Esto es lo que las empresas necesitan para el desarrollo de la inteligencia artificial

El uso de la inteligencia artificial (IA) permite a las empresas que manejan datos, automatizar procesos elaborados en muy poco tiempo. La programación de sus propias soluciones de IA, sin embargo, requiere más que una buena idea y los fondos necesarios. La implementación exitosa de un proyecto de "IA propio" requiere, sobre todo, tres atributos importantes de las empresas.

  • Si no hay sistemas de IA adecuados disponibles para comprar en el mercado, las empresas pueden programar los suyos propios.
  • Para hacerlo, sin embargo, las compañías tienen que cumplir con algunos criterios, comenta Malte Zuch, Director Científico de Datos de EOS.
  • Además de la calidad de los datos y de un equipo competente de desarrolladores, depende sobre todo de la mentalidad.

“La inteligencia artificial tiene un gran potencial para trabajar de manera eficiente en cuanto a recursos, alejándose de los costosos procesos manuales y acercándose al procesamiento automático de datos. EOS se dio cuenta de esto desde el principio", dice Malte Zuch, Director Científico de Datos de EOS en Hamburgo, Alemania. Es un sector que está demasiado especializado para el software de venta al público. El resultado: en el Centro de Análisis (CoA), su equipo está programando con éxito sus propias soluciones de IA para el negocio de la gestión de créditos e inversiones. Tres atributos son cruciales para esto: personal bien entrenado, una cultura de error positiva y, por último, pero no menos importante, datos, datos, datos.

Desarrollo de la IA en las empresas: Malte Zuch, Director Científico en el Centro de Análisis de EOS

Cuanto mejores sean los datos, mejor será la IA

Los datos son la comida que alimenta la IA. La calidad y la cantidad van de la mano: cuantos más datos y mayor densidad de información, más eficazmente puede funcionar y más rápido evoluciona. "El proceso de aprendizaje de la IA es comparable al de un niño: un niño puede seguir leyendo tanto como antes, pero si sólo lee cómics, la curva de aprendizaje se aplana muy rápidamente", dice Zuch. "La calidad de los datos se hace visible en el resultado de la IA. Tomemos una simple predicción de sí/no con un número igual de "sí" y "no". Una tasa de exactitud de más del 50 por ciento ya es mejor que un generador aleatorio - cualquier cosa por debajo de eso indica una mala calidad de los datos. Dependiendo del resultado deseado, puedes intentar mejorar la tasa mejorando los datos".

Se necesitan científicos de datos: bien entrenados, una necesidad - la diversidad, una ventaja

Además de los datos, por supuesto también se necesitan mentes brillantes que piensen en los sistemas en los que están trabajando. Pero ¿cómo se forma el equipo perfecto de desarrolladores? Según Malte Zuch, debe ser tan diverso como sea posible: "En el campo de la ciencia de los datos, a menudo se trata de pensar fuera de la caja. Cuantas más culturas y trayectorias de vida se unan, más ángulos tendremos desde los que mirar los problemas. Nuestro equipo está formado por físicos, matemáticos, biogenéticos y, por supuesto, informáticos. Una vez incluso tuvimos un biólogo de aves a bordo para averiguar más sobre el comportamiento del enjambre". Otras cualidades importantes son la curiosidad natural, una gran disposición para aprender en un sector de ritmo rápido y, por supuesto, cierta afinidad con los números.

Sin embargo, la búsqueda de personal adecuado no suele ser fácil para la empresa: "La inteligencia artificial es todavía una industria relativamente joven con relativamente pocos especialistas, en la que durante mucho tiempo fue difícil entrar por falta de opciones de formación. En mi época, todavía no había oportunidades serias de capacitación". Esto ciertamente se ve diferente hoy: En los últimos años, muchas universidades han ampliado sus planes de estudio para incluir cursos relacionados con la IA, lo que da esperanza a una menor presión en el mercado laboral.
Desarrollo de IA en las empresas: Un científico de datos observa una estructura de datos

La mentalidad tiene que ser correcta, especialmente a nivel directivo

Además de los datos y el personal necesario para procesarlos, hay una cosa que las empresas necesitan por encima de todo, una visión: "Desde mi punto de vista, el factor más importante es la mentalidad correcta con la que abordar el tema - no sólo entre el personal, sino especialmente a nivel de gestión". En cierto modo, el desarrollo de la IA es una inversión en lo desconocido. Las empresas necesitan una cultura de error positiva para poder hacer frente a posibles reveses, cree Malte Zuch: "No todas las soluciones de la IA traen el éxito deseado de inmediato. El fracaso es prácticamente una parte del negocio diario. Por encima de todo, las empresas tienen que ser pacientes y encontrar el valor para decir: “¡Lo haremos mejor la próxima vez!" Después de todo, hay muchos ejemplos que demuestran que la paciencia vale la pena. Y el Centro de Análisis de EOS es uno de ellos - en EOS, hay evidencia de que el uso de la IA ya ha contribuido al éxito de la compañía.
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