Inteligencia Artificial (IA): las 4 claves para conseguir el éxito en tu empresa

El mercado y la tecnología evoluciona a un ritmo frenético y cada día surgen nuevas oportunidades y capacidades en el ámbito de la Inteligencia Artificial aplicada al mundo laboral. Incluso algunas de las técnicas y sistemas más avanzados se están volviendo accesibles para las organizaciones con recursos más limitados.

Dicho esto, la pregunta está clara: ¿qué pueden hacer las empresas para emular el éxito de aquellos que ya han instaurado la IA en sus organizaciones?

Echa un vistazo a las cuatro claves que tu empresa debe de tener en cuenta para la correcta aplicación de la inteligencia artificial:

• Sigue de cerca las tendencias de la IA. Estar al día de todo lo que aparece en el mercado es importante para llegar a las posibles soluciones antes que la competencia.
• Hazte con esas aplicaciones que están listas para ser usadas y que creas que se adaptan a tu organización. Para entendernos, no “reinventes el chatbot” a menos que sea estrictamente necesario.
• Asegúrate de contratar a expertos en inteligencia artificial. Si bien el software empresarial y las plataformas de desarrollo basadas en la nube pueden proporcionar una puerta de entrada efectiva a la IA, no son un sustituto de tener al menos algún talento técnico de IA en la empresa. Las empresas necesitan sus propios expertos en inteligencia artificial para desarrollar y personalizar algoritmos utilizando plataformas de desarrollo de inteligencia artificial. Estos expertos también pueden ayudar a garantizar que las empresas inviertan en las aplicaciones y servicios correctos de IA para abordar de forma adecuada las necesidades comerciales.
• Céntrate en la necesidad del negocio. Las respuestas que las empresas obtienen de IA son tan buenas como las preguntas que surgen al respecto. Las empresas deben de comprender qué desafíos puede ayudarles a resolver la IA. Esto requiere no solo talento técnico, sino también ejecutivos que entiendan las necesidades comerciales y puedan “hablar sobre ciencia de datos” a expertos técnicos. Es importante construir modelos de manera eficiente y construir de manera eficiente modelos efectivos.