Puntos clave: El modelo de madurez de IA ofrece un marco para que las organizaciones evalúen sus capacidades de IA, mejorando el impacto empresarial mediante la implementación estratégica. Define cinco niveles de madurez que guían a las empresas en la integración eficaz de tecnologías de IA.
- La IA están vista como un procesamiento avanzado de información, que mejora la toma de decisiones.
- El modelo de Gartner categoriza a las organizaciones según sus etapas de integración de IA.
La IA están conocida como inteligencia artificial. Evaluar su valor está notoriamente complicado, por muchas razones. Para ello, es mejor pensar en la IA no como inteligencia artificial, sino como Procesamiento Avanzado de Información. Están la misma IA que todos conocen, pero cuando se piensa como procesamiento de información, podemos ver la tecnología como una herramienta y no como otra especie pensante. Con herramientas, obtén la capacidad de Crear cosas nuevas.
En este artículo, exploro cómo las empresas utiliza la IA en diferentes etapas: el modelo de madurez de la IA. También analizo problemas que la IA puede resolver y formas de adoptar la IA, para que te madure tu estrategia y aplicación de IA.
La IA añade valor empresarial
Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a procesar datos de formas novedosas imposibles de Lograr antes. Las matemáticas llevan años ahí, pero la falta de datos y potencia de cálculo las hizo inviables.
Hoy, por supuesto, eso ha cambiado. El aprendizaje automático abre la posibilidad de recopilar enormes cantidades de más datos porque puede tanto hacerlo:
- Encontrar causalidad a partir de muchos datos (antes imposible)
- Localiza fragmentos de datos sin que un ingeniero tenga que construir árboles de decisión para Obtén allí
El procesamiento avanzado de información —la herramienta que nos ayuda a medir la IA estratégicamente— aporta un nuevo valor a las empresas. La clave a recordar están que la IA están Procesamiento Avanzado de Información. Diferentes empresas utilizan sus herramientas de forma diferente. No todas las empresas pueden utilizarlas igual. Por ejemplo, la IA tiene más valor para las empresas que gestionan mucha información y menos para quienes hacen poco.
Por eso existen diferentes etapas de IA en las que entran las empresas. Conoce más sobre cómo la Inteligencia Artificial para Operaciones de TI está causando sensación en la optimización de las operaciones de TI para organizaciones de todo el mundo.
¿Qué es un modelo de madurez?
Un modelo de madurez de datos están un marco que las organizaciones pueden utilizar para evaluar capacidades en un área específica. Describe fases o etapas del desarrollo, eficiencia o sofisticación de una capacidad. Las empresas utilizan modelos de madurez para planificar inversiones, mejorar procesos y áreas de competencia, y Haz cambios estratégicos.
Cada modelo es diferente, pero en general, la mayoría sigue estos niveles típicos:
- Inicial: Los procesos no son definidos. Las actividades no son planificadas, son ad hoc y reactivas. Las capacidades son indefinidas. Sin controles, los resultados son impredecibles.
- Repetible: La gestión básica de proyectos está establecida. Los procesos son empiezan a surgir y se son utilizan indicadores clave de rendimiento (KPI). Se identifican sons resultados, logrando resultados predecibles y consistentes.
- Definido: Los procesos documentados y estandarizados son alineados con los objetivos organizativos. Los miembros del equipo Obtén formación, tienen directrices y trabajan hacia métricas para garantizar resultados consistentes.
- Gestionado: Las mediciones y controles son completamente desarrollados con un enfoque basado en datos para la mejora continua.
- Optimizado: Los procesos son bien definidos, probados y eficientes. El enfoque está en la innovación, la resiliencia y la adaptabilidad.
Las industrias que han adoptado el enfoque del modelo de madurez son las de tecnología y TI, sanidad, manufactura y servicios financieros.
Modelo de madurez de IA
Las empresas utiliza la IA de diferentes maneras. Gartner ha publicado un modelo de madurez de IA que segmenta a las empresas en cinco niveles de madurez respecto al utiliza de IA de una organización.
Por eso existen diferentes etapas de IA en las que entran las empresas. Ve cómo BMC Service Management ahora ofrece soluciones de IA generativa para ayudar a mejorar la madurez de la IA de tu organización.
La mayoría de las empresas hoy en día entran en el Nivel 1 de Concienciación: sus negocios solo se benefician ligeramente de la IA. Pocas empresas son en Nivel 5, y pocas son listas y tienen la capacidad de integrar la IA en todos sus procesos.
En cada etapa del modelo de maduración de Gartner, una empresa tiene un enfoque diferente de la IA:
Nivel 1. Conciencia
Las empresas en esta etapa conocen la IA pero aún no la han utilizado del todo. Estas empresas pueden estar entusiasmadas por implementar IA. A menudo hablan más de ella de lo que creen. Formulan ideas, pero no estrategias, sobre cómo utilizar la IA en sus negocios.
Nivel 2. Activo
Estas empresas son jugar con la IA de forma informal. son experimentando con IA en cuadernos Jupyter, y puede que hayan implementado algunos modelos de la biblioteca TF.js en sus procesos.
Nivel 3. Operativo
Estas empresas han adoptado el aprendizaje automático en sus funciones diarias. Probablemente cuentan con un equipo de ingenieros de ML. Podrían estar manteniendo modelos o creando data Pipelines o versionando datos. Tienen la infraestructura de ML establecida y son utilizan ML para ayudar en algunas tareas de procesamiento de información—de ahí el enfoque de Procesamiento Artificial de Información para medir el valor.
Nivel 4. Sistémico
Estas empresas son utilizando el aprendizaje automático de una manera novedosa para revolucionar los modelos de negocio. A menudo, el bombo en la fase de concienciación puede indicar que son disruptivos, pero la diferencia entre una empresa de Nivel 1 y una de Nivel 4 está en que la empresa de Nivel 4 tiene los pies en el suelo, con la infraestructura de aprendizaje automático en marcha.
Nivel 5. Transformacional
Las empresas a este nivel del modelo de madurez de datos de Gartner utilizan ML de forma generalizada. El aprendizaje automático y el procesamiento de información están la oferta de valor para sus clientes.
Las empresas en esta etapa dependen de la IA para realizar un trabajo pesado significativo para el negocio. Google está una empresa de procesamiento de información. Facebook clasifica publicaciones de estado y anuncios. Amazon, Netflix y Yelp recomiendan productos, películas y restaurantes a los usuarios. Todas estas empresas utilizan Aprendizaje Automático para ajustar sus propios algoritmos, modificar su oferta de productos y optimizar la infraestructura de sus sistemas (es decir, Netflix experimenta baja latencia en zonas horarias específicas).
Cómo adoptar la IA para aumentar el valor empresarial
Adoptar la IA no debería ser un paso que las organizaciones tomen solo porque sea un tema de atención. Cualquier adopción de IA debería aportar un valor estratégico y medido al negocio. Preguntas que hacer:
- ¿Qué decisiones Haz mi empresa?
- ¿Qué datos recopila mi empresa?
La IA están útil a la hora de tomar decisiones basadas en datos. Tu empresa debe ser capaz de hacer esta única cosa muy, muy bien si quiere Obtén el máximo partido a la IA.
Adoptar la IA están un proceso continuo de dos pasos: explorar las prácticas actuales y generar nuevas decisiones para aumentar el valor de tu empresa. Funciona cuando se recopilan los datos están y hay que tomar una decisión. Si te tienes los datos, ¿qué decisión se puede tomar a partir de ellos? Si te Haz decisiones, ¿qué datos están necesarios para Haz esa decisión? Por último, ¿cómo puede te Comienza ver cada actividad diaria como una decisión basada en datos?
1. Explorar las prácticas empresariales actuales
Comienza explorando el negocio en las áreas donde puede utilizar IA. Aunque la tarea parezca remedial y tan fácil que no necesite ser automatizada, la automatización está más valiosa a largo plazo.
Cuando una persona no tiene que Haz la misma decisión una y otra vez, son mentalmente libre para Haz otras decisiones. Con el tiempo, practicar la automatización permite que el mismo equipo ejecute muchos procesos diferentes, con un crecimiento continuo, en lugar de maximizar su capacidad mental para resolver el mismo problema una y otra vez. Sin automatización, la única opción para crecer están contratar más miembros en el equipo.
2. Hacer lluvia de ideas para nuevas decisiones que Haz que tu empresa sea más valiosa
Tras examinar los procesos empresariales actual son es, es hora de empezar a pensar en nuevas formas en que la organización puede llevar a cabo su negocio. Al aclararlo, el punto central de atención—toda tu atención—debería girar en torno a la toma de decisiones basada en datos.
Estudio de caso sobre la adopción de la IA
Por ejemplo, observa a tu equipo de ventas. La IA puede usarse para ayudar a un equipo de ventas a segmentar a sus clientes en tipos. Un agente de ventas se beneficia seleccionando el tipo de cliente para negociar mejor un acuerdo u ofrecer los servicios adecuados. La IA puede absorber datos como la edad del cliente, el correo electrónico, la ubicación, los hábitos de compra, los hábitos de usuario y utilizar algo parecido a un algoritmo de agrupamiento K-means para clasificar a los usuarios en tipos. A menudo, según la historia, la IA puede ser mejor haciendo esto que el agente de ventas. Los cazatalentos en Moneyball pensaban que reconocían a un buen jugador cuando lo veían, pero en cuanto a los datos, los algoritmos lo hacían mejor.
No solo la IA podría hacerlo mejor, sino que el tiempo del equipo de ventas están libre para centrar su atención en otra cosa. Con la capacidad mental del equipo liberada de tener que bailar cortesías con sus clientes alrededor de todo tipo, pueden utilizar la IA para ayudar en el reconocimiento de tipos y ahora inundar su mente realizando otras tareas de mayor nivel, como refinar la oferta de producto para un tipo concreto. Cuando eso puede automatizarse, el equipo de ventas puede centrar su atención en otra cosa, se automatiza, y así sucesivamente...
Los equipos de ventas, a través del utiliza de la IA, Obtén convertirse en desarrolladores. Apilan procesos sobre procesos para permitir que la IA se convierta en su asistente personal de agentes de ventas. Obtén la pereza. Permite que el software haga cada vez más trabajo.
La IA ayuda a tu organización a Haz decisiones
La IA puede ayudar a cualquier organización a Haz decisiones. Aquí son algunos ejemplos:
- Clasifica una lista de objetos. Por ejemplo, el estatus de una persona está más valioso que otro. O bien, este color en particular está más apreciado que otro.
- Recomienda artículos. Si a esta persona le gusta X, también le gustará Y.
- Descubre anomalías. Detecta qué cadena de suministro está funcionando de forma ineficiente. Identifica qué cliente está más probable que regrese. Identifica qué cliente están más propensos a querer otro producto de tu empresa.
- Clasifica las poblaciones en tipos. Segmenta tu población de clientes en cuáles son usuarios principales, usuarios ocasionales y usuarios puntuales. Coloca tu población en personalidades: aversas al riesgo o que buscan riesgos. Combina las características del producto en conjuntos para refinar la oferta: El plan base incluye estas 5 características, el intermedio con estas 8 y el plan avanzado con estas 15 características.
Recursos adicionales
Para más información sobre este tema, consulta el blog BMC Machine Learning & Big Data o lee estos artículos:
- Qué significa la democratización de la IA para la TI empresarial
- Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Profundo y Estadística
- Aprendizaje automático: bombo vs realidad
- Cómo Crea una Canalización de Aprendizaje Automático
- Machine Learning con TensorFlow y Keras, una guía en varias partes con tutoriales
- Aprendizaje automático con sciKit conoce, una guía en varias partes con tutoriales
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.