Cuatro pasos para el éxito de la AI y del machine learning

By Pierre Fricke -

two researchers working with robotic machines

 

La AI y el machine learning (AI/ML) son temas candentes, ya que las empresas combinan el cómputo basado en la nube, la memoria y las redes con una explosión de datos nuevos. Esta combinación poderosa ayuda a las empresas a entregar una mejor experiencia centrada en el cliente, a comprender su ambiente comercial como nunca antes y a impulsar nuevos niveles de eficiencia.

Pero no es fácil alcanzar estos aciertos basados en AI/ML. En un estudio reciente patrocinado por Rackspace Technology, solo el 17 % de los encuestados informa capacidades maduras de AI/ML. La mayoría de los encuestados (82 %) todavía analiza la manera de implementar modelos de AI/ML o se esfuerza por hacerlo.

 

Por qué fracasan los esfuerzos de machine learning

Según el estudio, las empresas tienen problemas con sus esfuerzos por poner en práctica AI/ML por varios motivos:

  • Incapacidad de colocar los datos precisos en la aplicación o el punto de análisis correctos en tiempo real
    Su entrenamiento en machine learning es tan efectivo como los datos que proporciona a sus infraestructuras de AI/ML y aplicaciones inteligentes. Si los datos no son de buena calidad, son obsoletos o están incompletos, el entrenamiento será deficiente y las respuestas y los resultados que se generen serán (en el mejor de los casos) de la misma calidad de los datos y, tal vez, totalmente erróneos.
     
  • Falta de colaboración de la organización
    El diseño del entrenamiento correcto de machine learning y de los algoritmos de AI requiere una comprensión holística de los datos y procesos que automatiza, más allá de los límites organizacionales. Esto requiere comunicación y aceptación en toda la empresa. La falta de colaboración a menudo produce una mala implementación, datos de menor calidad y el rechazo de las aplicaciones/los proyectos de automatización por las partes clave de la organización.
     
  • Inmadurez en los procesos comerciales y de TI
    Si sus procesos comerciales y de TI no están bien formulados, es probable que sus datos no estén completos, y, por este motivo, la ejecución de AI/ML no será satisfactoria. Además, se podría implementar mejor AI/ML con rápidas iteraciones y mejoras en los datos y algoritmos, algo que sucede de manera más efectiva en una cultura de DevOps.
     
  • Falta de experiencia en matemática, diseño de algoritmo o ciencia e ingeniería de datos
    Debido a que la AI y el machine learning se basan en datos oportunos de alta calidad y en algoritmos bien formulados, que representan lo mejor en cuanto a procesos y modelos del mundo real, las competencias son críticas. Y encontrar talento es difícil en el mercado de hoy.
     

Pero con la estrategia de AI/ML correcta, puede superar estos desafíos. Analicemos en más detalle cómo puede hacer que esto suceda.

 

Cuatro pasos para el éxito de la AI y del machine learning

Paso 1: Construir la base

Debe comenzar por preparar sus datos y aplicaciones para migrar a los ambientes adecuados multi-cloud y de arquitectura de datos. Esto incluye conocer y entender su ambiente y requisitos actuales, y definir una hoja de ruta.

Asegúrese de que la arquitectura de datos soporte de forma adecuada las nuevas implementaciones de aplicaciones y que pueda minimizar los cargos de ingreso/egreso, al tiempo que, además, maximiza el rendimiento y la disponibilidad. En esta etapa, también se implementan transformaciones de bases de datos y migraciones de almacenes de datos.

 

Paso 2: Modernizar la arquitectura de datos

La determinación de la hoja de ruta, la estrategia y la arquitectura de datos moderna impulsa la transición a esta fase. En esta etapa, usted debe poner su atención en modernizar su arquitectura de datos, lo que implica definir, diseñar y construir la estructura de los datos. Esto incluye flujos e integración, lagos y almacenes de datos y la plataforma de análisis.

Puede empezar con esto mientras trabaja en el paso 1 o, al menos, ejecutar la migración con miras a la modernización de la arquitectura de datos.

 

Paso 3: Sentar las bases para una mayor innovación

AI/ML prepara a su organización para la automatización de alta calidad y la inteligencia predictiva, lo que impulsa a la innovación al siguiente nivel. En esta etapa, planificará la ciencia de datos al diseñar, entrenar e implementar los modelos, y al poner en práctica el machine learning (MLOps). Esto le permite entregar más valor a la arquitectura moderna de datos y nube que desarrolló en el paso 1 y 2.

 

Paso 4: Desarrollar aplicaciones inteligentes

Por último, ya está listo para comenzar a brindar capacidad y valor estratégicos, donde puede alcanzar el valor total de esta nueva estructura de datos basada en la nube que ha creado. Puede implementar aplicaciones inteligentes que incorporan servicios de chatbot, procesamiento de lenguaje natural, visión artificial, motores de recomendación, mantenimiento predictivo o, incluso, acciones, y obtener valor de los datos de IoT. Todo es posible ahora y forma una nueva base para su empresa.

 

Orientación de expertos para su recorrido hacia la AI y el machine learning

Cuando sus datos trabajan más para usted, puede llevar sus recursos más allá y ofrecer aplicaciones, servicios y resultados inteligentes. A su vez, esto le permite tomar decisiones más inteligentes, mejorar la colaboración, ofrecer nuevos flujos de ingresos y modelos comerciales, y transformar la experiencia del cliente.

¿Necesita ayuda para llevar los datos adecuados a la aplicación correcta en el momento comercial preciso, mientras ofrece un nuevo nivel de información comercial? Nuestros expertos están a su disposición para ayudar. Deje que nuestros especialistas lo ayuden a aprovechar el poder de la AI y de la arquitectura de datos moderna.

 

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