¿La Inteligencia Artificial puede beneficiar a mi negocio?
En el mundo digital de hoy, los datos y la inteligencia artificial han emergido como dos fuerzas poderosas que, al combinarse, generan un valor estratégico inmenso. Mientras que la AI es vista como el 'cerebro' que impulsa la obtención de soluciones inteligentes y la automatización, los datos son el 'combustible' esencial que alimenta esas soluciones.
La IA depende de los datos para aprender, adaptarse y mejorar; sin ellos, los sistemas de IA operan prácticamente a ciegas. Juntos, los datos y la IA forman una alianza transformadora que permite a las empresas pasar de la toma de decisiones reactiva a una acción proactiva basada en información real.
Muchos líderes empresariales ya están pensando en la adopción de IA e incluso empiezan a experimentar algunos de sus beneficios. Según un reciente CDO Survey de AWS, el 80 % de los CDOs coinciden en que "la AI generativa transformará el negocio de mi organización". Este mismo estudio subrayó la importancia de una estrategia de datos sólida para el éxito de las iniciativas de AI, con el 93 % de los CDOs afirmando que una estrategia de datos es crucial para extraer valor de la AI generativa.
En esta sección, exploramos la relación entre los datos y la AI, y analizamos los diferentes subcampos de la inteligencia artificial, destacando cómo pueden ayudar a resolver desafíos empresariales de diversas maneras.
¿Qué es la IA y por qué es importante para mi empresa?
En el panorama digital actual, la AI es una fuerza transformadora que puede redefinir la forma en que las empresas operan. Permite procesar grandes volúmenes de datos, automatizar tareas rutinarias y ofrecer soluciones basadas en datos en tiempo real.
La AI se refiere a la capacidad de los sistemas mecánicos para realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana, como la interpretación, la toma de decisiones y la resolución de problemas.
La AI abarca varios subcampos, incluyendo Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Computer Vision y Robotics. Estas tecnologías se basan en algoritmos y grandes volúmenes de datos que permiten a las máquinas aprender de patrones y tomar decisiones de manera autónoma.
La inteligencia artificial está revolucionando las industrias, ampliando los límites de lo que las máquinas pueden hacer. Aunque a menudo se habla de la IA como un concepto único, en realidad está compuesta por diferentes áreas, cada una con enfoques y aplicaciones específicas.
Comprender estas áreas es clave para entender cómo la AI está moldeando nuestro futuro y qué partes específicas son más adecuadas para ciertas tareas.
Inteligencia Artificial y datos: un binomio clave
La efectividad de la IA es tan buena como los datos de los que puede aprender y utilizar. Cada predicción, recomendación y decisión automatizada que generan los sistemas de IA se basa en patrones encontrados en datos históricos y en tiempo real. Por ejemplo:
Recomendaciones personalizadas: La IA puede sugerir productos o servicios relevantes, pero necesita datos sobre el comportamiento del cliente, sus preferencias y compras previas para que esas recomendaciones sean precisas y oportunas.
Mantenimiento predictivo: La IA puede anticipar cuándo podría fallar un equipo, pero solo si cuenta con datos sobre su rendimiento pasado, patrones de uso y reparaciones históricas.
A su vez, los datos por sí solos no generan valor a menos que se transformen en acciones. Las empresas de hoy recopilan enormes cantidades de datos, pero sin la IA para procesarlos y analizarlos, estos suelen quedarse como un recurso sin aprovechar. La IA permite a las empresas:
En esencia, la IA transforma los datos brutos en información útil y práctica que puede ayudar a impulsar el crecimiento estratégico.
El poder de una estrategia de datos sólida
Para maximizar el potencial de la IA, las empresas necesitan contar con una estrategia de datos bien definida. Una estrategia sólida de datos debe:
- Garantizar la calidad de los datos: Los modelos de IA requieren datos limpios y precisos para ofrecer resultados confiables.
- Mejorar la accesibilidad de los datos: Una buena estrategia asegura que los datos sean accesibles para todos los departamentos, eliminando silos y creando una fuente de datos unificada que impulse las iniciativas de IA.
- Establecer pautas de gobernanza y seguridad: Al definir estándares para la gestión de datos, una estrategia sólida protege la información sensible y garantiza el cumplimiento de las normativas.
Cómo la IA puede mejorar la eficiencia y la productividad
Al automatizar tareas repetitivas, emplear analítica predictiva y habilitar la toma de decisiones inteligentes, la IA permite a las empresas mejorar su eficiencia y productividad. Esto se traduce en procesos más optimizados, reducción de costos operativos y equipos enfocados en tareas de mayor valor estratégico.
Según el Stack Overflow Developer Survey 2024, la IA tiene un impacto importante en el aprendizaje de los equipos de desarrollo: el 71 % de los desarrolladores/ras principiantes considera que la IA acelera su aprendizaje, mientras que el 61 % de los profesionales la utiliza para optimizar flujos de trabajo y mantenerse competitivos.
Ventajas de incorporar herramientas de IA en tu negocio:
- Automatización de tareas rutinarias: Herramientas basadas en IA, como la automatización de procesos robóticos (RPA), pueden hacerse cargo de tareas repetitivas y que demandan mucho tiempo, como la entrada de datos, el procesamiento de facturas o las consultas de atención al cliente. Por ejemplo, los chatbots equipados con procesamiento de lenguaje natural (NLP) pueden gestionar consultas a gran escala, liberando a los agentes humanos para que se concentren en casos más complejos.
- Mantenimiento basado en predicciones:Las soluciones de mantenimiento predictivo impulsadas por IA analizan datos de equipos para identificar patrones que indican fallas potenciales antes de que ocurran. Este enfoque proactivo reduce tiempos de inactividad, mejora la eficiencia operativa y genera ahorros significativos.
- Toma de decisiones basada en datos: Los algoritmos de IA procesan y analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real, proporcionando insights accionables. Por ejemplo, las herramientas de inteligencia de negocios basadas en IA pueden identificar tendencias, predecir el comportamiento del cliente u optimizar la logística de la cadena de suministro.
- Optimización del desarrollo de software: En ingeniería de software, herramientas impulsadas por IA, como la generación automática de código, la detección de errores y los marcos de pruebas inteligentes, ayudan a los desarrolladores a trabajar de manera más eficiente. Herramientas como GitHub Copilot o DeepCode sugieren optimizaciones de código e identifican posibles errores, acelerando los ciclos de desarrollo.
- Innovación: La IA permite ir más allá del análisis tradicional de datos al identificar patrones en grandes volúmenes de información. Esta comprensión impulsa estrategias más informadas, fomenta soluciones creativas y acelera el desarrollo de tecnologías de próxima generación.
- Nuevas vías de negocio: Gracias a su capacidad para analizar tendencias de mercado, comportamientos de clientes e ineficiencias, la IA ayuda a las empresas a descubrir nuevas oportunidades de ingresos. Esto incluye ofertas personalizadas, entradas de mercado más precisas y productos innovadores impulsados por IA.
La inteligencia artificial puede ser un aliado para las organizaciones que buscan mantenerse a la vanguardia. Al aprovechar el poder de la IA, las empresas pueden incrementar significativamente su productividad sin comprometer la calidad ni la innovación. Sin embargo, es crucial gestionar cuidadosamente temas como la privacidad, el desarrollo de habilidades y las consideraciones éticas, temas que exploraremos en el capítulo dos.
La ventaja competitiva de adoptar IA
En el panorama competitivo actual, las organizaciones buscan constantemente posicionarse y obtener una ventaja adicional. Para quienes adoptan la IA de manera temprana, esta puede convertirse en un factor diferenciador para ofrecer a sus clientes formas innovadoras de interactuar con sus productos y servicios.
Los primeros en adoptar la IA, como Amazon, se posicionan como líderes de la industria, estableciendo estándares al personalizar la experiencia del cliente, optimizar operaciones y automatizar procesos.
Un estudio de Gartner revela que los CEOs tienden a centrarse en el papel de la IA generativa para mantener su posición en el mercado. De hecho, el 32 % de quienes han lanzado un producto con IA generativa creen que esta inversión los ayudará a mantenerse competitivos. De igual manera, el 25 % ve sus soluciones de IA generativa como una forma de diferenciarse en el mercado.
La automatización impulsada por la IA permite a las empresas de sectores en rápida evolución, como los servicios financieros y el retail, desarrollar y lanzar nuevos productos, manteniéndose por delante de la competencia al responder a las demandas del mercado con rapidez y flexibilidad. También permite a las empresas ofrecer servicios hiperpersonalizados a escala, mejorando la satisfacción y fidelidad de los clientes al adaptar los productos y servicios a las necesidades individuales.
"La IA generativa puede crear valor en una amplia gama de casos de uso. Los requisitos económicos y técnicos para comenzar no son prohibitivos, mientras que el riesgo de inacción podría traducirse rápidamente en quedarse atrás frente a los competidores".
- McKinsey, What Every CEO Should Know About Generative AI
Una de las mayores ventajas de adoptar la IA es la rentabilidad. La IA puede utilizarse para automatizar los procesos de back-end y mejorar la asignación de recursos, reduciendo los costes operativos. Los primeros en adoptarla pueden reinvertir estos ahorros para reforzar aún más su posición competitiva.
A medida que maduran las herramientas basadas en IA, como la generación de código y la detección de errores, las implicaciones para la eficiencia y la innovación son inmensas, con el potencial de revolucionar el desarrollo de software tal y como lo conocemos. Entender cómo encaja la IA en los procesos de desarrollo es crucial para las empresas que quieren mantenerse a la vanguardia.
Por último, los datos desempeñan un papel crucial en cualquier solución basada en IA. Por lo tanto, es fundamental contar con una estrategia de datos sólida. Las organizaciones que están adoptando la IA en una fase temprana también tienen que hacer frente a este problema.
Con el tiempo, a medida que la IA se convierta en un producto básico, serán los datos de una organización los que marquen la verdadera diferencia y lo bien preparada que esté para aprovecharlos. Los primeros en adoptar la IA serán los más beneficiados si abordan esta cuestión antes que los demás.
El papel de la IA en el Software Craftsmanship
El manifiesto de Software Craftsmanship hace hincapié en la importancia del código de alta calidad, el aprendizaje continuo y la colaboración.
Las herramientas basadas en IA ayudan al equipo de desarrollo a escribir un código más limpio mediante revisiones automatizadas y optimización, garantizando que el software se ajuste a normas estrictas. Estas herramientas también pueden acelerar las tareas repetitivas, permitiendo centrarse en aspectos más creativos y estratégicos del diseño de software, contribuyendo en última instancia a la elaboración de soluciones más resistentes y escalables.
Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos de proyectos anteriores y sugerir mejores prácticas adaptadas a entornos de codificación específicos. De este modo, la IA puede ayudar al equipo de desarrollo a alcanzar la maestría manteniendo un equilibrio entre la eficiencia y la creación reflexiva de software, garantizando que tanto la automatización como el craftsmanship coexistan para producir soluciones sostenibles y de mayor calidad.
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Cómo construir una estrategia exitosa de IA en mi organización
Implementar inteligencia artificial en tu organización implica mucho más que adoptar algunas herramientas. Si deseas desbloquear el potencial completo de la IA en tu empresa—ganar agilidad, ahorrar tiempo y recursos, impulsar la innovación y mantenerte a la vanguardia—hay numerosos factores que debes tener en cuenta. Para aprovechar al máximo la IA, una estrategia sólida de datos es fundamental, además de considerar aspectos clave como la ética, desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las habilidades necesarias para garantizar que las iniciativas de IA sean seguras y efectivas.
También es esencial asegurarse de que los proyectos de IA estén alineados con los objetivos de negocio, garantizando así un retorno sobre la inversión. Un informe de Gartner de 2022 reveló que solo el 54 % de los proyectos de IA pasan del piloto a la producción.
En esta sección, exploraremos cómo se está aplicando la IA en diversas industrias y los factores clave que te ayudarán a adoptar con éxito la IA en tu organización.
Estrategia integrada de IA y datos
Para las empresas que buscan aprovechar la IA de manera efectiva, es crucial integrar la estrategia de datos e IA en un enfoque unificado. Esta alineación es esencial para avanzar a través de las etapas de madurez analítica descritas en el Modelo de Ascendencia Analítica de Gartner. Dichas etapas van desde la analítica descriptiva (visión retrospectiva) hasta la analítica predictiva y prescriptiva (visión prospectiva). Mientras los datos actúan como materia prima, la IA transforma esa información en i, predicciones y acciones que impulsan el crecimiento empresarial.
El Modelo de Ascendencia Analítica de Gartner destaca cuatro etapas clave de madurez analítica:
- Análisis descriptivo: ¿Qué ocurrió?
- Análisis de diagnóstico: ¿Por qué ocurrió?
- Análisis predictivo: ¿Qué es probable que ocurra?
- Análisis prescriptivo: ¿Qué podemos hacer al respecto?
Una estrategia unificada de datos e IA permite a las organizaciones avanzar en estas etapas proporcionando tanto la infraestructura de datos como la capacidad analítica necesarias para evolucionar desde reportes básicos hasta información accionable.
Alinear las iniciativas de IA con los objetivos de negocio
Sin una conexión clara entre las iniciativas de IA y los objetivos empresariales, incluso las soluciones de IA más avanzadas pueden convertirse en experimentos costosos y aislados que no generan valor tangible. Alinear la IA con la visión estratégica garantiza que cada esfuerzo impulsado por esta tecnología respalde los resultados generales del negocio, genere un impacto medible y maximice el retorno de la inversión (ROI). Pero, ¿por dónde empezar?
Cómo alinear la IA con los objetivos de negocio
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Definir objetivos empresariales claros: PPara empezar, es necesario tener claros los objetivos generales que pretende alcanzar la organización, como la reducción de los costes operativos, el aumento de la satisfacción del cliente o la expansión del mercado. Comprender estos objetivos permite determinar dónde puede tener mayor impacto la IA.
- Evaluar las capacidades de la empresa: Es necesario evaluar tus procesos de recopilación y depuración de datos, así como la infraestructura tecnológica de tu empresa para determinar cómo pueden implantarse de forma realista los proyectos de IA.
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Identificar casos de uso de alto impacto: Prioriza los casos de uso de IA que se alineen con tus objetivos empresariales, centrándote en áreas como el análisis predictivo para la previsión de la demanda, la automatización para la eficiencia operativa o la información basada en IA para personalizar la experiencia del cliente.
- Establece KPI's: Utiliza métricas que vinculen directamente las iniciativas de IA con los resultados empresariales, como el ahorro de costes, el tiempo de comercialización o la satisfacción del cliente. Así aseguras que el progreso se puede medir y que los esfuerzos de IA están realmente ofreciendo valor al negocio.
Según Gartner, para aprovechar eficazmente la IA es necesario identificar las oportunidades mediante la comprensión de las opciones tecnológicas, las estrategias de despliegue y la tolerancia al riesgo de la organización.
Aspectos a considerar al implementar una estrategia de IA
- Tolerancia al riesgo: ¿A qué nivel de incertidumbre se compromete la organización para experimentar con soluciones de IA?
- Casos de uso de alto impacto: ¿Qué áreas de la empresa pueden beneficiarse más de la IA para impulsar el crecimiento de los ingresos, la reducción de costes o la optimización de procesos?
- Escalabilidad: ¿Cómo pueden escalar las iniciativas de IA a todos los departamentos para maximizar su impacto?
- Retorno de la inversión: ¿Cuál es el retorno real que se va a obtener de utilizar soluciones de IA? Por ejemplo: nuevos productos habilitados por la IA o la reducción de los costes a través de la automatización de la IA.
Cuando las iniciativas de IA están vinculadas a objetivos empresariales claros, reciben un mayor apoyo por parte de toda la organización, ya que los stakeholders pueden ver cómo encajan estos esfuerzos en la estrategia de crecimiento global.
Alinear la IA con los objetivos empresariales va más allá de la tecnología; se trata de crear un enfoque estratégico que impulse el crecimiento sostenible. Integrarla con foco en resultados medibles convierte la IA en un motor clave de innovación y ventaja competitiva.
Cómo abordar los retos de adoptar IA
Implementar IA en una organización tiene un gran potencial, pero también conlleva una serie de retos y riesgos que deben gestionarse cuidadosamente para garantizar el éxito de la adopción.
Aunque la mayoría reconoce el potencial de la IA, el 76% de los líderes empresariales considera que su aplicación es un reto. Los factores clave que facilitan la adopción de la IA incluyen una estrategia y unos KPIs bien definidos, experiencia en datos y equipos multidisciplinares fiables.
- Estadísticas de adopción de la IA Informe 2024, Vention
Retos a la hora de adoptar inteligencia artificial
Una de las principales preocupaciones en la aplicación de IA es la privacidad de los datos. Dado que los sistemas de IA dependen de grandes cantidades de datos para aprender y hacer predicciones, la protección de esta información sensible es crucial. Las empresas deben asegurarse de contar con los marcos adecuados para proteger tanto los datos de sus clientes y los de propiedad, evitando infracciones que podrían dañar su reputación.
Otro reto es la integración de la IA en los sistemas existentes. Las organizaciones suelen tener dificultades para combinar las soluciones de IA con sus sistemas legacy, lo que genera ineficiencias y obstáculos técnicos. El éxito de la adopción de la IA no solo requiere tecnología, sino también un cambio cultural, en el que los equipos reciban formación y se adapten a los nuevos procesos basados en la IA.
Además, la falta de profesionales cualificados sigue siendo un obstáculo importante. La creación y el mantenimiento de sistemas de IA exigen conocimientos especializados que muchas organizaciones tienen dificultades para encontrar o desarrollar internamente. Este déficit de competencias puede ralentizar la implantación y reducir la eficacia de los proyectos de IA.
Por último, existe un riesgo de sesgo y problemas éticos. Los algoritmos de IA pueden perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, dando lugar a resultados injustos que pueden afectar a la toma de decisiones. Para hacer frente a estos problemas éticos es necesario un seguimiento continuo y el desarrollo de modelos de IA transparentes y explicables.
Comprender y planificar estos retos es la clave para liberar todo el potencial de la IA.
Principales casos de uso de IA por sector
La inteligencia artificial está transformando todos los sectores, impulsando la eficiencia, la innovación y la captación de clientes. Según una encuesta de Forbes Advisor, los usos más comunes de la IA en las empresas actualmente son la atención al cliente (56 %), la ciberseguridad y la gestión del fraude (51 %) y la gestión de las relaciones con los clientes (46 %).
Profundizamos en algunos de los principales casos de uso de la IA en diversos sectores:
Retail: La IA puede mejorar la experiencia del cliente mediante recomendaciones personalizadas, precios dinámicos y gestión de inventarios. Analizando el comportamiento de los clientes, los sistemas de IA pueden sugerir productos adaptados a las preferencias individuales, impulsando las ventas y la fidelidad de los usuarios. La IA también puede optimizar las operaciones de la cadena de suministro prediciendo la demanda y evitando la escasez de existencias.
Se prevé que el mercado minorista de la IA crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 30% de 2023 a 2030.
- Global Market Insights, 2023
Sector financiero: En el sector financiero, la IA está revolucionando la detección del fraude, la gestión del riesgo y la captación de clientes. Los algoritmos de machine learning examinan grandes volúmenes de transacciones para detectar actividades sospechosas y señalar posibles fraudes en tiempo real. La IA también puede ayudar a aumentar las ventas ofreciendo un mejor servicio al cliente y personalizando los productos para adaptarlos a las características específicas de cada cliente. Por ejemplo, servicios de asesoramiento financiero hiperpersonalizados.
Más del 30% de las empresas de servicios financieros utilizan IA en el desarrollo de productos.
- Statista, 2023
Sector sanitario: La IA desempeña un papel crucial en el diagnóstico, el tratamiento personalizado y el descubrimiento de fármacos. Los algoritmos de machine learning analizan los datos médicos para detectar patrones, lo que conduce a diagnósticos y planes de tratamiento más precisos. En el futuro, las herramientas basadas en IA también podrían ayudar a reducir los plazos de desarrollo de nuevos fármacos mediante la simulación de posibles compuestos y la predicción de su eficacia.
Importancia de una plataforma bien diseñada para la adopción de IA
Una plataforma sólida y cuidadosamente diseñada garantiza que la infraestructura pueda hacer frente a las exigencias de la IA, lo que permite a las organizaciones desarrollar, implantar y escalar soluciones de IA de forma eficiente y eficaz.
Las cargas de trabajo de IA consumen muchos recursos, por lo que a menudo requieren un procesamiento de alto rendimiento, una excelente integración de datos y soluciones de almacenamiento escalables.
Codurance se centra en la creación de arquitecturas resistentes, escalables y alineadas con los objetivos estratégicos de cada organización. Esto significa tener en cuenta una serie de factores clave como:
- Escalabilidad: La IA gestiona volúmenes de datos crecientes y algoritmos complejos. Una plataforma bien diseñada proporciona la escalabilidad necesaria para adaptarse a estas demandas, permitiendo que las iniciativas de IA evolucionen junto con las necesidades de la organización.
- Integración de datos y accesibilidad: Una plataforma bien diseñada permite un flujo de datos fluido desde diversas fuentes, lo que garantiza que los datos accesibles y de alta calidad impulsen los conocimientos de IA.
- Seguridad y conformidad: Priorizar medidas de seguridad sólidas y protocolos de cumplimiento para proteger los datos confidenciales y cumplir con las regulaciones específicas de la industria.
- Rendimiento optimizado: Garantizar que la arquitectura admite cargas de trabajo de IA de alto rendimiento, proporcionando la velocidad y la eficiencia necesarias para obtener información en tiempo real.
- Flexibilidad y adaptabilidad: El panorama de la IA está en constante evolución, una plataforma bien diseñada es flexible y compatible con una serie de marcos, herramientas e integraciones de IA. Esta adaptabilidad permite a las organizaciones aprovechar los últimos avances en IA y datos sin tener que revisar su infraestructura.
Sin esta base fundamental, las soluciones de IA a menudo se enfrentan a problemas de escalabilidad, dificultades de integración de datos y mayores riesgos de seguridad, lo que puede poner en peligro el éxito de los proyectos de IA.
Métricas para medir el éxito de la IA
Para garantizar que las iniciativas de IA generen resultados tangibles, las organizaciones deben definir desde el principio métricas e indicadores clave de rendimiento (KPIs) claros. Sin las métricas adecuadas, es difícil evaluar si una solución de IA está aportando valor.
Los KPIs no sólo deben reflejar el rendimiento técnico, sino también el impacto más amplio en la organización. Estas métricas pueden utilizarse como referencia en los procesos de toma de decisiones, por ejemplo para decidir si se invierte más o no en un proyecto de IA.
Las métricas para medir el éxito de la IA podrían incluir:
Eficiencia operativa: Medir cómo la IA acelera los procesos o reduce los costes. Métricas como las horas humanas por tarea completada, las tasas de defectos del producto y el coste de producción por unidad ayudan a abordar estos aspectos.
Experiencia del cliente: Seguimiento de las mejoras en la satisfacción del cliente a través de la tasa de retención, las encuestas de opinión, la puntuación de satisfacción del cliente, la reducción de los tiempos de respuesta o la personalización de las ofertas.
Retorno de la inversión (ROI): Calcule el aumento de los ingresos o el ahorro de costes atribuido directamente a la IA. Esto podría reflejarse en un aumento de las ventas, una mejora de la retención de clientes o una reducción de los costes operativos.
Para priorizar y perfeccionar los esfuerzos de IA, el Lean Value Tree es un marco útil que desglosa la visión en una jerarquía de objetivos basados en valores, lo que permite a los equipos centrarse en la obtención de resultados medibles.
- Visión: Representa el objetivo general, por ejemplo mejorar la satisfacción de los clientes o reducir costes con la IA.
- Objetivos: Desglosar la visión en metas específicas que respaldan los resultados empresariales a largo plazo.
- Iniciativa: Proyectos o soluciones de IA destinados a alcanzar los objetivos estratégicos.
- Métricas: KPIs específicos para realizar un seguimiento del progreso y validar el éxito de las iniciativas de IA.
Al combinar los KPI estratégicos con una planificación estratégica como la del Lean Value Tree, se garantiza que las iniciativas de IA aporten un valor tangible, ya sea a través del aumento de los ingresos, la reducción del waste o la optimización de la toma de decisiones.
¿Qué es la gobernanza en Inteligencia Artificial?
La gobernanza de la Inteligencia Artificial se refiere a los marcos, políticas y normativas que garantizan que los sistemas de IA se utilicen de forma responsable, ética y segura en las organizaciones. A medida que crece la adopción de la IA, las empresas necesitan una gobernanza sólida para alinear el potencial de la IA con las expectativas legales, éticas y sociales.
La gobernanza de la IA busca garantizar:
- Transparencia: Los sistemas de IA deben ser comprensibles y explicables, especialmente para aplicaciones de alto riesgo como el diagnóstico médico o el comercio financiero.
- Responsabilidad: Las organizaciones deben tener protocolos claros para abordar cualquier uso indebido o fallo de los sistemas de IA.
- Consideraciones éticas: Los sistemas de IA deben ajustarse a los valores de la sociedad, garantizando la equidad y evitando la discriminación.
Uno de los marcos normativos más destacados que abordan la gobernanza de la IA es la Ley de IA de la Unión Europea, el primer marco jurídico completo sobre inteligencia artificial a escala mundial. Promulgada en 2024, esta normativa impone un enfoque basado en el riesgo para clasificar los usos de la IA, con normas estrictas para los sistemas de alto riesgo, como la identificación biométrica o la IA en la asistencia sanitaria. Este reglamento pretende salvaguardar los derechos de los ciudadanos al tiempo que fomenta la innovación con IA.
La ley prohíbe ciertas aplicaciones que se considera que plantean riesgos inaceptables, como la IA utilizada para la calificación social o las tecnologías manipuladoras, e impone requisitos de transparencia a sistemas como la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT). El incumplimiento de estas normas puede acarrear graves sanciones, incluidas multas de hasta el 7% de los ingresos anuales globales de las empresas.
Los sectores altamente regulados, como los servicios financieros y la sanidad y, han sido los más proactivos a la hora de implantar la IA y la gobernanza de datos. Solo los servicios financieros experimentaron un aumento del 88% en el uso de GPU en los últimos seis meses, lo que subraya su compromiso con la implementación segura de IA y la protección de datos.
- State of Data and AI Report de Databricks
En este panorama de rápida evolución, la gobernanza desempeña un papel vital para garantizar que los sistemas de IA sean transparentes, responsables y seguros, ayudando a las organizaciones a desplegar soluciones de IA de forma responsable.
¿Cómo una estrategia de datos sólida impulsa el éxito de la IA?
Como ya hemos comentado, los datos son un elemento fundamental de los proyectos de IA. Una estrategia de datos bien concebida permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial garantizando que los datos estén disponibles, sean de alta calidad y se utilicen correctamente durante todo el ciclo de vida de la IA. Crear una base sólida para la gestión de datos no es sólo una buena práctica, es una necesidad.
La eficacia de los modelos de IA depende de la calidad y la exhaustividad de los datos con los que se entrenan. Sin datos de alta calidad, los sistemas de IA son propensos a producir resultados sesgados, inexactos o engañosos. Según la Guía Databricks para la Gobernanza de la IA, la gestión de datos implica recopilar, organizar y hacer accesibles los datos con fines analíticos y de IA.
Las organizaciones necesitan gestionar no sólo los datos estructurados en bases de datos, sino también los datos no estructurados, como texto, imágenes y vídeos, que son cruciales para las aplicaciones avanzadas de IA.
La curva de madurez de la IA y datos de Codurance ilustra cómo la estrategia de datos apoya el avance de la madurez de la IA y el paso de la analítica básica y los informes estandarizados a los conocimientos predictivos y la toma de decisiones proactiva.
Tradicionalmente, las organizaciones han utilizado almacenes de datos para guardar información estructurada y generar reportes o dashboards. Aunque son excelentes para procesar grandes volúmenes de datos estructurados, tienen limitaciones para manejar datos no estructurados o semi estructurados, como textos, imágenes o métricas en tiempo real, esenciales para aplicaciones de inteligencia artificial. Además, están optimizados para procesamiento por lotes, lo que dificulta la gestión de datos en tiempo real, clave para obtener insights oportunos. Por ello, muchas organizaciones están adoptando arquitecturas alternativas como Data Lakes o Lakehouses para satisfacer sus necesidades de datos y avanzar en prácticas de analítica avanzada y AI.
Elementos clave de una estrategia de datos
Disponibilidad de datos: Garantizar que los conjuntos de datos necesarios estén disponibles cuando se necesiten. Esto requiere integrar datos de diversas fuentes internas y externas, como almacenamiento en la nube, bases de datos e incluso flujos de datos en tiempo real.
Calidad de datos: La calidad de los datos influye directamente en el rendimiento de los modelos de IA. Los datos imprecisos, duplicados o que les falta información, conducen a predicciones erróneas. Por lo tanto, las organizaciones deben centrarse en limpiar, validar y estandarizar sus datos.
Gobernanza de datos: Los marcos de gobernanza garantizan que los datos se utilicen de forma conforme y segura. Una gobernanza eficaz proporciona visibilidad sobre quién accede a los datos y cómo se utilizan, lo que es crucial para mantener la conformidad y evitar el uso indebido de los datos. También permite gestionar la privacidad de los datos, ayudando a las organizaciones a cumplir normativas como el GDPR o la CCPA.
La gobernanza no sólo tiene que ver con la seguridad, sino también con saber qué datos utilizar, garantizar su calidad y hacerlos accesibles a las personas adecuadas en el momento oportuno.
- Databricks, Acelere su transformación de datos e IA Guía ejecutiva
Al garantizar la disponibilidad de los datos, mejorar su calidad y mantener un uso correcto, las empresas pueden crear una base que impulse el éxito de la IA. Sin esto, incluso las mejores herramientas de IA tendrán dificultades para ofrecer información valiosa, dejando a las organizaciones expuestas a ineficiencias operativas y riesgos normativos.
¿Cómo preparar a mi equipo para adoptar IA?
Para que la IA prospere en tu organización, además de una sólida estrategia de datos también necesitas la combinación adecuada de talento, capacidades y recursos. Las organizaciones deben evaluar dónde puede aportar más valor la IA, ya sea automatizando procesos rutinarios, mejorando la experiencia del cliente o tomando mejores decisiones basadas en datos.
Los líderes del negocio deben dar prioridad a la IA asignando los recursos adecuados, tanto en términos de personal como de tiempo. Esto también podría implicar la creación de equipos multifuncionales en los que los responsables de IT, ciencia de datos y negocio colaboren para garantizar que la IA se alinea con los objetivos de la organización.
Desarrollar las capacidades y conocimientos
Las organizaciones deben asegurarse de que sus equipos están preparados para trabajar con modelos de IA, algoritmos y toma de decisiones basada en datos. Se espera que la adopción de la IA aumente significativamente la demanda de habilidades en diversas funciones. Según una encuesta de Gartner, las funciones de análisis, BI y ciencia de datos experimentarán el mayor aumento en la demanda de habilidades, con un 55% de los encuestados indicando que tendrán un fuerte impacto. Le siguen las skills de ciberseguridad y la gestión de riesgos, con un 49 %.
Invertir en programas de formación es vital. Esto puede abarcar desde el perfeccionamiento técnico de los ingenieros hasta la capacitación en AI del personal no técnico. Se puede empezar por implantar programas estructurados de incorporación que introduzcan a los empleados en los principios y las aplicaciones prácticas de la IA. Además, se pueden establecer promotores internos dentro de cada departamento para proporcionar orientación y apoyo.
Ofrecer formación continua a través de talleres, seminarios y programas de formación mantendrá a los equipos al día de las últimas tendencias y técnicas de IA. Esto también ayuda a promover una cultura de experimentación, en la que los equipos se sientan capacitados para probar nuevas estrategias basadas en la IA sin miedo al fracaso.
Al centrarse en crear conocimientos especializados, integrar la IA en la hoja de ruta y ofrecer formación continua, tu organización estará mejor preparada para adoptar la IA con éxito.
Codurance te ayuda a adoptar IA con éxito
Somos una consultora de software formada por equipos integrados de expertos en Software Craftsmanship, agile delivery managers y platform engineers, que entienden su trabajo como el de un artesano. A través de la producción de código de la más alta calidad, diseñamos el mejor producto posible para satisfacer las necesidades de nuestros clientes y contribuir al éxito general del negocio.
Guiados por la filosofía de Software Craftsmanship, fomentamos una cultura de excelencia en los equipos técnicos de nuestros clientes, potenciando su capacidad de innovar. Esta filosofía nos impulsa a desarrollar software que no solo es funcional, sino también robusto y escalable, complementando el enfoque Agile con las mejores prácticas técnicas para elevar los estándares de la industria mediante profesionalismo y excelencia técnica.
Hacemos realidad los objetivos de nuestros clientes
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Cómo elegir al socio adecuado para adoptar IA con éxito
La elección del socio adecuado es crucial para el éxito de la IA a largo plazo. Con la IA transformando todas las facetas de las empresas, la necesidad de un socio fiable, capaz y con visión resulta esencial. Codurance puede ser tu partner ideal por las siguientes razones:
- Experiencia demostrada en el desarrollo de sistemas complejos
Codurance aporta años de experiencia en el diseño, la creación y el escalado de sistemas de software complejo. Nuestros ingenieros y consultores son expertos en la creación de plataformas bien diseñadas para la implementación de IA, garantizando una integración fluida, al tiempo que se mantiene la estabilidad y la seguridad del sistema.
- Amplia experiencia en distintos sectores
Nuestra amplia experiencia en diversos sectores, como el financiero, sanitario o el retail, nos permite comprender los retos y oportunidades únicos de cada industria. El enfoque flexible de Codurance garantiza que las soluciones de IA no sean únicamente sólidas desde el punto de vista técnico, sino que también se ajusten con precisión a los requisitos empresariales y a las normativas de cada sector. - Partners estratégicos y tecnología de vanguardia
Codurance está a la vanguardia de la innovación en IA a través de alianzas estratégicas con los principales proveedores de tecnología como AWS o Microsoft. Estas colaboraciones nos mantienen al día de los últimos avances en IA y nos permiten aportar las mejores herramientas y marcos de trabajo a los proyectos de nuestros clientes.
Codurance está aquí para guiarte en cada etapa, desde la evaluar si tu empresa está preparada para adoptar la IA hasta la formación de tus equipos. Descubre si tu organización está lista para adoptar la IA con nuestra evaluación de IA y obtén un análisis personalizado con recomendaciones prácticas.
Escalar la primera plataforma de selección de fragancias basada en la IA
Scentmate by dsm-Firmenich ha revolucionado el sector de las fragancias con su plataforma basada en IA, diseñada para automatizar el proceso de recomendación de fragancias y simplificar la co-creación. Codurance se asoció con Scentmate para optimizar su plataforma, incorporando las mejores prácticas del sector para mejorar su escalabilidad, seguridad y experiencia del usuario, y así garantizar el éxito a largo plazo.
Nuestra colaboración consistió en perfeccionar el motor de selección de la IA para lograr una mayor precisión y automatizar los procesos de pedido de fragancias con el fin de agilizar las interacciones de los usuarios. Nuestros ingenieros colaboraron estrechamente con el equipo de Scentmate para reforzar la seguridad de la plataforma y mejorar la escalabilidad, garantizando el cumplimiento de las estrictas normativas del sector.
¿Cuál fue el resultado? Una plataforma robusta y autosuficiente con una disponibilidad del sistema del 99,95%, que permitió a Scentmate expandirse con confianza a nuevos mercados. Al mejorar la precisión de la recomendación de fragancias, la plataforma no sólo aumentó la satisfacción de los clientes, reduciendo la entrega de muestras de 4 semanas a 48 horas, sino que también estableció un nuevo estándar en el sector. Lea el caso de éxito completo de Scentmate by dsm-Firmenich.
Evalúa si tu empresa está lista para implementar IA
Integrar la inteligencia artificial de forma eficaz requiere mucho más que seleccionar las herramientas adecuadas, es preciso conocer a fondo las capacidades y la madurez actual de tus practicas tecnológicas.
La evaluación de IA de Codurance está diseñada para ayudar a las empresas a analizar la forma más adecuada de introducir inteligencia artificial y aportar recomendaciones concretas para impulsar su adopción. Mediante una combinación de consultas en profundidad, evaluaciones técnicas y análisis estratégicos, identificamos los puntos fuertes, las carencias y las áreas específicas en las que los datos y la IA pueden tener un mayor impacto en tu organización.
Nuestra evaluación se basa en 6 pilares:
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Identificación de oportunidades. Identificar oportunidades de IA que se alineen con los objetivos empresariales y establecer KPI para medir su impacto.
- Estrategia de datos. Evaluar la disponibilidad, calidad e integridad de los datos necesarios
- Habilidades del equipo. Verificar las habilidades de IA del equipo y su disposición a la adopción.
- Tecnología. Revisar la compatibilidad de la pila tecnológica existente con las iniciativas de IA.
- Gobernanza. Identificar los requisitos normativos, de seguridad y éticos.
- Entrega de software. Evaluar si el proceso de entrega de software es compatible con la IA.
El resultado de esta evaluación es una hoja de ruta completa y práctica que incluye recomendaciones sobre herramientas, procesos y plazos adaptados a las necesidades específicas de tu empresa.
¿Estás preparado para saber si tu empresa está lista para adoptar inteligencia artificial? Descarga aquí nuestro brochure en el que te explicamos en detalle todo sobre nuestra evaluación, para que tu organización pueda desbloquear el verdadero potencial de la IA con una solución personalizada.
