(*) Magíster en Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una solución escalable para empresas de todos los sectores, proporcionando innovaciones para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la satisfacción del cliente. Para el MIT xPRO (Instituto Tecnológico de Massachusetts), se destacan cuatro ejes o puntos fundamentales que deben considerarse para la implementación exitosa de IA en el diseño de productos y servicios.
Evaluación
El primer eje se enfoca en la “Inteligencia”, donde se deben establecer métricas claras de desempeño y definir el alcance del proyecto. Las métricas de desempeño son esenciales para evaluar la eficacia y eficiencia del sistema de IA. Estas pueden incluir la precisión del modelo, la velocidad de procesamiento y la capacidad de adaptación en comparación con un humano y el porcentaje de error.
Definir el alcance del proyecto es igualmente crucial, ya que establece los límites y objetivos, asegurando que el desarrollo se mantenga enfocado y alineado con las metas de la empresa u otro límite a establecer.
Un ejemplo en la Práctica de un proyecto de IA que busca mejorar la experiencia del cliente podría establecer métricas de desempeño basadas en la reducción de tiempos de respuesta y el aumento de la satisfacción del cliente, mientras define su alcance en términos de servicios específicos y regiones geográficas.
Proceso empresarial
El segundo eje es el “Proceso Empresarial”, que se divide en aspectos estratégicos y operativos. En la fase estratégica, es vital alinear la implementación de IA con los objetivos a largo plazo de la empresa, asegurando que la tecnología impulse la competitividad y el valor estratégico.
En la fase operativa, se trata de integrar la IA en las operaciones diarias, manejando su desempeño y mantenimiento de manera eficiente. Podríamos ejemplificar una empresa de logística que pueda usar IA para optimizar su cadena de suministro, reduciendo costos y mejorando tiempos de entrega, lo cual se alinea con su objetivo estratégico de ser líder en el mercado.
Gestión de Datos
El tercer punto se centra en la “Tecnología de la IA”, abarcando la propiedad intelectual y el abordaje de datos. Proteger las innovaciones a través de patentes y derechos de autor es crucial para salvaguardar las inversiones en desarrollo de IA. Además, la gestión de datos, inspirada en las prácticas de gigantes tecnológicos como Google y Amazon, implica la recolección, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para obtener insights valiosos.
Podríamos ver como una startup que desarrolla un nuevo algoritmo de aprendizaje automático debería buscar patentar su innovación y adoptar prácticas de conocimiento para una correcta gestión de datos que permitan escalar su solución de manera efectiva.
Proceso de cambio
El cuarto y último eje es el “Proceso de Cambio”, que incluye el desarrollo de software; la identificación y resolución de problemas críticos, conocidos como “cánceres de la IA”. El desarrollo de software implica la programación con inferencias correctas, pruebas y despliegue de aplicaciones de IA, mientras que la mitigación de riesgos aborda desafíos como sesgos algorítmicos y problemas de seguridad.
En el desarrollo de un asistente virtual para el sector salud, es fundamental asegurar que el software no solo funcione correctamente, sino que también se identifiquen y corrijan posibles sesgos en el algoritmo como ser en sus variables que podrían afectar la equidad en la atención médica.
La implementación efectiva de IA en el diseño para el desarrollo de productos y servicios requiere una consideración cuidadosa de estos cuatro ejes o puntos fundamentales.
Al seguir estas directrices, las empresas podrían maximizar los beneficios de la IA analizando detalladamente el ROI (Retorno de la Inversión), asegurando que las innovaciones tecnológicas no solo sean efectivas, sino también éticas y sostenibles.
Fuente: MIT xPRO.
Etica e Inteligencia Artificial (IA) - Founder & CEO Clever Hans Arquitectura y Soluciones en Inteligencia Artificial. Abogado. Diplomado en Derecho del Trabajo y Relaciones Laborales, Universidad Austral; Diplomado en Derecho 4.0, Universidad Austral; Magíster en Derecho del Trabajo y Relaciones Laborales, Universidad Austral (T.P); Posgrado de Inteligencia Artificial y Derecho, I.A.L.A.B, U.B.A. Posgrado en Metaverso, U.B.A. Programa (IA) Universidad Austral. Magister en Inteligencia Artificial Centro Europeo de Posgrado. Actualmente cursando programa en el MIT ( Instituto Tecnológico Massachusetts) XPRO, Diseño y Desarrollo de Productos y Servicios de Inteligencia Artificial.