Es un hecho que la Inteligencia Artificial ha alcanzado niveles de desarrollo suficientes para alterar de manera significativa la forma en que ciertas tareas se realizan. Autores hablan de una cuarta revolución industrial.
Entender de qué manera la Inteligencia Artificial puede ayudar a su organización y cómo impactará su sector industrial, es clave para extraer el máximo valor de esta tecnología.
Cada nueva tecnología impacta los procesos de negocio, ofreciendo a las empresas la oportunidad de rediseñarlos, mejorar su posición competitiva y así crecer por sobre su competencia. En particular, la Inteligencia Artificial, puede impactar positivamente en un rango amplio de áreas de la organización, como hemos abordado en artículos anteriores, teniendo ellos varias características en común.
En este articulo te contaré cómo abordar un proyecto de incorporación de Inteligencia Artificial a los procesos de tu negocio y ¡las claves de su éxito!
1. Elegir el Proceso adecuado
El primer paso y fundamental del proyecto es el elegir el proceso de negocio. Aunque ello pareciera un paso trivial, se debe tener en cuenta varios aspectos:
Impacto organizacional
En general, los procesos que tendrán un impacto importante con la incorporación de Inteligencia Artificial tienen las siguientes características:
- Involucran a un número importante de personas para su ejecución
- Tienen una alta carga de análisis documental o de información en general
- Implican muchas interacciones con terceros (internos o externos)
- Son repetitivos y/o están bien definidos y delimitados
- En espacios de trabajo sensorizados, maquinarias podrían ser optimizadas para operar con óptimos específicos al material o labor al que son destinados
En nuestra experiencia, elegir un proceso de complejidad media con alto impacto respecto a los objetivos de la compañía, permite a la organización aprender a implementar IA para expandirla luego a mayor velocidad en otros procesos de negocio.
Definición y delimitación
Pero este proceso debe estar bien definido y delimitado a través de un conjunto estructurado y sistemático de pasos o actividades diseñadas para lograr un objetivo o resultado específico. Algunas de ellas son:
Entradas y salidas: el proceso define entradas claras (lo que se necesita para empezar) y las salidas deseadas (lo que se debe lograr).
Documentar: instrucciones, directrices y cualquier formulario o plantilla relevante.
Pasos claros: pasos precisos que deben seguirse.
Eficiencia: reducir los pasos innecesarios y optimizar la utilización de los recursos.
Consistencia: produce consistentemente los mismos resultados cuando se ejecuta en condiciones similares.
Roles y responsabilidades: asignación de roles y responsabilidades específicas a individuos o equipos en cada paso del proceso.
Control de calidad: definir mecanismos para el aseguramiento de la calidad.
Adaptabilidad: flexibilidad, adaptación a circunstancias cambiantes o mejoras.
Mejora continua: revisar y mejorar periódicamente los procesos.
Así, las posibilidades de aplicación de IA en las empresas son inmensas. Algunos ejemplos son la optimización de procesos industriales, interacciones con clientes, procesos de cobranza, generación de contenidos, intercambio de datos, manejo y consulta de documentación, optimización de rutas o de procesos logísticos, etc.
2. Elegir el Modelo adecuado
Una vez que se ha identificado y elegido un proceso a mejorar, el paso siguiente es buscar el o los modelos de IA que pueden adaptarse mejor al tipo de desafío que presenta. Algunas veces, un modelo puede bastar para mejorar un proceso específico, otras veces se requerirá de un cierto orquestamiento.
Seleccionar modelos requiere, a su vez, estructurar conjuntos de datos de ajuste y prueba, definir los criterios de control de calidad y sesgo, los mecanismos de alimentación de dichos modelos y los criterios de localización. En función de lo anterior es posible definir una matriz de potenciales proveedores y/o modelos a evaluar, a lo que sigue un periodo de ajuste o entrenamiento: pruebas de prompting si son modelos de prueba, de ajuste para otros modelos, definir los criterios de reentrenamiento o finetuning (según el tipo de modelo con mejor ajuste al proceso).
En este paso se recomienda contar con la asesoría de un experto que conozca estos modelos y pueda realizar directamente esta labor de selección o guiarle en el camino más corto para resolverla.
3. Integrar la solución
Una vez verificado el ajuste adecuado de el o los modelos al proceso y que efectivamente existe convergencia y utilidad predictiva u operativa del modelo, podemos pasar a la siguiente etapa, que es la integración con otras herramientas (ERP, plataformas de comunicación omnicanal, sistemas no code, plataformas scada y otras múltiples alternativas que dependerán del proceso que se esté automatizando).
Esta etapa generalmente es realizada por el equipo liderando la integración de IA, junto a equipos internos o terceros externos que conocen y manejan las herramientas a integrar.
4. Evaluar tecnologías complementarias
Un elemento importante a considerar en los procesos de integración, es que la automatización mediante AI puede requerir de tecnologías complementarias (por ejemplo, bases de datos vectoriales) y puede hacer obsoletos sistemas o áreas en las empresas (por ejemplo, la tecnología de Analítica CX de Alloxentric hace obsoletas las herramientas de speech analytics y redundantes las labores de escuchas de audios).
El equipo implementador de IA debe ser capaz de identificar las oportunidades derivadas de la integración para así llevar a la organización al máximo nivel de valor de este proyecto.
5. Articular la seguridad
Una vez definidas las mecánicas de integración con sistemas existentes y las nuevas tecnologías requeridas, comienza el diseño del proceso de seguridad asociado a la tecnología y de su ciclo operacional completo. Debe responderse a preguntas relacionadas con los ciclos y procesos de adaptación o entrenamiento de los modelos a utilizarse, mecanismos de validación de los datos, mecanismos de finetune, rag u otro, ciclos y frecuencias de entrenamiento.
En este paso, es fundamental la colaboración del equipo de TI interno y el equipo implementador de IA. Los primeros aportarán el marco de referencia de seguridad que exige la empresa, mientras que los segundos indicarán las especificidades requeridas por la integración.
¿Cuáles son los factores críticos de éxito?
Para que un proyecto de integración de Inteligencia Artificial a procesos sea exitoso, la identificación del proceso y el desafío que este plantea es clave. Es común enamorarse de un problema o proceso a automatizar, pero en este caso, dados los tiempos, esfuerzos y costos que tendrá que emplear la organización para llevar a cabo el proyecto, es imperativo determinar si ese proceso es uno “que valga la pena para automatizar”.
La segunda clave es elegir al asesor correcto en Inteligencia Artificial que los acompañará en este proyecto. El equipo asesor podrá guiarle en cada uno de los pasos que hemos descrito, incluso en la selección del proceso. Ello le ahorrará tiempo y esfuerzos a la vez de asegurarle la selección de la mejor alternativa disponible en el mercado para lograr los objetivos propuestos.
Hay que tener en cuenta que un proyecto de automatización puede tomar de dos a tres meses para su implementación, dependiendo de su alcance y las áreas involucradas. A este periodo de tiempo le antecederá el de venta interna del proyecto, es decir, obtener el compromiso de las gerencias y áreas involucradas, además del presupuesto correspondiente.
Finalmente, la mejora continua organizacional aportara la llave para sostener el liderazgo alcanzado. Una vez que el primer proceso ha sido automatizado, es conveniente revisarlo periódicamente para identificar cómo puede ser mejorado con las tecnologías emergentes, a la vez de identificar nuevos procesos susceptibles de integración con IA, mismos que dada la experiencia de la compañía en este ámbito podrán ser desarrollados en paralelo. La organización entera aprende a funcionar a una nueva velocidad y una mecánica de automatización que permite proyectos cada vez más ambiciosos.
Alloxentric cuenta con un equipo experto en evaluación de procesos e implementación de proyectos de Inteligencia Artificial. Luego, podemos ayudar en este proceso en cada una de sus etapas, es decir:
- Ayudando a identificar los procesos que hoy pueden automatizarse o hacerse más eficientes mediante Inteligencia Artificial
- Eligiendo el o los modelos de IA adecuados al desafío planteado
- Buscando herramientas (propias o de terceros) que impacten positivamente en estos procesos al integrarse
- Implementando las tecnologías que ayudan a optimizar los procesos de su empresa
- Identificando los niveles de seguridad adecuados a la solución
- Entrenando a las personas en el uso de estas nuevas tecnologías
Contáctenos y conozca cómo hemos ayudado a fábricas, empresas de servicios públicos, call centers, empresas de transportes y bancos entre otras, a innovar y optimizar sus procesos de negocio de manera rápida y costo-eficiente.
