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Negocios con futuro

¿Cómo implementar la IA en las organizaciones a partir de 4 pasos? Los 4 aspectos a tener en cuenta

IA

La Inteligencia Artificial se ha convertido en un motor invisible para la transformación digital. Empresas de todo el mundo están adoptando estas soluciones, a menudo sin contar con un equipo de profesionales en analítica de datos que garantice la calidad y gobernanza de la información utilizada para entrenar los algoritmos.

#1. El papel crucial de los expertos en analítica de datos

La intervención de estos profesionales es esencial para implementar soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial. Estas herramientas pueden transformar a las organizaciones en términos de productividad, eficiencia y costes.

#2. Clasificación de datos estructurados

Clasificar los datos con los que trabajar de base. Aunque la IA puede gestionar datos no estructurados, las mayores ventajas competitivas están en la información estructurada, que es más familiar, limpia y fiable para las organizaciones, proporcionando una base segura para probar técnicas avanzadas de IA.

#3. Identificación de casos de uso específicos

Identificar casos de uso para un retorno real. Es crucial que la IA esté vinculada a un caso de uso específico que permita un retorno demostrable. Las iniciativas en Inteligencia Artificial deben tener un objetivo concreto para evidenciar sus beneficios.

#4. Preparación de datos para el usuario final

Preparar los datos para el usuario final. La IA en la gestión de información no garantiza impacto empresarial si los resultados no se comunican claramente a los tomadores de decisiones. Involucrar a los consumidores de información en todo el proceso asegura que los modelos de IA se utilicen efectivamente.

#5. Integración y gobernanza de datos

Reducir riesgos con la integración de datos. La integración y gobernanza de los datos son vitales para cualquier desarrollo de IA. Las organizaciones deben estar preparadas para la rapidez de los nuevos datos y adoptar un enfoque flexible en la gestión de información, creando una fuente de datos sólida y confiable.

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