Cuando me postulaba para mi maestría en IA, solía plantear un problema que hoy ya esta cubierto por algunas universidades al detectar la gran oportunidad que representa un buen programa de IA aplicada a los negocios para no tecnicos. Para explicarlo mejor, utilizaba una analogía que me sirvió en su momento para transmitir mi necesidad e inquietud: La IA, no es solo para expertos en TI y datos. En realidad, impacta diversas áreas de una empresa y como tal, hay que conocer bien el negocio para identificar un buen caso de uso y asegurar su implementación.

Entonces, ¿Dónde quedaban los directores de área, gerentes operativos, COO y CFO? En general, todos los no técnicos que conocen el negocio. Ellos no buscan programar ni diseñar algoritmos de ML y todo eso que hacen los ingenieros y científicos de datos. Yo tengo un área y un departamento en mi empresa para esto, pero la gran pregunta es: ¿Cómo los dirijo? ¿Qué hay que mejorar con la IA en mi modelo de negocio actual? Y eso mismo me preguntan los dueños y COOs de las empresas con quienes platico. ¿Como no ser víctima de que todo se resuelve con AI, como en los 2000 que todo apuntaba a «Tengo que digitalizarme, necesito una página de ecommerce y genero grandes frustraciones a los COO y CFO´s.

La clave está en la sinergia entre los expertos en algoritmos, TI, ingenieros de datos, etc y los líderes del negocio en las empresas. No se trata solo de programación, sino de entender el negocio, identificar oportunidades y comunicarlas a los ingenieros de IA. Así se pueden hacer los ajustes necesarios con metodología para que la IA beneficie a la empresa. Sin una colaboración adecuada, las implementaciones de IA pueden fallar y las estrategias pueden estancarse, generar una gran decepción y frustración.

Imaginemos una escudería de Fórmula Uno. Los ingenieros de las universidades más prestigiosas diseñan motores, suspensiones y chasis espectaculares. Sin embargo, para ganar la carrera, necesitas un piloto que maneje el auto y retroalimente sobre su comportamiento y solicite ajuste para ganar. Un piloto no sabe de ingeniería o aerodinámica, pero entiende la pista y siente el vehículo para obtener el mejor desempeño en la carrera. Así, los ingenieros pueden ajustar y mejorar el auto. Si un ingeniero condujera el auto, probablemente se estrellaría en la primera curva. Del mismo modo, un piloto no sabría qué hacer con los parámetros del motor, como ajustar la aerodinámica o el chasis.

Ingenieros de datos, científicos de datos, programadores…. Mas directores de empresas, COO, CFO, Gerentes de ares = Casos de Uso prácticos y proyectos útiles de AI.

La IA en la empresa funciona de manera similar. No todo son algoritmos y programación; necesitas entender tu negocio para identificar oportunidades y comunicarlas a los ingenieros de IA. Así, los ajustes necesarios pueden realizarse para que la IA beneficie a la empresa.

Sin una colaboración adecuada, las implementaciones de IA pueden fallar y las estrategias pueden estancarse. La clave es la sinergia entre los expertos en algoritmos y los líderes empresariales para ganar en el mercado.

Después de esto, pondré un resumen muy básico de todo lo que hay dentro de una solución de IA. Muy probablemente me quede un poco limitado, pero será una buena brújula para empezar.

Tipos de IA:

IA Reactiva: Similar a nuestros reflejos, responde a estímulos inmediatos sin necesidad de un procesamiento complejo.
IA Limitada: Se asemeja a nuestra capacidad de aprendizaje a corto plazo, utilizando datos históricos para tomar decisiones y mejorar su rendimiento.
IA General: Aspira a replicar la inteligencia humana en su totalidad, abarcando todo tipo de tareas intelectuales, un objetivo aún en desarrollo.
IA Autónoma: Similar a nuestra independencia, es capaz de actuar por sí misma sin intervención humana constante, tomando decisiones y ejecutando tareas de forma autónoma.

Métodos de aprendizaje:

Machine Learning (ML): Análogo a nuestro aprendizaje a través de la experiencia, el ML permite a la IA aprender de los datos sin ser programada explícitamente.
Deep Learning (DL): Similar a nuestro aprendizaje profundo, el DL utiliza redes neuronales artificiales complejas para modelar patrones complejos en grandes volúmenes de datos.

Categorías según su especialidad:

IA Predictiva: Predice eventos futuros basándose en datos históricos, similar a nuestra capacidad de anticipar el clima o las tendencias del mercado.
IA Generativa: Crea contenido nuevo, como texto, imágenes o música, análoga a nuestra creatividad e innovación.
IA Cognitiva: Imita las capacidades humanas de razonamiento y comprensión, procesando lenguaje natural y analizando emociones.
IA Autónoma: Toma decisiones y actúa por sí misma sin intervención humana, similar a nuestra capacidad de operar independientemente y resolver problemas complejos.

Esto es tan solo una pequeña muestras a toda la combinación de soluciones y especializaciones para evaluar un caso de uso de AI, es por eso que no es fácil diagnosticar una única solución.

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