Inteligencia Artificial: ¿se ha terminado la luna de miel?

El año pasado, Forrester apuntaba que: “la luna de miel en la que las empresas celebraban, ingenuamente, las bondades de una Inteligencia Artificial que prometía ser su panacea se ha acabado: […] la Inteligencia Artificial y todas las nuevas tecnologías como el big data o la computación en la nube aun requieren trabajo duro”.

Dado que el 70 % de las empresas esperan implementar IA este año, incluida Schneider Electric, me gustaría ofrecer tres maneras concretas por las que las compañías pueden aprovechar el valor de negocio que creo firmemente que nos ofrece la AI.

Lección 1: sé pragmático

Integrar una estrategia de IA puede parecer una tarea desalentadora, como apunta Forrester en su análisis, por lo que recomendamos que cualquier compañía que se embarque en esta aventura empiece con un enfoque pragmático y práctico para proyectos de IA individuales.

Pregúntate: “¿qué problema puedo resolver implementando una solución de IA?”. Esta cuestión siempre lleva a que nuestro proceso de investigación y desarrollo, su pregunta siempre lleva a que nuestro proceso de I + D lidere con el desafío del cliente en mente. Este enfoque funcionó bien, por ejemplo, cuando un cliente onshore de petróleo y gas necesitó una manera de administrar mejor la productividad y el mantenimiento de bombas de aceite extremadamente remotas. Trabajamos con Microsoft para desarrollar una solución que utilizaba análisis locales basados en machine learning.

Lección 2: sé capaz de ver el valor en los nuevos modelos de negocios digitales habilitados por AI

Para todos nosotros, la transformación digital consiste en encontrar maneras de crear nuevos valores de negocio a partir de la digitalización. Recientemente, tuve la oportunidad de charlar en profundidad sobre este tema con Çağlayan Arkan, Microsoft’s General Manager of Manufacturing.

Estuvimos de acuerdo en que, a menudo, es complicado para cualquier empresa patrimonial ver más allá de su modelo de negocio principal y lanzar y acelerar un viaje digital. ¿Canibalizaré mi negocio? ¿Cómo genero nuevo valor para los clientes?

Las aplicaciones IA pueden ayudar a los clientes a entender que significa realmente impulsar nuevos modelos de negocio en una manera rentable y disruptiva.

Tomemos las (OEMs) como ejemplo. La mayoría de OEMs construyen equipamiento altamente especializado, como la máquina de cápsulas de café de menor tamaño que co-innovamos con nuestro cliente SOMIC. En muchos casos, el CapEx comprometido en máquinas tan hechas a medida es alto. Pero, ¿qué ocurre si un generador de máquinas puede aprovechar la IA, junto con capacidades de monitoreo remoto, para comenzar a ofrecer “tiempo de uso como servicio” a sus usuarios finales? Esta es una forma de reducir la carga de CapEx para los usuarios finales. Solo la Inteligencia Artificial hace posible este modelo comercial, ya que los modelos de datos capacitados pueden calificar si el bajo rendimiento de una máquina es un problema de la máquina, un error humano o de otro tipo. ¿Ves el valor de la IA aquí para impulsar nuevos modelos de negocios?

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Lección 3: desarrolla fortalezas además de la experiencia de tu dominio

Tener una gran experiencia  es fundamental para que los proyectos de inteligencia artificial tengan éxito. No subestimes su valor. ¿Por qué? La sobrecarga de datos es una realidad conocida, por lo que está claro que no necesitamos más datos. Lo que sí necesitamos son formas mucho mejores de aprovechar el valor comercial de los mismos. La mayoría de las empresas no son expertos en inteligencia artificial; canalizar la experiencia en el dominio es lo que hará que los proyectos de AI sean relevantes para las empresas y sus clientes.

Esto es realmente lo que vemos como el mejor valor de la IA: convertir los datos en activos. Puede leer más sobre este proceso en un artículo que escribí junto con Lance Olson, Director Asociado de Gestión de Programas, Plataforma AI en la Nube de Microsoft.

La arquitectura EcoStruxure de Schneider Electric se basa en nuestra propia experiencia de dominio profundo en la industria, los edificios, los centros de datos, la red, la planta y la máquina. Profundizamos aún más a nivel de segmento para asegurarnos de que nuestros proyectos de inteligencia artificial impulsados por el cliente tengan un impacto empresarial valioso.

Mi punto aquí es crear equipos de proyectos de inteligencia artificial que incluyan un experto en inteligencia artificial, un científico informático y, lo más importante, un experto en dominios. Es el experto en dominios quien puede hacer las preguntas correctas para resolver la inteligencia artificial y, lo que es más importante, saber cómo responder mejor a lo que revelan los modelos de inteligencia artificial (por ejemplo, las aplicaciones de mantenimiento predictivo).

El prometedor futuro de AI está aquí

Entonces, ¿ha terminado la luna de miel para la IA? Con la debida atención a los problemas de integración y despliegue, creemos que la inteligencia artificial como la próxima ola de innovación de IoT apenas ha comenzado.

Puedes encontrar el artículo original, en inglés, en la web de Schneider Electric.

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Imagen: Adoriasoft LLC
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