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Malka Mekler

Cinco pasos para la implementación exitosa de una estrategia de IA

Los modelos que combinan todas las técnicas disponibles tienen una ventaja comparativa sustancial versus los modelos enfocados solo en algunos tipos de tecnologías.

La implementación de sistemas basados en IA suele ser una tarea que presenta diversos retos, sin embargo para una correcta implementación es necesario adoptar un enfoque estratégico al momento de definir los proyectos y tecnologías a implementar. Si esto no se tiene claro, las empresas corren el riesgo de quedarse atrás, o bien, embarcarse en proyectos largos, costosos y sin un impacto real para la organización y sus objetivos.


Es por tal motivo que es de vital importancia definir los objetivos claros y desarrollar una infraestructura robusta que logre soportar las exigencias de los sistemas de IA. Asimismo, se debe fomentar la colaboración interfuncional y priorizar las normas éticas es indispensable para el éxito de una automatización de estas características.


Ante dicho panorama, Paul Flachskampf, CEO de INFORM Australia, explicó cuáles son los cinco pasos fundamentales para crear una estrategia basada en IA con éxito.


En primer lugar, destacó la definición de objetivos claros. El experto considera fundamental contar con un plan delimitado es crucial para mejorar la eficiencia, reducir costos y enriquecer la experiencia del cliente, lo cual ayudará a guiar la estrategia de automatización.


El segundo paso es recopilar datos de calidad, Flachskampf destaca que los datos de alta calidad son el combustible que impulsa una efectiva automatización con IA. La información de diferentes fuentes se debe automatizar y compilar para garantizar que la misma sea precisa, confiable y representativa en cuanto al problema que se desea solucionar.



Implementar una infraestructura robusta es el tercer paso, con el fin de facilitar la automatización con IA es indispensable contar con una infraestructura sólida y escalable. El CEO indicó que se debe evaluar la infraestructura de TI y determinar las actualizaciones y mejoras necesarias para manejar los sistemas de IA.


El cuarto punto destacado es fomentar la colaboración interfuncional, recalcando que el éxito de la automatización con IA necesita colaboración de los diversos equipos dentro de la empresa. Es fundamental promover la colaboración entre científicos de datos, ingenieros, expertos del tema y usuarios, ayudará a impulsar un entorno donde se combina la experiencia de múltiples disciplinas, garantizando que los proyectos de automatización se alineen con los objetivos del negocio y se aborden efectivamente los desafíos operacionales.


Por último, es indispensable priorizar la ética. Al iniciar un proceso de automatización con IA es fundamental mantener la ética para así generar confianza y evitar problemas. Es necesario contar con normas y principios claros que permitan garantizar que los procesos sean transparentes, justos y confiables.


"Con el modelo de Inteligencia Artificial Híbrida, las técnicas avanzadas y el aprendizaje de máquina funcionan de la mano, lo que convierte a los software que usan esta tecnología, en alternativas sustancialmente más efectivas. Esto les ha permitido a nuestros clientes alcanzar resultados superiores y reaccionar de manera ágil a cambios en el entorno", afirmó Federico dos Reis, CEO de INFORM para Latam.


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