2. Contenido listo para la IA
Tener contenido listo para la IA es otro obstáculo técnico que debe superarse. El contenido debe ser seleccionado y enriquecido para obtener resultados de alta calidad con la IA.
El primer paso es curar sus datos utilizando herramientas probadas. Este proceso implica extraer, normalizar y estructurar contenido, y asegura que este se convierta en datos limpios y coherentes para sus aplicaciones de IA.
A continuación, debe abordar la normalización y estructuración de los datos. En esta etapa, su texto no estructurado debe convertirse a formatos estandarizados. Esto lo prepara para los modelos de aprendizaje automático (ML), análisis y flujos de trabajo de automatización que proporcionan un gran valor impulsado por IA.
Finalmente, se deben generar nuevos metadatos para que su sistema pueda mejorar la capacidad de búsqueda de información y la precisión del modelo de IA.
Así es como se ve en la realidad: Imagine una importante empresa de venta minorista que necesitara automatizar la generación de metadatos y mejorar las perspectivas del catálogo de productos. Al transformar su contenido empresarial en activos preparados para la IA, ese contenido puede impulsar la innovación y la eficiencia operativa de manera más fluida. Mediante el etiquetado automatizado de metadatos, los detalles del producto pueden extraerse y estructurarse con precisión en diversos formatos, mientras que el enriquecimiento contextual identifica atributos clave como marcas, especificaciones y categorías. Estas mejoras permitirían una clasificación precisa de los datos, mejorarían la precisión de la búsqueda en lenguaje natural y reforzarían el rendimiento de los motores de recomendación.
¿El resultado? Datos de productos confiables, relevancia de búsqueda mejorada y recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia del cliente y asisten procesos empresariales más inteligentes impulsados por IA.
3. Gobernanza
La gobernanza se superpone a los estados de preparación técnica y empresarial. Las organizaciones tienen una gran responsabilidad en términos de gobernanza de la IA. Desde la supervisión del acceso a los datos y la detección de incursiones maliciosas hasta la garantía de prácticas de IA responsables en toda la organización, contar con normas estrictas permite a las organizaciones implementar la IA de forma segura.
Al incorporar la IA en los productos y las operaciones diarias, las organizaciones deben desarrollar directrices claras para que los equipos de productos y los empleados mitiguen los riesgos relacionados con la IA en diferentes aspectos del negocio.
Un comité de IA también puede ayudar a supervisar la incorporación e implementación de la IA, asegurando que las directrices reflejen los avances tecnológicos y los cambios en la legislación.
Adherirse a los estándares de seguridad y cumplimiento de la organización es esencial. Dada la gran dependencia de la IA de los datos, contar con políticas sólidas y con las herramientas técnicas adecuadas proporciona una base firme para una implementación segura de la IA.
4. Ética
Usted debe tener una base ética establecida; es fundamental para ofrecer una IA responsable.
La IA ética es un punto común de preocupación entre los clientes y en las solicitudes de propuestas. La honestidad, el sesgo y la capacidad de dar explicaciones son facetas de este componente de la preparación de una empresa.
Si un motor de IA va a tomar una decisión o dar una recomendación, usted debe poder entender cómo llegó a esa conclusión y qué puntos de referencia y evaluaciones muestran que esas conclusiones son precisas. Estar preparado desde un punto de vista ético significa tener barandillas instaladas.
Los estándares de IA de Hyland incluyen transparencia, propiedad de datos, honestidad, resultados verificables, privacidad y seguridad, y gobernanza. Creemos que la IA debería ser:
- Beneficioso para la sociedad, enriqueciéndonos tanto a nivel individual como colectivo
- Transparente, de modo que los resultados puedan ser explicados y las decisiones, auditadas
- Segura y con privacidad mejorada, de modo que los datos de la organización y personales estén protegidos
- Construida, utilizada y desplegada de manera responsable a lo largo del ciclo de vida de la IA
- Diseñada e implementada para supervisar y mitigar consecuencias no intencionadas o sesgos injustos
Las empresas preparadas para la IA pueden obtener resultados de IA de alta calidad con datos éticos, así como controlar factores como los sesgos. Los modelos de IA también deben poder defenderse de situaciones en las que los usuarios podrían intentar utilizar consignas falsas para recibir información a la que no deberían tener acceso.
Las implicaciones son muy reales para muchas industrias, en particular los servicios financieros, los seguros y la educación superior. Hay mucho en juego, desde las prácticas históricas de denegación de préstamos hasta las reclamaciones de seguro fraudulentas y las evaluaciones de los estudiantes, y los datos que alimentan un modelo de IA deben protegerse contra los sesgos y los datos contaminados.
5. Competencias
Con la aparición de capacidades de IA en tecnologías nuevas y conocidas en todos los sectores, usted no puede hacer realidad plenamente sus ambiciones respecto de la IA sin contar con las personas adecuadas que las lleven a la meta. La competencia por el talento con habilidades de IA es feroz y ha creado una brecha de talento que abarca desde ingenieros y científicos de datos hasta usuarios empresariales que necesitan conocimientos de IA que tengan aplicaciones prácticas.
Las organizaciones están ansiosas por incorporar a personas muy capacitadas, pero los expertos en IA señalan que mejorar las habilidades y adoptar interfaces fáciles de usar son rutas alternativas. Con la capacitación adecuada, todos los integrantes de una organización deberían elevar su nivel de conocimiento sobre la IA; con interfaces intuitivas como las de tipo "apuntar y hacer clic" y herramientas low-code, los usuarios diarios de las empresas pueden aprovechar la IA.
