por Dennis Turpitka – Consejo de Tecnología de Forbes
Actualizar su producto utilizando tecnologías de primer nivel como la inteligencia artificial (IA) a menudo se considera la clave para obtener una ventaja competitiva. Incluso durante la pandemia de 2020, el 47% de las organizaciones dejaron sin cambios sus inversiones en IA y el 30% decidió aumentar su financiación de IA, según Gartner.
La IA puede mejorar los procesos en varias industrias. Por ejemplo, cuando se aplica en la atención médica , la IA puede analizar miles de resonancias magnéticas y rayos X en minutos, lo que ayuda a los terapeutas a identificar rápidamente las anomalías. En la producción industrial, las soluciones de IA pueden mejorar el control de calidad procesando una amplia gama de datos de las líneas de producción, registros de mantenimiento y quejas de los clientes.
Pero a pesar de su potencial prometedor, la inteligencia artificial y otras tecnologías innovadoras deben implementarse con un enfoque en proporcionar valores comerciales particulares y satisfacer necesidades particulares, no basadas en exageraciones. De lo contrario, corre el riesgo de terminar con un proyecto sobre publicitado, sobrevalorado pero de bajo rendimiento.
En esta publicación, me gustaría compartir algunos consejos para ayudarlo a decidir si su proyecto necesita inteligencia artificial.
Cuatro cosas a considerar antes de implementar la IA
Seamos realistas: para tomar una decisión razonable sobre la adopción de la IA, es necesario realizar una investigación exhaustiva, que puede llevar de varias semanas a varios meses. Sin embargo, hay algunas cosas que puede considerar ahora mismo para tener una idea general de si su proyecto necesita IA o no:
Los aspectos éticos de la implementación de la IA
Un código de ética de la IA generalmente establece que las tecnologías de la IA deben beneficiar y empoderar a la mayor cantidad de personas posible . Pregúntese si el uso de IA en su proyecto ayudará a las personas. Obviamente, no es una buena opción implementar IA si tiene que despedir a sus empleados después de hacerlo, especialmente porque incluso las soluciones de IA más avanzadas no son tan competentes, creativas y de mente abierta como los humanos.
El siguiente tema en el que pensar es si estás listo para lidiar con el sesgo de la IA. Los algoritmos sesgados pueden producir predicciones inexactas, lo que da como resultado un rendimiento deficiente del sistema o incluso prejuicios raciales y de género no deseados. Por ejemplo, los conjuntos de datos sesgados son la razón por la que muchas soluciones de reconocimiento facial tienden a identificar erróneamente a las mujeres y las personas de color con más frecuencia que los hombres blancos. Es por eso que IBM y Microsoft suspendieron sus proyectos de reconocimiento facial en 2020.
Procesos que le gustaría automatizar
Puede acelerar y simplificar una gran cantidad de trabajo de rutina mediante la IA y los algoritmos de aprendizaje automático (ML). Por ejemplo, las instituciones financieras pueden aprovechar la inteligencia artificial para ofrecer de forma rápida y segura servicios personalizados a los clientes.
Sin embargo, no todos los procesos de rutina requieren automatización impulsada por IA. En muchos casos, puede utilizar software de automatización basado en reglas. Los sistemas de automatización que no son de IA simplemente siguen las reglas que establezca para las tareas monótonas y repetitivas. Por el contrario, las soluciones de IA pueden resolver problemas que requieren toma de decisiones y pueden proporcionar información inteligente.
Cuando mi empresa trabajó en un proyecto para detectar y medir folículos en imágenes de ultrasonido, combinamos dos enfoques: uno con IA y otro sin ella. Para detectar folículos, desarrollamos una solución de IA compleja. Pero para medirlos, usamos un algoritmo sin IA simple y eficiente. De esta manera, construimos un sistema de alta precisión sin exceder los límites de los recursos de nuestro proyecto.
El volumen de datos que debe manejar su solución
Si se supone que su solución maneja regularmente toneladas de datos, la adopción de inteligencia artificial es la elección correcta. Los algoritmos de IA pueden analizar de manera eficiente y rápida grandes cantidades de archivos de imagen, texto, video y audio.
Pero tenga en cuenta que también deberá recopilar una gran cantidad de datos de calidad para entrenar una solución de IA y evaluar su rendimiento. Por ejemplo, mi empresa trabajó en una solución de diagnóstico médico impulsada por inteligencia artificial que necesitaba procesar miles de imágenes para detectar anomalías en la piel y clasificar los tipos de cáncer de piel. Durante este proyecto, tuvimos que prestar mucha atención a la suficiencia de datos para lograr un modelo de IA de alta precisión.
Si su proyecto no necesita manejar regularmente miles de archivos, busque herramientas o servicios de análisis de datos especializados que puedan satisfacer sus necesidades. Esto le ahorrará tiempo y dinero en el desarrollo innecesario de IA.
Suficiencia de recursos
Para tener éxito en la implementación de la IA, debe utilizar los recursos de su proyecto con prudencia. Llevar a cabo un proyecto de IA beneficioso desde cero no siempre es sencillo y pueden aparecer algunos errores inesperados. Si tiene recursos estrictamente limitados, eche un vistazo a las soluciones de IA listas para usar o incluso a las alternativas que no sean de IA.
Por ejemplo, si necesita mejorar su aplicación web con la funcionalidad de traducción, simplemente puede implementar la API de traducción de Google Cloud en lugar de desarrollar su propio traductor en línea desde cero.
Otra alternativa para las técnicas basadas en IA es la coincidencia de plantillas, que le permite encontrar pequeñas partes de una imagen que coinciden con la imagen de una plantilla. Esta técnica puede basarse en el aprendizaje automático o en algoritmos que no son de inteligencia artificial, según la complejidad de la tarea. Si su solución no requiere plantillas con características sólidas como color, forma y texturas, puede utilizar la coincidencia de plantillas que no sean de AI. Puede ayudarlo a mejorar el control de calidad en la fabricación, navegar por los robots y hacer muchas más cosas.
La implementación de tecnologías de inteligencia artificial puede beneficiar a su empresa siempre que comprenda claramente qué valores aportan y establezca objetivos realistas. Antes de apresurarse a construir una solución de inteligencia artificial desde cero, verifique si existen soluciones de inteligencia artificial listas para usar o alternativas eficientes sin inteligencia artificial que puedan satisfacer sus necesidades. No construir un algoritmo de IA desde cero puede liberar recursos para mejorar otras partes de su proyecto.
Fuente: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/07/26/does-your-project-need-artificial-intelligence/