso es un mal negocio a todos los niveles. Entonces, \u00bfcu\u00e1l es la alternativa?<\/p>\n<\/div>

En resumen, la escala debe ser una parte integral del POC y reflejarse en las m\u00e9tricas que determinan si ha tenido \u00e9xito.<\/p>\n

Existen algunas t\u00e1cticas sencillas para lograrlo. Una buena opci\u00f3n es ejecutar el POC en dos regiones y exigir a ambas corrientes que cumplan unos objetivos predeterminados antes de que se pueda firmar como un \u00e9xito. Tambi\u00e9n es importante identificar paralelismos y variaciones entre los proyectos. Este enfoque desarrolla el proceso y la estructura como parte de la aventura inicial, y apuntala la adopci\u00f3n en el entorno m\u00e1s amplio si el proyecto sigue adelante.<\/p>\n<\/div>

Las competencias derriban silos<\/h2><\/div>

Los silos organizativos, arraigados en la estructura empresarial tradicional, siguen siendo habituales. Son una espina constante en el costado del buen funcionamiento de las operaciones, y pueden ser la sentencia de muerte para las implementaciones escalables de la IA. Abordar esta cuesti\u00f3n significa incorporar las competencias adecuadas en cada parte del proyecto.<\/p>\n<\/div>

Necesitamos experiencia matem\u00e1tica, conocimientos inform\u00e1ticos y un especialista en codificaci\u00f3n aportados (respectivamente) por cient\u00edficos data, arquitectos de soluciones e ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico (ML). La perspectiva empresarial, aportada por gestores y propietarios de productos, tambi\u00e9n es una parte esencial de la mezcla. Este equipo multidisciplinar debe tener una forma de trabajar abierta y colaborativa, con buenos canales de comunicaci\u00f3n y un profundo nivel de confianza durante todo el ciclo de vida del proyecto para que puedan sentar colectivamente las bases, desplegar la aplicaci\u00f3n y, por \u00faltimo, formar a las personas que manejar\u00e1n la aplicaci\u00f3n en el d\u00eda a d\u00eda una vez finalizado el POC.<\/p>\n<\/div>

La tecnolog\u00eda tambi\u00e9n es importante<\/h2><\/div>

La computaci\u00f3n en nube ha hecho realidad los proyectos de IA para muchas empresas. Elimina la necesidad de grandes y costosas implantaciones inform\u00e1ticas, confiando en su lugar en herramientas y tecnolog\u00edas \u00e1giles, personalizables y disponibles bajo demanda.<\/p>\n

Al igual que con el enfoque de equipo h\u00edbrido, la caja de herramientas tecnol\u00f3gicas debe incluir las aplicaciones y el software espec\u00edficos del proyecto en cuesti\u00f3n. Y ni que decir tiene que debe ser escalable.<\/p>\n<\/div>

La paradoja del riesgo de la IA<\/h2><\/div>

La IA plantea un dilema a las organizaciones: mal implementada, es probable que fracase, creando un riesgo empresarial. Sin embargo, si no se implementa la IA en absoluto, se corre el riesgo de quedarse rezagado frente a competidores m\u00e1s orientados al futuro, ya que \u00e9stos cosechan los frutos de explorar esta tecnolog\u00eda de nueva generaci\u00f3n.<\/p>\n

La clave es ver cualquier proyecto de IA en t\u00e9rminos de su papel en la direcci\u00f3n y el \u00e9xito a largo plazo de la empresa en general y de sus operaciones. Este enfoque informar\u00e1 el marco t\u00e9cnico y basado en las personas que es esencial para una implementaci\u00f3n exitosa y una visi\u00f3n hol\u00edstica de la IA.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>

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Lea su art\u00edculo sobre<\/u><\/p>\n<\/div>

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28 de julio de 2021
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