El informe sobre las pymes y la IA fue elaborado por el Nodo Argentino de Inteligencia Artificial (nadIA), que es una iniciativa del CEPE - Di Tella y Fundar.
La Inteligencia Artificial se ha convertido en una poderosa herramienta aliada de emprendedores y PYMES para escalar ventas, reducir costos, automatizar tareas, mejorar la experiencia del cliente, maximizar su productividad, mejorar la toma de decisiones y, en definitiva, para ser más competitivos y rentables.
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Esto adquiere especial relevancia en un mercado incierto y cambiante, marcado por la evolución tecnológica constante que modifica la manera en la que trabajamos, producimos y consumimos.
La capacidad de las empresas para adaptarse rápidamente a los cambios y evolucionar en función de las necesidades del mercado es clave para garantizar su competitividad.
A continuación, enumeramos cinco tips para que emprendedores y PYMES apliquen inteligencia artificial con éxito:
En la actualidad, la capacidad de las empresas para extraer conocimiento valioso y accionable de sus datos constituye un activo estratégico e intangible.
La inteligencia artificial y en especial, los modelos de machine learning (sub-campo de I.A.) se alimentan de datos permitiendo a las empresas procesar grandes volúmenes de éstos y hacer predicciones a una escala y alcance imposible de lograr por las personas.
Por eso, para apalancarse con esta tecnología, es fundamental que las empresas pasen de una cultura de acumulación de datos a una que los considere como activos estratégicos de la organización.
Al iniciar un proyecto de machine learning, lo primero es definir los objetivos del negocio y qué problemas o necesidades relacionados con estos objetivos se quieren responder.
Este primer paso es clave para obtener buenos resultados. Existen distintas metodologías para encarar proyectos de machine learning, como CRISP – DM y TDSP, y todas coinciden en este punto: el primer paso es entender el negocio y sus objetivos.
Los modelos de machine learning pueden aplicarse para responder distintas preguntas y necesidades del negocio. Cuanto más clara sea esta pregunta y más alineada esté con los objetivos de la empresa, mejores resultados se obtendrán. Algunos de los problemas de negocios que se pueden abordar con algoritmos de machine learning son:
Se estima que alrededor del 80% del trabajo en un proyecto de machine learning corresponde a la etapa de extracción, exploración y preparación de los datos (ETL). La disponibilidad y calidad de los datos de la empresa serán una variable clave en el tiempo y costo del proyecto, así como en los resultados que se puedan obtener.
Finalmente, es importante definir cuáles son las expectativas del cliente, qué se entenderá por éxito y si el proyecto terminará con la emisión de un informe con los resultados y recomendaciones; si además se entregará el modelo de machine learning entrenado al sector de IT de la empresa o si se contratará la implementación del modelo entrenado en dashboards, tableros, sitios webs o aplicaciones, lo que se conoce como MLOps (Machine Learning Operations).
Fundador y CEO de LexRock. B.I., Machine Learning y Automatización.