DEFINICIÓN DEL OBJETIVO
¿Por dónde empezar a introducir la IA en los procesos de negocio de su empresa. No suena extraño, pero hay que empezar por el final, es decir, con la definición del objetivo final que queremos lograr. Esto puede ser aumentar el volumen de ventas, aumentar el recibo promedio, reducir los costos, reducir los errores o acelerar los procesos.
En las organizaciones industriales, los procesos asociados con los servicios cognitivos se automatizan con mayor frecuencia a través de videovigilancia inteligente (incluidas cámaras infrarrojas, cámaras térmicas, etc.). Esto permite reducir la tasa de defectos en los productos terminados, aumentar la seguridad y automatizar una serie de procesos.
CAMBIO DE CULTURA
Cualquier proceso relacionado con la inteligencia artificial requiere una gran cantidad de datos. Una gran cantidad de datos. No es ningún secreto que la inteligencia artificial apareció hace más de 50 años, y la base matemática del aprendizaje automático tiene más de 100 años. Sin embargo, solo ahora es posible aplicarlos de manera efectiva. La razón radica en gran medida en el hecho de que en los últimos 10 años se ha logrado acumular una gran cantidad de datos en forma de textos, fotos, imágenes de video, registros en CRM y ERP, indicadores de sensores de telemetría. La recopilación y el almacenamiento de datos requieren una cultura de datos específica. En todas las etapas del proceso comercial, cada empleado debe comprender que toda la información entrante y saliente es valiosa para un mayor análisis y proyecciones. Esto no es obvio para muchos, por lo que es necesario prestar atención para inculcar a cada empleado el hábito de recolectar y almacenar cuidadosamente los materiales.
REUNIÓN Y PREPARACIÓN DE DATOS
En la preparación de datos, se destaca el proceso ETL (Extract, Transform, Load), que es una técnica para extraer datos de varias Fuentes, convertirlos a un formato adecuado para el análisis y cargarlos en el almacén de datos final. En la cultura digital, ETL desempeña un papel clave, ya que permite la integración de datos de Fuentes heterogéneas, asegurando su consistencia y disponibilidad para un análisis posterior. Sin un proceso ETL confiable, no es posible proporcionar el nivel de datos necesario para tomar decisiones comerciales informadas y automatizar los procesos comerciales.
En la gestión de procesos de negocio, como en el marketing, el proceso ETL puede implicar varios pasos clave. Durante la fase de extracción, se recopilan datos de diversas Fuentes, como sistemas CRM, plataformas de redes sociales, análisis web y otras herramientas de marketing. Luego, en la etapa de transformación, los datos se limpian de duplicados, se normalizan y se agregan para producir un solo pre
SIMULACIÓN
La etapa de modelado en la gestión de procesos de negocio comienza con un análisis preliminar de los datos en el proceso de recopilación y preparación de datos. En esta etapa se estudia la estructura, se identifican omisiones, anomalías y correlaciones. Cuando los datos en bruto no son suficientes para el aprendizaje, o contienen lagunas significativas y el ruido se pueden modelar los datos sintéticos. Después de esta etapa, se procede a seleccionar los algoritmos de aprendizaje automático adecuados. La elección de los algoritmos depende de la naturaleza del problema: clasificación, regresión, agrupación, etc. por Ejemplo, para un problema de Predicción de la demanda, puede usar regresión lineal, Series de tiempo o redes neuronales.
La definición de la línea base, la comparación de modelos y el ajuste de los hiperparámetros son los siguientes pasos clave de la simulación. La línea base sirve como punto de partida con el que se comparan los modelos posteriores, y generalmente es un modelo simple con un rendimiento básico. La comparación de modelos es el proceso de evaluar y comparar el rendimiento de diferentes modelos o algoritmos para usted.
FORMACIÓN DE MODELOS
Después de la simulación, comienza dividiendo los datos en conjuntos de entrenamiento (entrenamiento), validación (validación) y prueba. Primero, el modelo se entrenará en los datos de entrenamiento con ajuste de hiperparámetros y optimización de parámetros, luego se validará en los datos de validación para evaluar y ajustar los hiperparámetros. Después de lograr un rendimiento aceptable, el modelo se prueba en los datos de prueba. La prueba del modelo comienza con su validación en una muestra de prueba que no se usó en la fase de entrenamiento. Esto es necesario para evaluar el rendimiento real del modelo en los nuevos datos. Las pruebas le permiten identificar problemas, como el sobreaprendizaje o el subaprendizaje. Si el modelo muestra resultados satisfactorios, puede implementarse en el flujo de trabajo.
El proceso iterativo continúa con el reentrenamiento y las pruebas repetidas hasta que el modelo esté listo para su puesta en Servicio. Durante el funcionamiento del modelo, su rendimiento también se evalúa periódicamente
IMPLEMENTACIÓN DE AI
La implementación de la inteligencia artificial (IA) se puede dividir en tres formas de implementación. El primer enfoque incluye el desarrollo de software, donde las empresas crean soluciones de IA personalizadas que se adaptan completamente a las necesidades y requisitos del cliente. El segundo enfoque es el uso de plataformas de código bajo/sin código, que permiten a los usuarios comerciales sin habilidades técnicas profundas desarrollar e implementar rápidamente aplicaciones de IA con una codificación mínima. El tercer enfoque es administrar y desarrollar modelos de IA directamente a través de Marcos y entornos de desarrollo.Estos tres enfoques ofrecen diferentes niveles de complejidad, velocidad de desarrollo y adaptación a desafíos comerciales específicos, lo que permite a las organizaciones elegir la opción más adecuada según sus recursos y objetivos.
Nuestra elección es la implementación de IA basada en freeworks. Para implementar con éxito el sistema de toma de decisiones de gestión (DSS) en un negocio basado en entornos de desarrollo (freeworks), se necesitan especialistas con experiencia en inteligencia artificial,
FORMACIÓN
La etapa de aprendizaje de la IA en la gestión de procesos de negocio incluye varios pasos clave. Primero, se evalúan las necesidades y capacidades actuales de la empresa para implementar la IA. Luego, se organizan sesiones de capacitación para analistas y científicos de datos que interactuarán directamente con el modelo, desde la preparación de los datos hasta la interpretación de los resultados. Además, se proporcionan entrenamientos prácticos en los que los empleados pueden aplicar los conocimientos adquiridos en casos reales, lo que ayuda a consolidar el material y adaptarlo a los detalles del negocio.
Ya en el proceso de operación de la IA, se proporciona soporte técnico que consta de varios niveles. El primer nivel es el soporte básico, que resuelve las preguntas y problemas estándar que tienen los usuarios. El segundo nivel es apoyar a los profesionales que pueden resolver problemas técnicos más complejos, como ajustar los parámetros del modelo o integrar la IA en los sistemas comerciales existentes. El tercer nivel es el podder
MONITORING
La fase de supervisión del uso de la inteligencia artificial en la gestión de procesos empresariales implica la supervisión continua del funcionamiento del modelo para garantizar su correcto funcionamiento. En esta etapa, los especialistas analizan el rendimiento del modelo, monitorean sus resultados previstos e identifican posibles desviaciones de los indicadores esperados. El monitoreo también incluye verificar la relevancia de los datos en los que se entrena el modelo y evaluar su rendimiento en condiciones reales. Esto ayuda a identificar de manera oportuna cualquier problema o cambio en los datos que pueda afectar la precisión y confiabilidad del modelo.
La fase de optimización tiene como objetivo mejorar el modelo basado en los datos obtenidos durante el monitoreo. Los especialistas analizan las desviaciones identificadas y determinan las causas de su aparición. Sobre la base de esta información, realizan cambios en el modelo, ajustan los algoritmos o actualizan los datos para el entrenamiento. La optimización puede incluir el ajuste de hiperparámetros, la selección de
ANDANDO
Al utilizar estos pasos y recomendaciones, puede implementar con éxito la IA en sus procesos comerciales de marketing y lograr los resultados que desea. Cada una de las etapas descritas requiere un enfoque atento y una estrecha colaboración entre los científicos de datos, los especialistas en marketing y los profesionales de TI.
Recuerde que la implementación de AI es un proceso que requiere tiempo, esfuerzo y recursos. Y al mismo tiempo, es inevitable, con o sin su participación. Si se toma la decisión, es hora de actuar. Es importante tener una estrategia clara, un plan y un equipo competente en el campo de la IA. Estamos listos para ser parte de su equipo.