Autoevaluación de la capacitación para integrar la IA:
- Capacitación de las personas
- Capacitación de datos
- Preparación de la infraestructura
- Capacitación para el liderazgo
- Preparación del proyecto
Organización empresarial necesaria para la IA
Autoevaluación de la capacitación para integrar la IA
Preparación de las personas
| Prácticas recomendadas | Descripción |
| Sesiones de aprendizaje y uso compartido | Realizar talleres, almuerzos, grupos de lluvia de ideas, ejercicios de pensamiento, etc. con el objetivo de educar a los empleados sobre la IA en el contexto de su trabajo. |
| No hagas demasiado hincapié en la IA | Existe el riesgo de enfatizar demasiado la IA. Si se vuelve demasiado, existe el riesgo de que los empleados sean contraproducentes, ya que las personas se sienten dueñas de su trabajo y se preocupan de que pueda cambiar. |
| Antes y después | Es valioso para mostrar tanto el valor como los riesgos de las implementaciones de IA, sea transparente. Muestre tanto el antes como el después, analice los prejuicios, el impacto de la implementación en términos de entorno, costes, experiencia del usuario final, etc. |
| (S) fruta madura | Capacite a los empleados para identificar los frutos maduros en las áreas que se dedica mucho tiempo a encontrar cosas, personas u otros activos comerciales, donde la IA podría proporcionar una asistencia muy necesaria. |
| Campeones internos | Cultive expertos internos ofreciendo y alentando a los empleados a ser voluntarios y participar en el desarrollo de software de IA. Puede recibir información influyente y optimizar el proceso de IA. |
| Comunicar sobre el uso de la IA | Capacitar tanto a los empleados como a los sistemas de IA para que se comuniquen sobre el uso de la IA en la aplicación, no oculten las recomendaciones de IA y obtengan transparencia para involucrar a más personas. |
| Implementar programas | Incluya la agilidad de las habilidades, la capacidad de aprendizaje, la creatividad y la inteligencia emocional mediante la implementación de programas para aumentar el desarrollo profesional y las habilidades de los empleados. |
| Invierta en todos | Capacitar a todos los empleados para que comprendan la IA, ya sea directa o indirectamente influenciada por las iniciativas actuales, dada la falta de experiencia en IA y la necesidad de diversidad. Una primera prioridad debe ser invertir en el desarrollo de los empleados existentes a través de la capacitación. |
Preparación de datos:
- Datos. La IA es tan buena como los datos sobre los que se construye, y su apetito por los datos es voraz. Diseñar un sistema de gobierno de datos que incluya ingeniería y seguridad. El gobierno de datos debe incluir reglas para el abastecimiento, el acceso y la gestión de la calidad. [5]
Es esencial organizar los datos y la información de la empresa, para permitir el acceso oriental a los datos de múltiples fuentes.
Los datos y la información deben estar estructurados y en un formato legible por máquina, como la taxonomía empresarial y los esquemas de metadatos. .
Facilidad de infraestructura
- Fuentes de datos: se utilizan fuentes de datos diversas y extensas, como eventos, métricas, registros, diferentes datos de trabajo, tickets, monitoreo, etc.
- Big Data - Agregación de datos de TI para análisis históricos y reacción y conocimientos en tiempo real.
- Computación y análisis: permite generar los nuevos datos y metadatos a partir de datos de TI existentes:
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- Elimina el ruido
- Identificación de patrones y ruido
- Aislar causas probables
- Exponer problemas subyacentes
- Algoritmos de inteligencia artificial: aplique la computación y los algoritmos de manera eficiente y adecuada para conocer la máquina y obtener los resultados deseados.
- Aprendizaje automático no supervisado - Alteración automática y creación de nuevos algoritmos basados en la salida del análisis algorítmico.
- Introducción de nuevos datos en el sistema
- Visualización - Presentar ideas y recomendaciones de una manera fácilmente consumible.
- Automatización con Inteligencia Artificial - Identificación automática de problemas con el uso de resultados obtenidos de la analítica y el aprendizaje automático.
Preparación para el liderazgo
- La empresa debe asegurarse de que haya un líder de IA; de lo contrario debe identificar a esta persona (de la organización o externa);
- El líder de IA tiene que ser un profesional senior;
- El líder de IA debe crear, juntamente con la dirección, la visión de la empresa y debe inspirar a toda la organización;
- El líder de IA debe trabajar con los individuos y equipos para descubrir algunos de los mayores problemas y oportunidades de la organización..
Preparación del proyecto
- Identificar al líder y equipo de IA;
- Revisión de vanguardia de la IA en el sector empresarial;
- Análisis exhaustivo de la competencia con respecto a la capacitación y los planes de IA, si están disponibles;
- Visión panorámica de los datos disponibles y estrategia para la adquisición de datos;
- Despliegue de infraestructuras de IA;
- Monitorización y optimización continuas.
Referencias
- Pringle, T., & Zoller, E. (2018). How to Achieve AI Maturity and Why It Matters. Ovum.
- Groopman, J. (2018). AI Readiness; Five Areas Businesses Must Prepare for Success in Artificial Intelligence. Kaleido Insights.
- Zhu, Y.-Q., Corbett, J., & Chiu, Y.-T. (2020). Understanding employees’ responses to artificial intelligence. Organizational Dynamics, 1-10.
- Jagreet Kaur, Artificial Intelligence in IT Infrastructure Management, 20 September 2021
