Los jugadores del sector industrial deben seguir cinco recomendaciones pragmáticas para permitir mejoras de rendimiento basadas en IA.

Ciertamente, ningún curso de acción estandarizado y singular puede permitir que todas las mejoras en el desempeño de las organizaciones industriales sean mejoradas por la IA. Hay, sin embargo, una serie de enfoques y perspectivas recomendadas que deben adoptar las empresas aspirantes en el sector industrial. Estos son el resultado de nuestras conclusiones acerca de IA, así como nuestras observaciones de los actores más exitosos en el sector industrial y sus industrias adyacentes con similares IA, en relación con los desafíos.

1. Obtener una comprensión de lo que puede hacer IA, dar prioridad a los casos de uso, y no perder de vista la economía – sin un caso de negocio ninguna innovación sobrevive.

La velocidad de la innovación en el campo de la IA es abrumadora. Hace sólo una década, los buenos algoritmos de reconocimiento de voz se consideraban casi ciencia ficción. Hoy en día, millones de personas dependen de ellos para comunicarse con las máquinas que los rodean. Por ejemplo, las personas obtienen instrucciones de conducción al dar comandos de voz a SIRI, el asistente personal de Apple, o interactuar casi naturalmente con Echo, el asistente personal de Amazon. Aunque la IA se está volviendo una segunda naturaleza en ciertos reinos, es importante no hacer inversiones precipitadas en la tecnología de moda sin entender cómo puede aportar valor a su propio negocio.

El primer paso para establecer un sólido caso empresarial de IA es separar el bombo y el zumbido alrededor de la IA de sus capacidades reales en un contexto específico del mundo real. Esto incluye una visión realista de las capacidades de IA y una contabilidad honesta de sus limitaciones. Un requisito previo es sin duda una comprensión suficiente y de alto nivel de cómo funciona IA y cómo difiere de los enfoques tecnológicos convencionales y lo que se necesita para obtener el motor de IA en su propio negocio.

Incluso, construir un caso de negocio real es mucho más fácil decirlo que hacerlo. Gran parte de la información es imperfecta, los retornos suelen ser confusos y poco claros en las primeras etapas, y los que dudan se alinean listos para bloquear nuevas ideas de entrar en el proceso de comercialización.

 

Lo que ayuda es una priorización pragmática de los posibles casos de uso de los productos y procesos mejorados con IA. Debe contener dos dimensiones principales. Además de la viabilidad técnica y la complejidad del motor de IA requerido, el potencial de impacto global, derivado de las estimaciones de la línea de base financiera y el potencial de optimización deberían ser parámetros clave de priorización.

En el artículo de la siguiente semana encontrarás la segunda parte sobre las recomendaciones pragmáticas en el sector industrial  para mejoras de rendimiento basadas en la IA (Inteligencia artificial)

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