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



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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.

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