Skip to main content

Profundizar en el contexto del negocio, la clave para implementar soluciones de IA con éxito

En una era en la que maravillas tecnológicas como ChatGPT, Copilot y Gemini, no son solo ideas sino realidades, tanto las empresas como los personas y usuarios finales están ansiosos por aprovechar sus beneficios. Estas tecnologías han democratizado la IA, haciéndola accesible a un público más amplio y despertando la imaginación sobre sus posibles aplicaciones en todo tipo de industrias y organizaciones.

Sin embargo, para materializar el potencial de la IA en valor tangible, es fundamental que las empresas y organismos públicos se enfoquen en implementar soluciones siguiendo marcos de trabajo (frameworks) adecuados. Estos marcos alinean y dirigen los esfuerzos de los equipos involucrados, facilitando la comprensión y participación de aquellos con menor experiencia en ciencia de datos, garantizando un proceso confiable y que se pueda repetir.

Uno de los frameworks de trabajo más reconocidos por equipos de Data Science es el CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), desarrollado en 1996. El modelo se destaca como un guía para enmarcar proyectos de inteligencia artificial y ciencia de datos más completos, en donde el entendimiento y comprensión del contexto de negocio es fundamental, previo a cualquier implementación de soluciones basado en IA.

Durante esta etapa preliminar de comprensión del negocio y su contexto, es esencial considerar aspectos críticos como: asegurar la alineación con los objetivos estratégicos de la empresa, evaluar el entorno interno y externo actual, incluyendo la identificación de riesgos y beneficios potenciales, y analizar las capacidades organizativas para detectar discrepancias (gaps) entre los estados actual y futuro. A partir de este análisis, se debe elaborar un plan de proyecto que involucre a todos los interesados (stakeholders), promoviendo el desarrollo de soluciones que generen valor a la organización.

Lo anterior evidencia que el éxito de la implementación de soluciones de IA no depende únicamente de la tecnología o de la adopción de los marcos de trabajo más recientes. Es esencial que las organizaciones comprendan profundamente el contexto de negocio en el que se despliegan estas soluciones, adopten marcos de trabajo y se adentren en la adecuada evaluación de sus limitaciones y fortalezas, ajustándolos a la realidad específica de cada proyecto.

Popular posts from this blog

Proteger el Futuro Digital para un entorno más seguro y sustentable

  El 30 de noviembre no solo marca la conmemoración del Día Internacional de la Seguridad de la Información, sino también nos recuerda el impacto duradero del «gusano Morris» en 1988, el primer virus de red que dejó a un 10% de las computadoras conectadas a Internet afectadas. La elección de esta fecha por parte de la Association for Computing Machinery (ACM) busca crear conciencia sobre la vital importancia de salvaguardar nuestros datos y sistemas, ya sea a nivel personal o empresarial. El panorama actual, según las estimaciones de   Cibersecurity Ventures , proyecta que los costos de los delitos cibernéticos podrían ascender a 10,5 billones de dólares anuales para 2025. Esto se destaca aún más en el   Informe de Riesgos Globales del Foro Económico Mundial   de 2023, que sitúa la ciberseguridad entre los 10 principales riesgos actuales y futuros a nivel mundial. Ante este escenario, las enormes cantidades de datos generados por las empresas hacen que la implementac...

The ideal AI chatbot for a business website

Nowadays, chatbots are everywhere. A quick online search will yield countless results. But here's the catch: many businesses dive in without thoroughly evaluating their options, often leading to less than ideal outcomes. Chatbots can be implemented in several types, each with unique functionalities tailored to different business needs. By understanding these differences, businesses can make smarter choices and create better user experiences. Next, I'll break down the different categories of chatbots and highlight the key features of each to help you choose the right one.

Applications for LLMs Large Language Models

Large Language Models (LLMs) as we have known, are sophisticated AI models that can comprehend and generate human-like text.  Trained on massive datasets, they have a deep understanding of language nuances and patterns. We can think of them as the next evolution of business intelligence tools, capable of processing and analyzing vast amounts of textual data quickly and with high level of accuracy. The training of LLMs, that is highly expensive for the moment, can generally be divided into two phases: Unsupervised Learning: The LLM is exposed to diverse text sources, allowing it to learn grammar, syntax, and even common sense reasoning. Fine-Tuning: We then tailor the model for specific business applications, whether that's summarizing complex reports, generating customer-facing content, or extracting insights from unstructured data. While LLMs excel at processing text, their capabilities extend far beyond that. We are seeing them applied in diverse fields like computer science, his...