La inteligencia artificial se convirtió en una tecnología cotidiana | RED/ACCIÓN

La inteligencia artificial se convirtió en una tecnología cotidiana

El autor propone a los ejecutivos hacerse tres preguntas para identificar cómo los proyectos pueden beneficiarse del despliegue de la IA. Esta herramienta ya dejó de ser para un nicho. Hoy tiene un uso generalizado.

La pregunta recurrente ya no es si la inteligencia artificial (IA) funciona, sino qué es lo que puede hacer para usted. ¿Qué problemas puede resolver la IA y qué clase de datos podría requerir la solución? ¿Con qué mediciones se evaluará el éxito? Y ¿Cuál es la forma más efectiva de integrar el resultado con las personas y procesos que ya están en marcha en cualquier empresa? Estas son preguntas amplias, cuyas respuestas no provendrán de una sola parte interesada.

El despliegue de un proyecto de IA conlleva la dramática automatización de una parte importante de su empresa, resolviendo en nuevas formas problemas reales para consumidores o empleados, y algunas veces para ambos. He visto incontables proyectos de IA que comienzan buscando algo inteligente qué hacer con datos o algoritmos que están sin uso, esperando justificar su existencia en el proceso. Por el contrario, una solución de IA funciona a partir de las necesidades actuales de las personas que la usarán.
Entonces, ¿cómo debería su empresa empezar a identificar proyectos que puedan beneficiarse del despliegue de IA? Hágase tres preguntas:

¿Cómo puedo atraer o desarrollar la pericia necesaria para construir la solución?
Es vital que los miembros de un equipo de despliegue de IA compartan una serie de habilidades. El proyecto debe incluir investigadores, diseñadores de diálogo y modeladores de habla acústica, que deben confiar entre sí para resolver desafíos específicos. Si cualquier grupo siente que lo dejaron fuera, los resultados variarán entre inconsistentes y directamente inhumanos.

¿Cómo puedo evitar quedarme varado con una prueba de concepto?
Es fácil perderse en la prisa por innovar, especialmente en un espacio que se mueve tan rápido como la IA, pero es crucial enfocarse simultáneamente en la administración del cambio. Esto significa usar todas las prácticas tradicionales que ayudarían a un proyecto que no sea de IA: un rumbo claro, medidas consistentes, datos confiables y agilidad. Espere revisiones semanales –como mínimo- con un continuo énfasis en la experiencia del usuario final.

¿Quién es responsable de las decisiones que está tomando la IA?
En su raíz, la IA trata de automatizar juicios que previamente habían sido el espacio exclusivo de los humanos. Este es un significativo desafío en sí mismo, por supuesto, e involucra riesgos. Se requieren mayores esfuerzos para hacer que las decisiones de los sistemas de IA sean más transparentes en términos humanos. Están emergiendo mejores prácticas sobre cómo usar series de datos para asegurar que cada segmento de usuarios sea tratada con justicia y consistencia. Como líderes en IA, es nuestra responsabilidad enfrentar todas estas complejidades y brindar la pericia que nuestros consumidores y sus usuarios necesitan para guiar esta tecnología en la dirección adecuada.

Tarde o temprano, toda tecnología pasa de ser un nicho de élite a una herramienta generalizada. La IA actualmente atraviesa una transformación similar. Estamos entrando a una era en la que prácticamente todos pueden aprovechar el poder de los algoritmos inteligentes para resolver los problemas que le importan.

Andrew Moore es jefe de Google Cloud AI.

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