Andrew Ng: How to Choose Your First AI Project

Westend61/Getty Images

La inteligencia artificial (IA) está lista para transformar todos los sectores, tal como lo hizo la electricidad hace 100 años. Creará un crecimiento del PIB de 13 billones de dólares para 2030, según McKinsey, la mayoría de los cuales se destinarán a sectores distintos de Internet, como la fabricación, la agricultura, la energía, la logística y la educación. El auge de la IA presenta una oportunidad para que los ejecutivos de todos los sectores diferencien y defiendan sus negocios. Sin embargo, implementar una estrategia de IA para toda la empresa es un desafío, especialmente para las empresas tradicionales.

Mi consejo para los ejecutivos de cualquier sector es que empiecen de a poco. El primer paso para crear una estrategia de IA, derivado del Manual de estrategias para la transformación de la IA, consiste en elegir uno o dos proyectos piloto de IA a nivel empresarial. Estos proyectos ayudarán a su empresa a ganar impulso y a conocer de primera mano lo que se necesita para crear un producto de IA.

5 características de un proyecto piloto de IA sólido

Para aprovechar el poder de las tecnologías de IA es necesario personalizarlas según el contexto empresarial. El propósito de uno o dos proyectos piloto es solo en parte crear valor; lo que es más importante, el éxito de estos primeros proyectos ayudará a convencer a las partes interesadas de que inviertan en el desarrollo de las capacidades de IA de su empresa.

Cuando esté pensando en un proyecto piloto de IA, hágase las siguientes preguntas:

¿El proyecto le da una victoria rápida? Utilice su primer proyecto piloto de IA para hacer girar el volante lo antes posible. Elija los proyectos iniciales que se puedan realizar rápidamente (idealmente en un plazo de 6 a 12 meses) y que tengan altas probabilidades de éxito. En lugar de hacer un solo proyecto piloto, elija dos o tres para aumentar las probabilidades de lograr al menos un éxito significativo.

¿El proyecto es demasiado trivial o de tamaño demasiado difícil de manejar? Su proyecto piloto no tiene por qué ser la aplicación de IA más valiosa, siempre y cuando ofrezca una victoria rápida. Pero debería ser lo suficientemente significativo como para que el éxito convenza a los líderes de otras empresas de invertir en nuevos proyectos de IA.

En los primeros días de dirigir el equipo de Google Brain, me enfrenté a un escepticismo generalizado en Google sobre el potencial del aprendizaje profundo. El reconocimiento de voz era mucho menos importante para Google que las búsquedas web y la publicidad, así que pedí a mi equipo que se ocupara de la voz como nuestro primer cliente interno. Al ayudar al equipo de voz a crear un sistema de reconocimiento mucho más preciso, convencimos a otros equipos de que confiaran en Google Brain. Para nuestro segundo proyecto, trabajamos con Google Maps para aumentar la calidad de los datos. Cada proyecto exitoso aumentó el impulso del volante y Google Brain desempeñó un papel protagonista a la hora de convertir a Google en la gran empresa de IA que es hoy en día.

¿Su proyecto es específico para su sector? Al elegir un proyecto específico de la empresa, sus partes interesadas internas pueden entender directamente el valor. Por ejemplo, si dirige una empresa de dispositivos médicos, crear un proyecto de IA y contratación para filtrar automáticamente los currículums es una mala idea por dos razones: (1) Hay muchas probabilidades de que alguien más cree una plataforma de IA y contratación que sirva a una base de usuarios mucho mayor y que supere a lo que podría hacer internamente y/o lo debilite; (2) Es menos probable que este proyecto convenza al resto de la empresa de que vale la pena invertir en IA que si su proyecto piloto aplicó la IA a los dispositivos médicos. Es más valioso crear un sistema de IA específico para el cuidado de la salud, desde utilizar la IA para ayudar a los médicos a elaborar los planes de tratamiento hasta agilizar el proceso de registro en el hospital mediante la automatización y ofrecer consejos de salud personalizados.

¿Está acelerando su proyecto piloto con socios creíbles? Si todavía está formando su equipo de IA (consulte el segundo paso del Manual de estrategias para la transformación de la IA ), considere la posibilidad de trabajar con socios externos para incorporar rápidamente su experiencia en IA. Con el tiempo, querrá tener su propio equipo de IA interno; sin embargo, esperar a crear un equipo antes de ejecutarlo puede ser demasiado lento en relación con el ritmo de ascenso de la IA.

¿Su proyecto crea valor? La mayoría de los proyectos de IA crean valor para la IA de tres maneras: reduciendo los costes (la automatización crea oportunidades de reducción de costes en casi todos los sectores), aumentando los ingresos (los sistemas de recomendación y predicción aumentan las ventas y la eficiencia) o lanzando nuevas líneas de negocio (la IA permite nuevos proyectos que antes no eran posibles).

Puede crear valor incluso sin tener «macrodatos», lo que a menudo se sobrevalora. Algunas empresas, como las búsquedas en Internet, tienen una larga cola de consultas, por lo que los motores de búsqueda con más datos funcionan mejor. Sin embargo, no todas las empresas tienen esta cantidad de datos y tal vez sea posible crear un valioso sistema de IA con unos 100 o 1000 registros de datos (aunque más no está de más). No elija proyectos solo porque tiene muchos datos en la industria X y cree que el equipo de IA descubrirá cómo convertir estos datos en valor. Proyectos como este suelen fracasar. Es importante desarrollar una tesis desde el principio sobre cómo, específicamente, un sistema de IA creará valor.

Preparar su proyecto de IA para el éxito

Entonces, ¿qué aspecto tienen estos rasgos en la práctica?

La IA es automatización con esteroides. Una fuente rica de ideas para los proyectos de IA consistirá en automatizar las tareas que los humanos realizan hoy en día, mediante una tecnología llamada aprendizaje supervisado. Descubrirá que la IA es buena para automatizar tareas, en lugar de trabajos. Intente identificar las tareas específicas que realizan las personas y compruebe si alguna se puede automatizar. Por ejemplo, las tareas que implica el trabajo de un radiólogo pueden incluir leer las radiografías, operar máquinas de diagnóstico por imágenes, consultar con sus colegas y planificar la cirugía. En lugar de intentar automatizar todo su trabajo, considere si tan solo uno de los tareas podría automatizarse o hacerse más rápido mediante una automatización parcial.

Este artículo también aparece en:

• 

  Inteligencia artificial: la información que necesita de la Harvard Business Review

  Tecnología y operaciones Libro

  22.95

  View Details

Antes de ejecutar un piloto de IA, le recomiendo que indique claramente el plazo y el resultado deseados y que asigne un presupuesto razonable al equipo.

Nombrar un líder: Elija a alguien que pueda trabajar de forma interfuncional y ponga en contacto entre la IA y los expertos en el campo de su sector. Esto garantizará que, cuando el proyecto tenga éxito, influya en el resto de la organización. Su objetivo es no para crear una empresa de IA. Su objetivo es crear un proyecto exitoso que influya en el resto de las creencias y el estado de los conocimientos de la empresa sobre la IA como primer paso para crear proyectos futuros.

Llevar a cabo el valor empresarial y diligencia técnica: Asegúrese de que, si se ejecuta correctamente, los líderes empresariales estén de acuerdo en que este proyecto creará suficiente valor para la empresa. Pero asegúrese también de que el proyecto sea factible. La diligencia técnica puede tardar un número reducido de semanas, lo que requiere que un equipo técnico examine los datos de los que dispone y quizás incluso lleve a cabo experimentos a pequeña escala.

Cree un equipo pequeño: He visto numerosas ideas piloto que se ejecutaron con entre cinco y 15 personas. El nivel exacto de recursos varía enormemente según el proyecto, pero establecer el alcance de los proyectos que se pueden realizar con un equipo pequeño garantiza que todos puedan conocer a los demás y trabajar de forma interfuncional, y quizás también haga que la asignación de los recursos sea más sencilla. Si bien hoy en día hay algunos proyectos que requieren más de 100 (o incluso más de 1000) ingenieros para funcionar bien, es probable que no sea necesario un nivel tan alto de recursos para su proyecto piloto de IA.

Comunicar: Cuando el proyecto piloto alcance hitos clave y, especialmente, cuando dé un resultado exitoso, asegúrese de ofrecer al equipo una plataforma interna (que vaya desde charlas hasta premios e incluso RR.PP. externas) para que su trabajo se dé a conocer dentro de la empresa. Asegurarse de que el equipo del proyecto cuenta con el reconocimiento del CEO y que tiene un éxito visible será una parte clave para dar impulso. Si tiene un equipo de tecnología de IA que trabaja con un equipo empresarial, asegúrese también de que el equipo empresarial reciba suficientes créditos y recompensas por su éxito. Esto animará a otros equipos empresariales a lanzarse también a la IA.

Tras haber dirigido Google Brain y el Grupo de IA de Baidu, que lideraron respectivamente la conversión de Google y Baidu en grandes empresas de IA, creo que la mayoría de las empresas pueden y deben ser buenas en la IA. Su objetivo no debería ser competir con las principales empresas de Internet, sino dominar la IA para su sector industrial vertical. Y recuerde: el primer paso es seleccionar los proyectos piloto correctos y ejecutarlos.