Las empresas invierten millones en iniciativas de inteligencia artificial (IA), pero se encuentran en el purgatorio de los pilotos: ciclos interminables de pruebas y ajustes sin resultados tangibles. No basta con empezar con fuerza, hay que terminar con impacto.
Hay mucho en juego, pero la IA tiene el potencial de revolucionar las industrias, impulsando una eficiencia, innovación y crecimiento sin precedentes. Sin embargo, los pasos en falso pueden conducir al despilfarro de recursos, a la pérdida de oportunidades y a contratiempos estratégicos. Para navegar por este terreno traicionero, hay que ser disciplinado e implacable. Estas diez estrategias cubren todos los aspectos críticos, desde la integridad de los datos y la velocidad de desarrollo hasta la experiencia del equipo y la implicación de los ejecutivos.
Datos impecables
Si descuida la calidad de los datos, está condenado. Es muy sencillo: su IA es tan buena como los datos de los que aprende. Los grandes datos son seductores, pero más no es mejor si es basura. Invierta mucho en la gobernanza de los datos. Esto implica una validación y limpieza rigurosas de los datos, así como comprobaciones continuas de la calidad. Dé prioridad a la relevancia y la precisión, y deseche todo lo que no cumpla las normas más estrictas. Si sus cimientos son débiles, toda su estructura de IA se derrumbará.
