Cómo utilizar la inteligencia artificial para impulsar su pequeña empresa

La IA se ha vuelto más fácil de acceder que nunca.

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Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés utilizando tecnologías de IA. Pueden existir errores debido a este proceso. Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.

Hace poco tiempo, empezar con la IA (Inteligencia Artificial) era inmanejable para las nuevas empresas y las pequeñas empresas. Requería un científico de datos altamente calificado y expertos en aprendizaje automático que experimentaran con algoritmos. Pero en muy poco tiempo las cosas han cambiado. La IA que puede reconocer objetos en imágenes, comprender documentos y textos y hacer predicciones de alta precisión sobre los datos de sus usuarios ahora se puede hacer en unas pocas horas y sin codificación.

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¿Qué sucedió?

Lo mismo que pasó con la creación de sitios web. En el pasado, siempre necesitaba un desarrollador cuando necesitaba un sitio web. Hoy en día, muchos sitios web se crean casi arrastrando y soltando con servicios como Wix y Squarespace. Los desarrolladores todavía crean sitios web grandes o complicados, pero para las pequeñas empresas, crear un sitio web solo requiere unas pocas horas para elegir entre plantillas y mover secciones.

Lo mismo le está sucediendo a la IA. Dado que la mayoría de la inteligencia artificial casi siempre se basa en los mismos algoritmos estándar, automatizar el proceso de desarrollo de la IA fue bastante sencillo, lo que significa que ahora puedes crear IA básicamente arrastrando y soltando. Al igual que los sitios web, las soluciones complicadas aún necesitan expertos, pero la mayoría de las personas pueden crear soluciones simples.

¿Y qué es simple entonces? Supongamos que quiere enseñarle a una IA a realizar el control de calidad en la línea de montaje, de modo que no envíe productos que finalmente serán devueltos. En realidad, eso se puede hacer utilizando una serie de herramientas para IA que son similares a Wix y Squarespace.

No es de sorprender que las herramientas estén siendo fabricadas por grandes tecnologías como Google, Microsoft y Amazon. Pero ya hay un buen número de startups que intentan hacer lo mismo.

Realmente creo que es cuestión de muy poco tiempo antes de que escuches esta frase en la oficina: “Esa es una tarea aburrida ... entrenaré a una IA para eso. Tal vez pueda hacer un café antes de que esté listo ".

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El plan paso a paso para empezar

Si eres como yo, es posible que tu mente ya esté llena de ideas y problemas que puedes resolver con este acceso fácil y repentino a la inteligencia artificial. Pero también puede preguntarse por dónde empezar. Así que aquí tienes un plan paso a paso para empezar.

Resuelve bien tu problema

Primero, y quizás el paso más importante, es saber exactamente qué problema está tratando de resolver. Suena como una perogrullada, pero a menudo es aquí donde se puede encontrar el origen del error cuando surgen problemas.

Para solucionar el problema correctamente, al menos debe seguir estos pasos:

  • Describe todas las posibles entradas y salidas
  • Decidir objetivos de calidad
  • Involucre a expertos en el dominio. Es fácil tomar muchas decisiones de gestión, pero si no incluye al empleado operativo, corre el riesgo de crear IA sin una aplicación real.

Recopile sus datos

El consejo más importante aquí: la recopilación de datos suele ser, con mucho, la parte de la IA que requiere más recursos. En algunos proyectos, solo necesitará recopilar datos al comenzar y, en algunos proyectos, deberá recopilar datos de forma recurrente.

Por lo general, no puede saber de antemano cuántos datos necesita. Como resultado, tiene sentido ir temprano al siguiente paso y entrenar una IA varias veces para ver si puede obtener un buen resultado. Y no cometa el error de ir por la perfección. Una IA, como cualquier otro sistema empresarial, es una forma de resolver un problema y cuando lo hace, no hay razón para invertir más.

Asegúrese de marcar las siguientes casillas cuando recopile datos:

  • Si se necesita una recopilación de datos recurrente, asegúrese de calcular el costo de recopilar datos para que pueda mantener un caso de negocio positivo
  • Asegúrese de que sus datos cubran todas las entradas posibles tanto como sea posible

Entrene, pruebe y despliegue

Ahora conoce su problema y tiene datos, por lo que está listo para hacer su IA. Como escribí al principio, existen múltiples herramientas que te permiten crear tu propia IA sin codificar, ya que ya tienes los datos. En realidad, esta es la parte fácil, ya que con la mayoría de estas herramientas todo lo que tiene que hacer es cargar sus datos y con un clic de un botón, la IA está entrenada y desplegada. Eso es.

Lo único que debe tener en cuenta aquí es que el puntaje de calidad que se le otorga a su modelo podría no reflejar con precisión lo que obtiene del lanzamiento real. Así que pruébelo tanto como sea posible.

Míralo

El mundo tiene una tendencia a seguir girando y cambiando. Es posible que haya entrenado una IA que funciona sin problemas ahora, pero podría alejarse de la realidad a medida que el mundo cambia. Digamos que ha creado una IA que puede detectar fraudes con tarjetas de crédito. Tan pronto como su IA comience a detectar el fraude, los delincuentes cambiarán de táctica. Es importante monitorear los cambios en los datos para reconocer y prevenir ese problema.

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¿Es realmente así de fácil?

La parte difícil es en realidad el problema y los datos. Llegar al núcleo del problema y saber si la IA es una solución adecuada es un poco más difícil que con otras soluciones, ya que el campo es muy nuevo y es raro que alguien tenga mucha experiencia.

Como se mencionó, los datos también suelen ser la parte más cara y, a menudo, se pasan por alto. Pero esto puede convertirse en una ventaja competitiva. Si puede encontrar una manera de recopilar datos con mejor calidad y / o más barata que la de sus competidores, tiene un gran caso de éxito.

Conectar sus modelos de inteligencia artificial al software existente todavía implica algunos trámites burocráticos. Siempre será TI y la IA está en esa categoría. Implica incertidumbre y al integrar su IA con otros sistemas, pueden surgir problemas que hagan que el esfuerzo sea más difícil de lo que pensaba originalmente.