Por qué ahora es el mejor momento para Apostar por la Visión Computacional e IA

En los últimos años, la apuesta la tendencia por la Inteligencia Artificial está siendo una apuesta que muy pocos han podido pasar por desapercibido. Por ejemplo, en 2019 sólo en EEUU se invirtieron más de 70.000 millones de dólares en startups basadas en Inteligencia Artificial. En Europa, en la última década el número de patentes relacionadas con los términos IA ha incrementado un 400%. Hoy, conocedor del potencial y demanda de los sistemas inteligentes, el estado anunció la inversión de 600 millones hasta 2023 para liderar este sector de la Inteligencia Artificial. Pero, ¿Por qué ahora y no antes?

TRES RAZONES DE PESO DE POR QUÉ AHORA ES EL MOMENTO DE LA IA

A continuación, exponemos tres motivos donde comentamos por qué ahora es el mejor momento para apostar por la Inteligencia Artificial:

El primer motivo por el que sabemos que ahora es el momento es que las herramientas Big Data, Data Warehouse… forman parte del día a día en las organizaciones suficientemente maduras. Una de las primeras barreras de entrada suele ser la falta de datos para su pronta explotación; con estos sistemas, el volumen de información suele ser suficiente para comenzar a trabajar con los primeros algoritmos. Por otra parte, si hiciera falta información, hoy en día existen muchísimas fuentes de datos preparadas para alimentar estos los algoritmos predictivos.

El segundo motivo por el que NEURE_ apuesta muy fuerte por estas tecnologías, es el punto de vista de la madurez tecnológica. A día de hoy, estas tecnologías están desarrolladas, con un seguimiento suficientemente veraz y con una comunidad muy contrastada y activa. Por ejemplo, a día de hoy, es viable implantar una solución de seguimiento de paquetes y medición de tiempos en una cadena de producción para después predecir y planificar mejor o vigilar accesos y normativas internas de seguridad, proyectos que nosotros estamos realizando.

Por último, desde el punto de vista del equipamiento necesario, existen herramientas muy baratas con las que partir los primeros pilotos. en las organizaciones e instituciones. Esto, sumado al barato coste de entrenamiento en la Nube, habilita que las organizaciones puedan testar rápido estos primeros pilotos.

TRES SOLUCIONES CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS POR SECTOR:

Algunas soluciones tipo por sector son las siguientes:

Conecta con nuestras soluciones: ParkITFaceAILasAIArrAIn

Puntualizar que estos sólo son ejemplos tipo para dar a soluciones que nosotros desde NEURE_ hemos identificado. Sin embargo, existen muchísimos problemas que gracias a la capacidad de “ver y decidir” por máquinas los trabajos y procesos de las organizaciones e instituciones se pueden ver beneficiados. Por ejemplo, en el primer sector podríamos implantar un sistema de IA para la identificación de especies animales, el análisis del estado de madurez de las cosechas agrícolas, …

En el sector de producción o logística, en particular, estos sistemas nos habilitan para conocer los tiempos de estancia de los productos de venta, podemos medir las entregas o contabilizar cuánto producimos, cuando y cuándo no. Con esta suite de soluciones, podremos planificar mejor, lo que se traducirá en ahorrar costes o movilizar más dentro de la cadena de producción.

POR QUÉ HAN FRACASADO HASTA AHORA:

Existen muchos motivos por los que acaban fallando en la implantación de estos sistemas, sin embargo, hemos identificado algunos patrones repetitivos y motivo de ello planteamos una suite de 15 preguntas para identificar la solución que se quiere desarrollar.

Entre los más importantes para decidir el éxito de estos proyectos se encuentran las siguientes:

  • Falta de experiencia en estas tecnologías. Como todo proceso de innovación e incorporación de nuevas tecnologías, el mundo de la Inteligencia Artificial requiere de una serie de conocimientos específicos del dominio.
  • Fallo en la implementación de la herramienta en la cultura organizativa.
  • Expectativas rápidas y equivocadas de la IA. En ciencia de datos, el enfoque adecuado es ir iterando de menos a más. Lo más recomendable es comenzar con proyectos pequeños y algoritmos menos complejos (utilizando Machine Learning o simples conteos con Deep Learning) para después predecir y planificar de manera dinámica, crear un sistema de alertas…
  • Diseño inapropiado del sistema. Muchas veces, los pilotos de investigación y las pequeñas pruebas fallan por el enfoque y diseño. A menudo, estos subsistemas se utilizan para testear la viabilidad en la empresa, institución o recinto. Si funciona, se escala. Si fracasa, se detiene. Estos sistemas deberían estar enfocados a ser escalables desde el inicio y planificar en consecuencia para después ser más eficientes en las siguientes fases.
  • Falta de vigilancia en aspectos legales. Muchas organizaciones desconocen los aspectos legales relacionados con el tratamiento de datos, cómo puede ser la aplicación de la RGPD, el diseño por defecto de datos anonimizados o el nuevo marco regulatorio de la UE para aplicar la IA.

Teniendo estas experiencias anteriores en mente, podemos actuar con una batería de preguntas a realizar antes de ponernos en marcha al desarrollo de proyectos de esta índole, facilitadas a continuación.

15 PREGUNTAS PARA ACOTAR EL PROYECTO RELACIONADO CON COMPONENTES INTELIGENTES:

A continuación, facilitamos 15 preguntas que facilitamos para minimizar los riesgos asociados y maximizar las probabilidades de éxito de nuestro proyecto planificando mejor con un componente fuerte basado en Inteligencia Artificial o Visión Artificial:

  1. ¿Qué problema queremos solucionar?
  2. ¿Cuál es el proceso identificado?
  3. ¿Cómo es el proceso ahora?
  4. ¿Cómo será después tras la mejora?
  5. ¿Cuál es la potencial mejora que se espera?¿Cuáles son los indicadores de éxito?
  6. ¿Qué ventajas tiene el sistema?
  7. ¿Tenemos datos suficientes para crear la IA?¿Cual es la Calidad de estos datos?
  8. ¿Cuál es el flujo de datos?¿Qué podemos hacer con estos datos?
  9. ¿Cuales son los agentes implicados?
  10. ¿A qué departamentos compete?
  11. ¿Qué trabajadores tienen que cambiar o implementar el nuevo proceso en su día a día?
  12. ¿Existen normativas vigentes en relación al nuevo proceso que se pretende establecer?
  13. ¿Cuál es el presupuesto y los plazos que tenemos?
  14. ¿Cual es el ROI esperado?
  15. ¿Tenemos la expertise o personal para realizar el piloto?

De esta manera, tendremos un espectro suficientemente definido desde el punto de vista de negocio, Ciencia de Datos y arquitectura del proyecto ideal y maximizar la ejecución y utilidad en Negocio.

¿Te interesa alguna de nuestras soluciones? ¿Tienes un problema y quieres solucionarlo?¿Quieres explotar los datos y no sabes qué hacer con ellos? Contáctanos y te ayudamos. 📈

Queremos ayudarte a mejorar procesos y eficiencia. Entre todos construiremos un tejido industrial más avanzado y competitivo.

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