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Retrato en primer plano de un ingeniero de software trabajando en una aplicación de IA

Estrategia de IA: para que la IA funcione en tu empresa

Lograr de manera ágil y eficiente la excelencia basada en datos en todos los sectores con soluciones de IA

Cómo convertirse en una «empresa con IA aplicada» de la mano de T-Systems y Detecon

La presencia mundial de la IA está en su punto álgido. La coordinación eficaz de la estrategia, la aplicación y el uso de la tecnología es esencial para las empresas que confían en el poder transformador de la inteligencia artificial.  El desarrollo de una estrategia de IA definida con claridad ofrece una hoja de ruta y un objetivo. La posterior aplicación hace que la estrategia cobre vida traduciéndola en medidas concretas. Detecon y T-Systems respaldan conjuntamente a las empresas tanto en la estrategia como en la implantación y crean sinergias que les permiten lograr innovaciones, una mayor eficiencia y claras ventajas competitivas sobre la base de la IA.

Liberar el poder del pensamiento de datos

Nuestro enfoque colaborativo de la IA en T-Systems y Detecon aprovecha la capacidad de tres robustos métodos:

  • el pensamiento de diseño como marco de orientación que nos permite ver, validar y seguir desarrollando soluciones y empresas basadas en datos desde una perspectiva orientada al usuario, basada en datos y orientada al futuro. Este enfoque integra la ciencia de datos e incentiva unas soluciones centradas en el usuario con un importante potencial de negocio dentro de equipos interfuncionales.
  • Los métodos ágiles, por ejemplo, Sprint Review & Retrospective, Scrum y Sprint Planning, simplifican los procesos de desarrollo y prueba eficientes y flexibles.
  • A su vez, la metodología CRISP-DM ayuda a analizar los objetivos empresariales, evaluar y preparar los datos, modelarlos, evaluarlos y ponerlos a disposición.

Gracias a este enfoque integrado, impulsamos la innovación, la orientación al usuario y la eficiencia en soluciones y proyectos basados en datos. Detecon es un componente estratégico de la cartera de T-Systems y ha colaborado con éxito en numerosos proyectos con T-Systems. Ofertas como la AI Solution Factory y la Telekom Data Science Platform permiten una perfecta formación en IA, un mayor desarrollo de la inteligencia artificial y un despliegue sin esfuerzo mediante plataformas en la nube.

Soluciones

¿Estás buscando una estrategia de IA responsable? ¡Estamos a tu lado!

Nuestro equipo te respaldará en la correcta implantación de la IA, el desarrollo de una estrategia de IA para tu empresa, una cultura activa de IA y todas las cuestiones relacionadas con la IA. Habla con nosotros para que juntos podamos convertir tu iniciativa de IA en una historia de éxito.

Qué necesitas para tu transformación a la IA

Una estrategia de IA completa describe cómo se utiliza la IA en la empresa y cómo contribuye a que alcances tus objetivos empresariales.  Sus componentes son, entre otros: todos los pasos necesarios para una transformación exitosa a la IA, desde la identificación de aplicaciones prácticas de IA y el análisis de los recursos humanos y financieros hasta los cambios necesarios en la infraestructura, los plazos de implantación y las cifras clave para evaluar los resultados. 

Evaluación de la preparación para la IA: ¿está tu empresa preparada para la IA? Comprueba las condiciones para integrar y usar con eficacia las tecnologías de IA en tu organización antes de empezar. Qué es importante en este punto: evaluar la infraestructura informática existente, la gobernanza, la estructura organizativa y los factores que pueden favorecer o dificultar la introducción de la IA.

Descubre con nosotros todos los aspectos de la IA

Desarrollo de casos de uso de la IA

  • Pensar/seleccionar casos de uso de la IA
  • Diseño de productos y servicios asistido por IA
  • Optimización de procesos asistida por IA
  • Modelos empresariales asistidos por IA
  • Desarrollo de un PoC de la IA
  • Implantación de conceptos de soluciones de IA

Ética de la IA

IA responsable:

  • la IA responsable implica definir valores, directrices, normas y límites legales para garantizar un uso ético y transparente de la IA, y evitar efectos perjudiciales.
  • Ética, regulación y principios: mitigación de riesgos en términos de reputación, responsabilidad e implicación empresarial

Gestión y seguimiento:

  • Liderazgo: definir una visión, tomar decisiones, asignar recursos y abogar por la implantación de la transformación de la IA.
  • Dirección: supervisión estratégica para garantizar que las iniciativas de IA estén en línea con las estrategias empresariales generales.

Funciones y responsabilidades:

  • definición clara de las tareas, los plazos y la colaboración que se espera de todos los participantes en los proyectos de IA.

Gestión del riesgo y cumplimiento normativo:

  • Gestión del riesgo: identificar, evaluar y gestionar con eficacia los riesgos potenciales de los proyectos de IA, incluidos los riesgos técnicos (p. ej. fallos del sistema, infracciones de seguridad), operativos (p. ej. imprecisión de los datos, escasez de aptitudes) y estratégicos (p. ej. no correspondencia con los objetivos empresariales).
  • Cumplimiento normativo: garantizar que los sistemas de IA cumplen las exigencias internas relativas al cumplimiento normativo

Conceptos básicos de IA

  • Infraestructura: orientación de las unidades de TI y de negocio
  • Gestión y calidad de los datos: introducción de procesos, técnicas y herramientas sólidos para gestionar, organizar, almacenar y mantener los datos. 
  • Calidad de los datos: garantizar que el conjunto de valores de las variables de datos sea preciso, integral, fiable y pertinente
  • Procesos informáticos: actividades de diseño, desarrollo, prestación y soporte de servicios informáticos.
  • Arquitectura informática: estructura de los sistemas informáticos de la organización
  • Entorno de herramientas: aplicaciones informáticas, plataformas y tecnologías utilizadas

Gobernanza de la IA

Cuestiones organizativas y gestión del cambio

  • Cuestiones organizativas: valores, comportamientos y una visión compartida que caracterizan la apertura de la organización a la IA.
  • Gestión del cambio: fomentar y respaldar a las personas para que se adapten a los cambios basados en la IA, por ejemplo, cambios en los procesos de trabajo, funciones y competencias que resulten fundamentales para integrar la IA de forma eficaz.

Supervisión

  • Establecer sistemas de supervisión del rendimiento para evaluar factores como el «model drift», la creación de valor y la usabilidad.

Formación y sensibilización sobre IA

  • Formación de los empleados y fomento de la adopción para capacitar al personal en el uso de las herramientas de IA y garantizar el compromiso de los usuarios.
  • Nombramiento de «campeones» dentro de la organización que se comprometan con la iniciativa

Transformación de las empresas centradas en datos con ayuda de la IA

Hoy en día, las empresas se están convirtiendo cada vez más en organizaciones centradas en la IA guiadas por un enfoque integral que elimina los silos tradicionales y fomenta el cambio. Este cambio debe democratizar los datos, superar retos como el análisis de datos y fomentar una cultura centrada en datos. En esencia, se trata de poner los datos en el centro, fomentar una cultura y una mentalidad basadas en la toma de decisiones a partir de datos y, al mismo tiempo, garantizar el acceso universal a ellos y su usabilidad. Cada vez más organizaciones son conscientes de que su estrategia de datos está indisolublemente ligada a su estrategia empresarial, y las empresas que aprovechan los conocimientos de la IA tienen 2,8 veces más probabilidades de lograr un crecimiento de dos dígitos. La IA permite a las empresas analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones valiosos y hacer predicciones, impulsar la innovación, la eficiencia y la competitividad en un mundo en el que la IA está cada vez más presente, y ampliar la optimización de sus productos y modelos de negocio a nuevos mercados.

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