Guía técnica para hablar de AI con no-técnicos Silvia Ariza

La inteligencia artificial y el análisis de datos son disciplinas que pueden transformar organizaciones enteras. Sin embargo, muchos profesionales altamente capacitados enfrentan dificultades para que sus análisis generen el impacto deseado. La clave está en alinear el trabajo técnico con los objetivos de negocio y desarrollar habilidades de comunicación efectiva con diferentes áreas de la organización.

¿Cuáles son los principales desafíos al implementar proyectos de inteligencia artificial?

Los dos obstáculos más comunes que enfrentan los científicos de datos son:

• Barreras de comunicación entre equipos técnicos y de negocio, dificultando la comprensión mutua de ideas y requerimientos.
• Falta de vinculación entre los análisis técnicos y los objetivos estratégicos de la organización.

¿Cómo explicar la inteligencia artificial al negocio?

Es fundamental ayudar a los equipos no técnicos a entender:

• La distinción entre IA tradicional y generativa.
• La importancia de recolectar y mantener datos de calidad.
• Que un algoritmo es simplemente un conjunto de reglas.
• Las 4 etapas básicas: recolección de datos, control de calidad, análisis descriptivo y predicción.

¿Qué hace exitoso a un proyecto de inteligencia artificial?

¿Cuáles son los objetivos que generan mayor impacto?

Los análisis más efectivos suelen enfocarse en tres categorías principales:

• Incrementar ingresos: como algoritmos de recomendación tipo Netflix.
• Reducir costos: como optimización de rutas de Amazon.
• Mejorar reputación: como chatbots inteligentes de Airbnb.

¿Cómo definir objetivos Smart?

Un objetivo bien planteado debe ser:

• Específico: claro y concreto.
• Medible: cuantificable con métricas definidas.
• Alcanzable: realista aunque retador.
• Relevante: alineado con KPIs organizacionales.
• Temporal: con plazos definidos.

¿Cómo generar mayor impacto con la inteligencia artificial?

¿Cuáles son las claves para el éxito?

• Partir de un problema de negocio real.
• Identificar los datos necesarios involucrando múltiples áreas.
• Explicar los algoritmos desde el impacto, no desde la técnica.
• Implementar sistemas de monitoreo y alerta.
• Buscar generar valor más allá de la organización.

¿Qué tipos de algoritmos generan más valor?

Para incrementar beneficios:

• Sistemas de recomendación
• Optimización de tarifas
• Publicidad dirigida

Para reducir costos:

• Optimización logística
• Detección de fraude
• Gestión de inventarios

Para mejorar reputación:

• Chatbots inteligentes
• Análisis de opiniones
• Traducción automática

Los datos y la inteligencia artificial tienen el potencial de transformar organizaciones y generar impacto social positivo. El éxito radica en combinar excelencia técnica con objetivos de negocio claros y una comunicación efectiva. ¿Qué otros ejemplos conoces de algoritmos que hayan generado gran impacto en las organizaciones? Comparte tu experiencia en los comentarios.