Al igual que ocurría con las tecnologías Cloud hace unos años, la pregunta no es si debemos de aplicar tecnologías de Inteligencia Artificial dentro de nuestras organizaciones, sino cuando lo haremos. Tal y como indican Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee en The Business of Artifical Intelligence, aquellos directivos que no estén empujando experimentos en el área del Machine Learning, simplemente no están haciendo su trabajo. En los próximos años, la Inteligencia Artificial no remplazará a los directivos, pero los que la utilicen si reemplazarán a los que no lo hagan.

Sin embargo, el cambio, como todos, no es sencillo. No podemos parar máquinas y ponernos a pensar en que áreas podemos aplicar qué proyectos, probarlos, ver su rentabilidad, su funcionamiento, etc… ¿Cómo resolver entonces ese “gap” en las organizaciones? A día de hoy podemos encontrar diferentes aproximaciones, que básicamente siguen tres patrones, no excluyentes, sobre todo en las grandes corporaciones:

  • Instrumentos de financiación que les permiten invertir en aquellos start-ups que consideran de interés, amoldándolas a su negocio, como hacen las grandes entidades bancarias.
  • Entornos de innovación abierta, como el de SACYR, https://www.sacyrichallenges.com/, en los que se plantean determinadas áreas de interés para la compañía y se invita a start-ups o emprendedores a proponer soluciones
  • Programas de Emprendimiento colaborativo, como https://thehop.xyz/ de Estrella Galicia.

Pero, ¿y los no tan grandes?  Desde SolidQ os proponemos convertirnos en vuestro socio en este camino, a través de lo que hemos dado por llamar el SolidQ Data Lab, donde aplicaremos procedimientos similares a los utilizados en los ecosistemas de innovación anteriores, pero adaptados, tanto a tu tamaño, como a tu negocio y, sobre todo, a tu economía.

Por otra parte, según el informe de PWC sobre el estado de la Inteligencia Artificial en España se citan como las tres principales barreras para la adopción de la IA en España:

  • Falta de Talento
  • La no existencia de un caso de negocio o ROI claro
  • Dificultades en la gestión del cambio cultural

A través del SolidQ Data Lab, superamos esas barreras dentro de un entorno controlado, sin “interrumpir” el día a día de las organizaciones hasta que se dispone de un caso de negocio con ROI claro, se tienen los conocimientos necesarios para entenderlo y utilizarlo, y se ha analizado como integrar ese caso dentro de los procesos actuales de la organización para intentar superar la resistencia al cambio. ¿Y todo eso cómo?

En la siguiente matriz intentamos resumir los principales puntos diferenciales de nuestro Data Lab. Que podemos resumir en: Trabajo en equipo entre nuestros expertos y los usuarios de negocio, el uso de Azure para almacenamiento y procesado, y la monitorización continua de los modelos y algoritmos utilizados para resolver los casos de uso seleccionados.

Durante todo este proceso, la comunicación entre el cliente y nuestros expertos es continua. La involucración de usuarios de negocio, es fundamental para asegurar el éxito de estas iniciativas. De este modo, es más sencillo incorporar después los resultados a su día a día, y a medio plazo, tu organización tendrá varios procesos que utilizan Inteligencia Artificial sin que sea necesario abordar cambios traumáticos desde el punto de vista cultural.

Si quieres más información sobre nuestra iniciativa de Data Labs, ponte en contacto con nosotros.