¿Así que te dedicas a data science y el siguiente paso es aplicar la IA en tu negocio?
Necesitarás un especialista en IA, alguien que, como hace un data scientist, sea capaz de identificar cómo se puede aplicar la IA a tu negocio y qué es lo último en IA
Esta persona hará que toda la empresa comprenda y ejecute correctamente el enorme potencial empresarial de la automatización de tareas cognitivas a través de la IA (machine learning), mitigando a la vez el riesgo de malgastar dinero experimentando.
- Identificar los mejores casos de uso de IA (machine learning) alineados con la situación de la empresa, el mercado y los requisitos del producto/servicio, así como la madurez de la tecnología de IA.
- Entender las implicaciones de la decisión «hacer» versus «comprar» (beneficios y riesgos), especialmente en los procesos internos/externos, los costes (marginales) y los próximos cambios tecnológicos de la IA.
- Identificar al proveedor de IA más adecuado en este campo, teniendo en cuenta la diligencia técnica.
- Planificar la adecuada ejecución de proveedores externos o equipos de desarrolladores internos.
- Instruir a las partes interesadas y a los equipos de proyecto para que acumulen los conocimientos pertinentes para los próximos proyectos de IA.
Las empresas necesitan entender su imperativo de machine learning, es decir, cuándo desarrollar y tener una solución de machine learning propia en lugar de adquirir soluciones de terceros. - experto Olaf E.
El especialista en IA debe tener en cuenta perspectivas muy diferentes para asesorar eficazmente a las empresas en los ámbitos de la IA/ML:
- Entendimiento del aspecto empresarial y de gestión, así como de la diferencia entre los enfoques de IA/ML estándar y los más avanzados, que podrían ser demasiado prematuros para una implementación adecuada a gran escala.
- Debe asegurarse de que la empresa obtiene los mayores beneficios comerciales y estratégicos de la aplicación de casos de uso de machine learning.
- Educar a las partes interesadas sobre los beneficios realistas, el proveedor actual y el estado de la tecnología, así como los futuros cambios que se esperan en el campo de la IA y el machine learning.
Los datos son el oro del siglo XXI, y los data scientist son los mineros. No ocurre siempre pero, en ocasiones, vuelven a casa con los bolsillos llenos de oro. - experto Denys H.