IBM: Las empresas argentinas suben la escalera de la inteligencia artificial

Hoy todas las empresas recorren el camino de la transformación digital. Y para lidiar con una cantidad exponencialmente creciente de datos, la Inteligencia Artificial es la clave. Un estudio de IBM afirma que el 82% de las organizaciones a nivel mundial están considerando la adopción de IA, pero muchos no saben por dónde comenzar.

En los últimos dos años, las compañías que aplicaron IA lo hicieron con mayor frecuencia en un área limitada del negocio, y en pruebas acotadas. Para que pasen a un nivel superior en IA, e implementarlo a escala para transformar los procesos de negocio centrales, es el momento de ayudarlas.

 Lo primero que necesitan las empresas es una correcta Arquitectura de Información, porque IA no es posible sin una arquitectura de información abierta, flexible y segura.

 A alto nivel, la serie ordenada de pasos clave para subir la “escalera de la IA” es:

1. Recopilar: hacer los datos simples y accesibles.

2. Organizar: crear una base empresarial apta para análisis de datos, que incluya un catálogo de datos y metadatos.

3. Analizar: crear y evolucionar inteligencia artificial con confianza y transparencia.

4. Infundir: operacionalizar y escalar la IA en todo el negocio.

En el caso de Argentina, ¿se puede considerar la IA como una realidad? La respuesta es sí. Por ejemplo, Banco Macro usa servicios de IA y análisis predictivo de IBM Watson Studio, para obtener más información sobre las preferencias de sus clientes y ofrecer servicios y productos a su medida.

Otro ejemplo es BlahBox, parte del programa “Startup with IBM” que ya cuenta con más de 400 usuarios registrados en América Latina, España y Asia. La empresa creó una plataforma en IBM Cloud para que personas no técnicas puedan diseñar y disponibilizar en un sitio web un asistente virtual en menos de 10 minutos.

No importa dónde se encuentra cada uno en su camino hacia la IA sino que lo importante es tener:

– una estrategia clara sobre cómo y dónde generar y almacenar los datos;

– garantía de transparencia sobre cómo y por qué el modelo de IA determina un resultado; 

– una arquitectura confiable, que satisfaga todas las necesidades de inteligencia empresarial y artificial, y que pueda funcionar en cualquier nube y/o en un Data Center local.

Emiliano Actis Dato - IBM
Emiliano Actis Dato – IBM Argentina

Por Emiliano Actis Dato
Data & AI Architect de IBM Argentina