Una de las herramientas con las que cuentan las empresas para alcanzar con éxito la digitalización es la inteligencia artificial. Sin embargo, para lograr el éxito al implementarla es trascendental seguir un proceso eficaz que involucre a toda la organización.
Francisco Díaz, Business Analyst de Compensa Capital Humano, comparte siete recomendaciones que las aseguradoras deben seguir si realmente desean que esta herramienta se implemente de manera eficaz en la institución:
· Buscar un promotor interno para el proyecto. La falta de soporte y liderazgo es una de las causas principales de fracaso en los proyectos de inteligencia artificial. Por ello, las iniciativas en este campo son muy atractivas, pero sus probabilidades de fracaso son altas.
· Colaboración en la data. La inteligencia artificial se basa en la data y, en mayor o menor medida, la empresa tendrá personas o grupos que manejen información necesaria para el proyecto.
· Selección óptima de las iniciativas de Machine Learning. Otro punto importante es que un proyecto de estas características requiere de una inversión en recursos, que necesitarán estar bien planificados para justificar su costo. En la propuesta es preferible centrarse en la problemática de negocio que resuelven en vez de en las características tecnológicas.
· Confeccionar un acta de constitución del proyecto (Project chárter). La definición del proyecto y de sus requerimientos es trascendental para poder empezar el desarrollo del mismo. Este project chárter debe conocer el alcance del proyecto, qué se quiere construir y los objetivos de negocio.
· Composición del equipo. Para evitar la falta de experiencia y la desconexión entre desarrollo de software y ciencia de datos hay que definir los perfiles necesarios. Para ello es necesario un especialista en data science, pero también un ingeniero de datos (data engineer) con conocimientos de IT y programación más tradicional. Es esencial que intervengan en el equipo expertos de negocio para que puedan ir realizando un seguimiento de los resultados.
· Involucrar a stakeholders. En la vida útil del proyecto, se van a dar interacciones con una gran variedad de profesionales y proveedores que se deben de gestionar adecuadamente. Hay que ser conscientes también de las reticencias que puede ocasionar la AI como sustituto de tareas que actualmente realizan.· Un seguimiento constante. Para el ejecutivo es importante que los problemas no surjan únicamente en la implantación del proyecto, sino que es necesario prestar atención a cómo ejecutar lo que se ha dibujado. Las posibilidades de la inteligencia artificial son infinitas, por lo que es recomendable mantener un alcance conservador e instaurar fases de desarrollo.