Directamente de AI & Big Data Expo: generación de valor empresarial con IA

Si le pide a diez profesionales de datos diferentes que definan la IA, obtendrá diez respuestas diferentes. En su forma más simple, la IA es un software que reconoce patrones complejos y reacciona ante ellos:pero la forma en que las empresas obtienen valor de esos patrones puede variar drásticamente.

En los últimos años, hemos visto una serie de increíbles aplicaciones de IA en el cuidado de la salud, la fabricación, las finanzas y más. Entonces, ¿por qué hasta ¿El 92 % de los proyectos de IA siguen sin generar resultados comerciales?

La IA ha evolucionado significativamente en las últimas décadas, lo que hace que sea más difícil que nunca para las empresas comprender claramente y diseñar la IA con éxito. Continúe leyendo para obtener más información sobre los principales desafíos de IA compartidos por las empresas hoy en día y cómo resolverlos.

Cuatro soluciones para los principales desafíos de la IA

A pesar de la complejidad de la IA, hay varias formas en que las empresas pueden posicionarse para el éxito con modelos de aprendizaje automático. Aquí hay algunos.

1. Cultivar la alfabetización en datos e IA

En la década de 2000, las empresas se centraron más en la alfabetización digital (piense: procesamiento de textos y hojas de cálculo). En la década de 2010, las industrias cambiaron su enfoque hacia la alfabetización de datos: ¿podemos adquirir los datos y podemos construir modelos con esos datos? Este Dia, La alfabetización en IA es lo más importante.

Según Harvard Business Review, menos del 25% de la fuerza laboral se consideraría alfabetizada en datos. Definida como la capacidad de evaluar, comprender y utilizar datos, la alfabetización de datos es una habilidad que permite directamente a las personas trabajar con herramientas como modelos de aprendizaje automático.

Cultivar la alfabetización en datos e IA dentro de su organización, a través de talleres educativos o artículos interesantes, mejorará significativamente las tasas de adopción de IA y la confianza de los empleados en las iniciativas basadas en IA.

2. Defina claramente el valor de su negocio

Con la IA, el camino para definir y obtener valor comercial a menudo no está claro. A menudo, las empresas tendrán los datos correctos, diseñarán un modelo adecuado e identificarán el nivel de precisión que puede lograr el modelo, pero el equipo no tiene en cuenta al ser humano real o al grupo de seres humanos que tomarán decisiones basadas en el modelo. Esta es un área donde vemos una alta tasa de fracaso.

Al desarrollar su estrategia de IA, asegúrese de tener en cuenta cómo su equipo interpretará y utilizará las recomendaciones de la IA. ¿Su equipo necesitará un tablero que explique los resultados? ¿De qué otra manera puede asegurarse de que su equipo confíe en la información y la use con precisión?

3. Comprender que el camino hacia la IA es iterativo

La estrategia y el diseño de IA a menudo se pueden dividir en dos procesos:

1. Diseño. Donde está trabajando para construir un modelo estadísticamente válido que pueda resolver su problema. Este proceso a menudo requiere experimentación con datos y requisitos redefinidos basados ​​en restricciones reveladas.
2. Desarrollar. Donde está desarrollando la solución y traduciéndola a las manos de los usuarios finales.

Una de las fases más importantes del diseño de IA es construyendo resiliencia. Es probable que encuentre casos en los que los datos del mundo real no coincidan con los datos de entrenamiento utilizados para construir el modelo. O bien, puede darse cuenta de que los responsables de la toma de decisiones u otros usuarios finales no confían lo suficiente en el modelo como para utilizarlo. Superar estos desafíos para diseñar un modelo resistente y confiable dará como resultado tasas de éxito más altas en comparación con las empresas que ignoran la complejidad del proceso de IA.

4. Mitigar el sesgo y el riesgo no deseados

Mitigación de riesgos y prevención de sesgos deber estar a la vanguardia de su estrategia de IA para generar realmente valor comercial con IA. Involucre a diversos humanos en su ciclo de retroalimentación, pruebe su IA en situaciones inesperadas y comprenda los costos de sesgos no detectados en su solución.

Reducir la posibilidad de sesgo negativo en su solución protege a los usuarios finales de daños y cultiva un nivel más profundo de confianza entre su organización, su solución y las partes interesadas.

Mejore su alfabetización en IA con conocimientos de IA de confianza

Mejorar su alfabetización en IA (educarse a sí mismo y a su equipo) es clave para crear estrategias y diseñar con éxito una IA confiable. Para mantenerse actualizado sobre las noticias de IA y recopilar más información de los científicos de datos, suscríbase al resumen mensual por correo electrónico de Pandata: The Voices of Trusted AI.

(Foto de Hunters Race en Unsplash)

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