![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/GettyImages-1126117788.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NOTICIAS \/ TECNOLOG\u00cdA AI<\/p>\n<\/div>
9 de marzo de 2020
\nContar con una \u2018f\u00e1brica de IA\u2019 dedicada acelerar\u00e1 su negocio, afirma Vincent Luciani, cofundador y director de operaciones global de Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
La inteligencia artificial es la proverbial zanahoria que cuelga delante de cualquier empresa que piense en el futuro. \u00bfPrever la demanda de agua embotellada para evitar la escasez de existencias en los d\u00edas previos a una ola de calor? Claro. Un artificial intelligence entrenado puede conseguirlo mejor que cualquier humano, explotando un data infrautilizado que en un principio podr\u00edamos descartar por descabellado.<\/span><\/p>\n Promesas que acaparan titulares - se<\/span>os coches que se conducen solos, los robots m\u00e1s inteligentes que los humanos... no son realmente de lo que trata la IA. En nuestra vida cotidiana, la IA es simplemente una capa de tecnolog\u00eda inteligente aplicada a un proceso ya existente. Por ejemplo, la previsi\u00f3n de la demanda en la cadena de suministro, o la mejora de la experiencia del cliente con formularios de cumplimentaci\u00f3n autom\u00e1tica mediante el reconocimiento de im\u00e1genes. La IA se utiliza para crear algo beneficioso para los usuarios finales.<\/span><\/p>\n La IA afecta a todos los sectores en 2020: para las empresas, est\u00e1 creando olas de entusiasmo pero tambi\u00e9n ondas de inquietud. Mientras tanto, las empresas inteligentes est\u00e1n deseando emplear la IA, pero a menudo no est\u00e1n seguras de c\u00f3mo hacerlo exactamente. Por ejemplo, \u00bfcu\u00e1l es la mejor forma de invertir para convencer primero a los colegas de su valor y, despu\u00e9s, c\u00f3mo desplegarla de forma que tenga el mayor impacto? \u00bfEs prudente repartir las inversiones en varios proyectos o son m\u00e1s costosas<\/span> centros de innovaci\u00f3n<\/span><\/a> \u00bfel camino a seguir?<\/span><\/p>\n Un modelo que ofrece un t\u00e9rmino medio m\u00e1s seguro es la Factor\u00eda de IA. \u00c9sta re\u00fane a tres entidades separadas: el grupo o la marca que pretende acelerar su transformaci\u00f3n data; un proveedor de la nube; y el especialista en IA, que puede identificar los casos de uso y ofrecerlos.<\/span><\/p>\n Este triunvirato es la base de la f\u00e1brica de IA. Cada uno desempe\u00f1a un papel crucial porque la tecnolog\u00eda ya no es el b<\/span>arrier - m\u00e1s bien, el reto radica en identificar con \u00e9xito el caso de uso y los beneficios de desplegar la IA y luego cumplirlo. La planificaci\u00f3n es el elemento clave.<\/span><\/p>\n El concepto se basa en lo que llamaremos Future Teams: equipos multidisciplinares que combinan profesionales de la IA (en lo que est\u00e1 especializado el proveedor) y profesionales del negocio (el cliente\/la marca). Re\u00fanen todas las competencias necesarias para dirigir con \u00e9xito un proyecto de la A a la Z: cient\u00edficos data, ingenieros data, un \u2018propietario del producto de IA\u2019 que comprenda los requisitos y un ingeniero DevOps que garantice una buena supervisi\u00f3n y el mantenimiento a largo plazo de la soluci\u00f3n de IA.<\/span><\/p>\n Estos equipos, que combinan conocimientos empresariales, de ingenier\u00eda y profesionales, deben trabajar en estrecha colaboraci\u00f3n con el cliente. Como tal, no es una relaci\u00f3n t\u00edpica entre cliente y proveedor y requiere que las l\u00edneas de comunicaci\u00f3n permanezcan abiertas en todo momento.\u00a0<\/span><\/p>\n El primer objetivo debe ser el r\u00e1pido desarrollo de un prototipo a medida, capaz de aportar valor a\u00f1adido con rapidez y eficacia. Con una estrecha colaboraci\u00f3n entre los equipos del futuro, los riesgos se controlan mejor y los resultados se miden m\u00e1s f\u00e1cilmente. Un plazo realista para entregar soluciones operativas deber\u00eda ser de cuatro a seis meses.<\/span><\/p>\n La f\u00e1brica de IA en acci\u00f3n<\/b><\/p>\n Junto con los bancos y los seguros, el comercio minorista ofrece grandes cantidades de data que pueden aprovecharse a partir de cientos de miles de productos, data de transacciones y tarjetas de fidelizaci\u00f3n. Con toda esa informaci\u00f3n, el minorista deber\u00eda conocer a sus clientes tan bien como Google, si no mejor.<\/span><\/p>\n Esto ocurre especialmente en el comercio electr\u00f3nico. Aqu\u00ed es posible supervisar data desde el primer clic de un comprador hasta la confirmaci\u00f3n del pedido.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, el supermercado franc\u00e9s Carrefour emple\u00f3 la metodolog\u00eda AI Factory como un potente acelerador del crecimiento. Primero utiliz\u00f3 la IA para predecir autom\u00e1ticamente el volumen de pedidos de entrega a domicilio bas\u00e1ndose en los h\u00e1bitos de compra anteriores de los clientes, y despu\u00e9s fue capaz de predecir con exactitud los vol\u00famenes de ventas diarios a 94%.<\/span><\/p>\n Ahora est\u00e1 ampliando este enfoque de previsi\u00f3n a otros elementos de la empresa. Esto ofrece una inteligencia empresarial tangible que le permite operar con mayor eficacia.<\/span><\/p>\n Las empresas que emplean la IA en cualquier sector se colocan en la mejor posici\u00f3n para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, el \u00e9xito ser\u00e1 incremental. Significa formular las preguntas adecuadas y escalar las soluciones una vez que se sepa capaz de generar las respuestas correctas.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>