Maximización del valor empresarial con estrategias de datos basadas en IA
agosto 31, 2023 / Christina Mongan
¿Tiene poco tiempo? Lea las conclusiones clave.
- Los datos son el ingrediente más importante de la IA, con una estrategia de datos bien estructurada que potencia la toma de decisiones basada en datos.
- Comprender a fondo los datos y su ecosistema es crucial para utilizar los conjuntos de datos internos, sintéticos y externos en todo su potencial.
- La alineación de la estrategia de IA con la estrategia y los objetivos empresariales generales de la organización facilita la identificación de oportunidades de negocio y fuentes de ingresos.
- Empieza pequeño con un proyecto de IA que sea manejable y alcanzable. Luego, experimente, itere y evalúe continuamente el rendimiento de los modelos de IA para mejorar su enfoque.
Invertir en la nube abre nuevas posibilidades con la IA, pero aprovechar este potencial requiere acceso a datos de alta calidad.
En la empresa moderna, los datos no son solo un activo; son la clave del éxito, simplificando el camino para que las organizaciones logren resultados empresariales. Es necesaria una dieta de datos diversos y ricos para nutrir y perfeccionar los modelos de IA para ejecutarlos, entrenarlos e integrarlos de forma eficaz. Los modelos de IA sintetizan ejemplos de estos datos para generar nuevos conocimientos e impulsar los resultados empresariales. De hecho, la nube ha allanado el camino para la IA, con los datos como motor.
Cuando se alimentan con diversos ejemplos, los modelos de IA se convierten en expertos en analizar, aprender e identificar patrones y relaciones. Estos patrones y relaciones forman la base para que el modelo de IA haga predicciones o tome decisiones sobre lo que ocurrirá con los nuevos datos introducidos. Sin datos, el funcionamiento fluido de la IA se convierte en una imposibilidad.
Este avance hacia un enfoque centrado en los datos posiciona los datos mucho más que un activo operativo como fábricas, equipos, propiedad intelectual e inmobiliaria. Surge como la clave para desbloquear información empresarial. Si se gestionan correctamente, los datos pueden impulsar el crecimiento. ¿Cuál es tu primer paso? Empiece por reconocer el valor inherente de los datos y rescate sus datos heredados de los silos.
¿Necesita ayuda para convertir los datos en resultados empresariales exitosos? Después de alinear su estrategia de datos con la estrategia empresarial general de su organización, adopte estas estrategias para sacar el máximo partido a sus datos.
Adoptar una cultura y una mentalidad basadas en datos
Cuando una empresa construye con éxito una cultura basada en datos, potencia la toma de decisiones basada en datos y la mejora continua. Una cultura basada en datos solo se realiza plenamente cuando las habilidades de análisis de datos son comunes en todas las funciones de su organización y no son exclusivas del equipo de datos. Aproveche la narración de historias para garantizar una traducción fluida entre la ciencia de los datos y el arte de los negocios a la hora de defender las mejores prácticas y compartir noticias sobre los éxitos empresariales.
Tratar los datos como un activo
Los datos de alta calidad son esenciales para una implementación exitosa de la IA. Al tratar los datos como un activo, las organizaciones pueden desbloquear nuevas oportunidades, mejorar la eficiencia operativa e impulsar la innovación. Tratar los datos como un activo significa apoyar varios tipos de datos y saber dónde obtenerlos, cómo almacenarlos y cómo garantizar su precisión e integridad.
Su estrategia de datos debe ser tanto defensiva como ofensiva, haciendo hincapié en la gobernanza, el cumplimiento normativo y el control de datos, la seguridad, la privacidad, la integridad y la calidad.
Obtenga información de todos sus datos
Con demasiada frecuencia, los datos están dispersos por toda la empresa, atrapados en sistemas aislados e inaccesibles para los modelos de IA. Adquirir una comprensión y un control exhaustivos de todos sus datos dentro y fuera de su organización es crucial para utilizar los conjuntos de datos internos, sintéticos y externos al máximo potencial. Para 2025, Gartner prevé que el uso de datos sintéticos reducirá en un 70 % el volumen de datos reales necesarios para el aprendizaje automático. Los datos sintéticos son datos creados artificialmente a partir de IA y no datos recopilados a partir de observaciones del mundo real.
Las organizaciones suelen tener más datos de los que pueden gestionar razonablemente. Ahí es donde entra en juego la IA. Como su socio estratégico, la IA está revolucionando la forma en que las organizaciones lo analizan todo para obtener información real y procesable.
Su ecosistema de datos debe incluir una arquitectura de datos flexible, que le permita acceder a los datos dondequiera que estén y en varios formatos, desde transmisión en tiempo real hasta no estructurados. Un ejemplo es cómo una empresa farmacéutica que realiza ensayos clínicos descentralizados podría utilizar el Internet de las cosas médicas (IoMT), incluidos los dispositivos vestibles, para capturar datos de pacientes de forma remota y reunir notas no estructuradas de investigadores, datos sintéticos y datos del mundo real para agilizar los ensayos clínicos. Esto podría lograr objetivos empresariales como agilizar estos ensayos y mejorar la experiencia del paciente.
Hacer que los datos sean accesibles, procesables e impulsados por los resultados
Las organizaciones que adoptan la toma de decisiones basada en datos y aprovechan la IA como un activo estratégico, impulsan decisiones más rápidas y informadas, fomentan la innovación y obtienen una ventaja competitiva en el panorama empresarial en constante evolución.
Proporcionar acceso de autoservicio a una capa de datos común para obtener información fiable, coherente y de alta calidad permite a las organizaciones utilizar sus datos activamente en la toma de decisiones. La IA se puede integrar como consumidora de datos de autoservicio, lo que le permite acceder y utilizar datos relevantes para cada usuario en toda la empresa y más allá.
También se pueden implementar interfaces, como dispositivos móviles, cuando sea necesario. Esto permite a los usuarios finales interactuar fácilmente con la IA para enviar información derivada a los trabajadores de primera línea y a otros miembros del equipo. Como resultado, puede adaptarse rápidamente cuando cambien las tendencias del mercado o se produzcan eventos impredecibles, como una pandemia global o una recesión económica.
Para validar sus modelos de IA y crear valor a partir de los datos, debe tener acceso a datos de alta calidad, relevantes y diversos.
Alinear la estrategia empresarial y de IA
Alinee la estrategia de IA con su estrategia empresarial general para garantizar que las iniciativas de IA respalden los objetivos de la organización y contribuyan a su éxito. Una estrategia de IA bien diseñada ayuda a una organización a identificar nuevas oportunidades de negocio y fuentes de ingresos.
Siga estos pasos como parte de su estrategia:
- Considere las implicaciones éticas, organizativas, de liderazgo, culturales y legales de la implementación de la estrategia de IA.
- Cree una hoja de ruta para desarrollar, implementar y escalar aplicaciones de IA, así como para abordar las implicaciones éticas y legales de la IA.
- Establecer la gestión del cambio para una implementación exitosa.
- Identifique casos de uso: considere empezar con casos de uso analíticos y luego evolucionar hacia análisis más avanzados, como análisis predictivos y modelos de aprendizaje automático.
Amplíe su estrategia para incluir más tecnologías emergentes como la IA generativa,lo que permite a un conjunto más diverso de empleados participar y utilizar la IA. Pueden hacer preguntas más dinámicas y obtener respuestas de una manera centrada en las personas y conversacional sin necesidad de conocimientos técnicos especiales.
Pasar por estos pasos puede ser más rápido de lo que cree porque los hiperescaladores en la nube, como AWS y Microsoft, están poniendo la IA generativa a disposición de grandes y pequeñas empresas a través de la nube.
Algunos proveedores ofrecen plataformas, como Open AI Studio de Microsoft Azure, que permiten a las organizaciones ajustar sus modelos de IA generativa para su empresa y sector. A continuación, pueden implementarlas en sus propias aplicaciones, por ejemplo, adaptándolas para realizar una tarea específica como la generación de contenido, el resumen, la búsqueda semántica y la traducción de lenguaje natural a código.
Cómo avanzar en su estrategia de IA
¿Está listo para utilizar la IA para convertir sus datos en un motor de resultados empresariales? Proceda de la siguiente manera:
Empieza pequeño, experimenta e itera
Comience con un proyecto de IA que sea manejable y alcanzable. Itere a medida que avanza, probando sus modelos de IA y perfeccionándolos en función de los resultados. Mediante el uso de retroalimentación en tiempo real, la IA adaptativa retrae continuamente los modelos y se adapta rápidamente a las circunstancias cambiantes del mundo real en función de nuevos datos y objetivos ajustados.
Plan de implementación y supervisión continua
Evalúe sus sistemas de IA y evalúe continuamente el rendimiento de sus modelos de IA para que pueda realizar mejoras, según sea necesario. Supervise y evalúe regularmente la eficacia de sus modelos de IA y utilice los datos para tomar decisiones informadas sobre el desarrollo posterior.
Recuerde, empezar con la IA es un viaje, no un destino. Se necesita tiempo, esfuerzo y recursos para desarrollar modelos de IA eficaces e integrarlos en sus procesos empresariales. Sin embargo, al adoptar un enfoque estratégico y basarse en sus éxitos, puede darse cuenta de los beneficios de la IA y obtener una ventaja competitiva en su sector.
Priorizar la transparencia
Priorice la transparencia y la explicabilidad en sus aplicaciones de IA, garantizando que los modelos sean transparentes y que las decisiones que toman sean comprensibles y explicables. Al adoptar un enfoque responsable y ético de la IA, asegúrese de que sus aplicaciones de IA cumplan con los estándares legales, como las normativas de privacidad y seguridad de los datos, y sigan los principios de IA responsable.
Saque más partido a sus datos
Para obtener más información sobre los valiosos datos y la conexión de la IA, explore estos puntos de vista: IA basada en la nube y transformación basada en datos. Y para ver cómo Unisys puede apoyar sus esfuerzos, eche un vistazo a las soluciones de datos y análisis y las páginas de inteligencia artificial.