4 consejos clave para emprender en Inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial se está convirtiendo en una palabra de moda y parece que el dinero llueva del cielo. El mercado se está volviendo un poco loco y toda empresa importante, empresario pequeño, emprendedor tecnológico o start-up está pensando en bucear en el vasto océnano algorítmico de la IA.

A continuación ponemos unas ideas claves que puedan ayudar a todos a discernir si se está capacitado, a nivel de recursos, negocio o habilidades, para adentrarse en un negocio de IA.

¿Cuántos datos tienes? ¿Cuántos datos puedes adquirir? ¿Qué tipo de datos?

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No puedes competir con Google, Apple, Microsoft o Baidu, por poner algunos ejemplos. En la carrera de Inteligencia Artificial, los datos son un recurso escaso. Ir en contra de los monstruos dominadores de datos masivos es simplemente puro suicidio.

Tu negocio debe aprovechar datos que no hayan sido recopilados o explotados de una manera significativa. El negocio de la IA es realmente un negocio de datos.
Por muy buenos algoritmos que puedas (o tus trabajadores) desarrollar, tienes que entender que es imposible tener una IA que esté trabajando el primer día. La Inteligencia Artificial debe crecer con tu negocio. Piensa en la IA como en un trabajador joven, sin experiencia ninguna, absolutamente ninguna habilidad o conocimiento, pero que es capaz de ser significativamente mejor con el  paso del tiempo, si les das los datos correctos para que “estudie”.

Si los datos no son lo suficientemente diversos, se podría decir que tu IA no aprenderá lo suficiente o se estancará en una parcela muy acotada. Necesita que los datos con los que va a aprender incluyan casuísticas diversas, que cubran un amplio espectro lo más heterogéneo posible. Podríamos decir que en esto, también se parece un poco a los humanos.

¿Puedes explotar dichos datos de una manera significativa?

Los datos son una condición necesaria pero no suficiente para triunfar en este negocio. Debes ser capaz de explotar dichos datos de una manera significativa y en una fase algo temprana del negocio. La clave no es tener muchos datos (que también) sino saber qué valor puedes generar con ellos.

¿Cómo puedes comenzar los primeros meses si no tienes datos?

Humanos.

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Necesitas contratar a seres humanos para realizar el trabajo que hará en el futuro la IA. Además, debes automatizar el proceso en cuestión (el que quieres que haga tu IA) lo más posible, paso por paso, pieza por pieza, hasta que el proceso completo esté totalmente automatizado. Tu IA sólo podrá aprender si los sub-procesos están claros y las tareas y los datos de todo el flujo son medibles, capturables y tienen una relación clara input/output.

¿Con cuántos buenos científicos de datos cuentas?

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Necesitas científicos de datos, esto es imperativo. O al menos ingenieros que estén cerca de serlos. Este es también el principal problema para muchos empresarios no técnicos en la actualidad y por ello surge la creciente y masiva demanda de estos perfiles por los reclutadores, como os decíamos recientemente. Los mejores DS (Data Scientist) por lo general trabajan en Google, Facebook y Microsoft por lo que lo mismo te toca luchar para atraerlos. Cada DS agrega mucho valor a su negocio. Impulsan la innovación. Además, como suelen provenir de distintos campos y la materia es aún inmadura, cada DS suele aportar algo diferencialmente distinto. El éxito del negocio en IA que montes, estará directamente relacionado con la calidad de tus científicos de datos.

Vía: Medium

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