IA - Sugerencia para los lideres

IA - Sugerencia para los lideres

Fuente: Michael Chui, James Manyika y Mehdi Miremadi

Haga su tarea, califíquese y manténgase al día. Si bien la mayoría de los ejecutivos no necesitarán saber la diferencia entre las redes neuronales recurrentes y convolucionales, usted debe tener una familiaridad general con las capacidades de las herramientas actuales, una sensación de dónde pueden ocurrir los avances a corto plazo y una perspectiva de lo que está más allá. Más allá del horizonte. Aproveche su conocimiento de ciencia de datos y expertos en aprendizaje automático, hable con algunos pioneros de la IA para que los calibren y asista a una o dos conferencias de IA para ayudarlo a obtener los hechos reales; Los medios de noticias pueden ser útiles, pero también pueden ser parte de la máquina de promoción. Los estudios continuos de seguimiento realizados por profesionales expertos, como el Índice AI (un proyecto del Estudio de Cien años sobre Inteligencia Artificial con sede en Stanford), son otra forma útil de mantenerse al día. dieciséis

Adopte una estrategia de datos sofisticada. Los algoritmos de inteligencia artificial necesitan ayuda para desbloquear las valiosas ideas que acechan en los datos que generan sus sistemas. Puede ayudar desarrollando una estrategia integral de datos que se centre no solo en la tecnología requerida para agrupar datos de sistemas dispares, sino también en la disponibilidad y adquisición de datos, etiquetado de datos y control de datos. Aunque las nuevas técnicas prometen reducir la cantidad de datos requeridos para el entrenamiento de algoritmos de IA, el aprendizaje supervisado y hambriento de datos sigue siendo la técnica más prevalente en la actualidad. E incluso las técnicas que apuntan a minimizar la cantidad de datos requeridos aún necesitan algunos datos. Entonces, una parte clave de esto es conocer completamente sus propios puntos de datos y cómo aprovecharlos.

Piensa lateralmente. Las técnicas de transferencia de aprendizaje permanecen en su infancia, pero hay formas de aprovechar una solución de inteligencia artificial en más de un área. Si resuelve un problema como el mantenimiento predictivo para equipos de gran almacén, ¿puede aplicar la misma solución a los productos de consumo? ¿Se puede utilizar una solución efectiva de siguiente producto para comprar en más de un canal de distribución? Aliente a las unidades de negocio a compartir conocimientos que puedan revelar formas de utilizar sus mejores soluciones de IA y pensar en más de un área de la empresa.

Sé un pionero Mantenerse al día con las tecnologías de inteligencia artificial y los casos de uso actuales no es suficiente para seguir siendo competitivos a largo plazo. Involucre a su personal de ciencias de la información o asóciese con expertos externos para resolver un caso de uso de alto impacto con técnicas incipientes, como las que se analizan en este artículo, que están preparadas para un gran avance. Además, mantente informado sobre lo que es posible y lo que está disponible. Muchas herramientas de aprendizaje automático, conjuntos de datos y modelos capacitados para aplicaciones estándar (incluidas la detección del habla, la visión y la emoción) se están haciendo ampliamente disponibles. A veces vienen en código abierto y en otros casos a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) creadas por investigadores y compañías pioneras. Esté atento a tales posibilidades para aumentar sus probabilidades de acechar una ventaja de los primeros en adoptar o los primeros en adoptar.

La promesa de AI es inmensa, y las tecnologías, herramientas y procesos necesarios para cumplir esa promesa no han llegado del todo. Si crees que puedes permitir que la tecnología se desarrolle y luego ser un seguidor rápido exitoso, piénsalo de nuevo. Es muy difícil dar un salto desde un principio, especialmente cuando el objetivo se mueve tan rápido y no se comprende qué pueden y qué no pueden hacer las herramientas de IA ahora. Con investigadores y pioneros de IA preparados para resolver algunos de los problemas más espinosos de la actualidad, es hora de comenzar a comprender lo que sucede en la frontera de la IA para que pueda posicionar a su organización para aprender, explotar e incluso avanzar las nuevas posibilidades.