{"id":37317,"date":"2020-01-28T17:25:13","date_gmt":"2020-01-28T23:25:13","guid":{"rendered":"https:\/\/boletin.com.mx\/?p=37317"},"modified":"2020-01-28T17:25:13","modified_gmt":"2020-01-28T23:25:13","slug":"adopcion-de-ia-en-las-empresas-cuales-son-los-retos-y-como-superarlos","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/imprentaedicom.mx\/boletin2023\/2020\/01\/28\/adopcion-de-ia-en-las-empresas-cuales-son-los-retos-y-como-superarlos\/","title":{"rendered":"Adopci\u00f3n de IA en las empresas: \u00bfcu\u00e1les son los retos y c\u00f3mo superarlos?"},"content":{"rendered":"
Desde sistemas heredados hasta asegurar la inversi\u00f3n, existen retos que deben superarse en una etapa temprana del proceso de adopci\u00f3n de IA.<\/h5>\n
\n

El ingreso manual de datos, detecci\u00f3n de spams<\/em>, diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos poco precisos, deficiente segmentaci\u00f3n de clientes, mantenimiento predictivo, son algunos problemas de negocio que muchas compa\u00f1\u00edas experimentan d\u00eda a d\u00eda, pero a medida que m\u00e1s organizaciones adoptan la Inteligencia Artificial en sus m\u00faltiples procesos de negocio, aumenta tambi\u00e9n la visibilidad de los beneficios de negocio que brinda esta tecnolog\u00eda disruptiva, y ayuda a facilitar la toma de mejores decisiones. Seg\u00fan un estudio reciente, se prev\u00e9 que los ingresos del sector de inteligencia artificial en el mundo crezcan de 8.1 mil millones de d\u00f3lares en 2018 a 105.8 mil millones de d\u00f3lares para 2025.<\/p>\n

Desde sistemas heredados hasta asegurar la inversi\u00f3n e incluso la implementaci\u00f3n del IA en el lugar de trabajo, existen una serie de retos que deben superarse en una etapa temprana del proceso. En este contexto, en Ricoh Latin America<\/a> presentamos cinco barreras de adopci\u00f3n de IA y c\u00f3mo las empresas pueden superarlas de cara al 2020:<\/p>\n

    \n
  1. Sistemas heredados:<\/strong> Muchas organizaciones conf\u00edan en la infraestructura, aplicaciones o dispositivos heredados para entregar algunas de sus operaciones de TI. Actualizar todo de una vez es un gran desaf\u00edo. Esta infraestructura heredada a menudo se ve como un impedimento para adoptar el aprendizaje autom\u00e1tico o la inteligencia artificial. Afortunadamente, la computaci\u00f3n en la nube, o m\u00e1s espec\u00edficamente, la nube h\u00edbrida<\/a>, ha cambiado esta situaci\u00f3n. La nube h\u00edbrida es cuando una organizaci\u00f3n utiliza infraestructura de TI local y alojada en la nube. Esta es una situaci\u00f3n cada vez m\u00e1s com\u00fan.<\/li>\n
  2. Escasez de habilidades:<\/strong> Actualmente, existe una escasez de habilidades en torno a la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico y esto puede dificultar los esfuerzos para desarrollar todas sus capacidades. Es importante brindar a las personas dentro del negocio la oportunidad de involucrarse. Esto resulta en una excelente manera de encontrar personas que est\u00e9n entusiasmadas con la IA y quieran aprender m\u00e1s.<\/li>\n
  3. Falta de apoyo de la alta gerencia:<\/strong> Uno de los factores clave a tener en cuenta al implementar IA a las partes interesadas principales es que debe tener en cuenta a su audiencia y sus prioridades. Normalmente, los tomadores de decisiones no est\u00e1n interesados en los detalles t\u00e9cnicos y operativos. Se centran en los objetivos comerciales m\u00e1s amplios y en la rapidez con que pueden alcanzarlos. Los casos de uso espec\u00edficos y realistas junto con el ROI proyectado son mucho m\u00e1s \u00fatiles que un “panorama general”. Cuantos m\u00e1s datos y m\u00e9tricas puedan usar para respaldar su caso, mejor.<\/li>\n
  4. Desarrollar una estrategia coordinada de datos:<\/strong> Lo que he visto trabajando con clientes es que los proyectos de ciencia de datos pueden terminar aislados. Mantener los proyectos en ejecuci\u00f3n y en funcionamiento se convierte en una tarea dif\u00edcil y es menos probable que superen la etapa piloto. Lo importante es demostrar un enfoque robusto y escalable.<\/li>\n
  5. Falta de comprensi\u00f3n en el negocio:<\/strong> El equipo de inteligencia artificial o aprendizaje autom\u00e1tico deben ser visibles en la organizaci\u00f3n. Realizar presentaciones y talleres regularmente para explicar la estrategia y los objetivos es clave. Esta funci\u00f3n consiste en explicar c\u00f3mo funciona, qu\u00e9 puede hacer y hacer todo lo posible para incluir a las personas en este viaje.<\/li>\n<\/ol>\n

    Existe cierta preocupaci\u00f3n sobre los efectos de la IA en el mercado laboral. Pero informes recientes sugieren que la IA crear\u00e1 miles de empleos. Demostrar a los compa\u00f1eros que la IA puede ayudarlos, no reemplazarlos, es una buena pr\u00e1ctica. El sue\u00f1o de una semana laboral de 4 d\u00edas con el mismo salario es un buen ejemplo para compartir. Eso es algo que casi todos desear\u00edan y la IA puede ayudarnos a llegar all\u00ed.<\/p>\n

    [ Julio Urrutia | Director Consulting en Ricoh Latin America ]<\/strong><\/p>\n\n\n

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