Los 12 indicadores para medir la Inteligencia Artificial en el emprendimiento

Lo que no se mide, no existe, decía un profesor de maestría en una escuela de negocios en Bogotá. Los números son la luz, decía otro, en una clase de primeros meses en medio de gerentes de empresas de todos los tamaños y sectores. Por eso el documento que acaba de publicar Google tituladp “La guía para ejecutivos sobre IA generativa” se convierte en una hoja de ruta que todo emprendedor, ya sea de pequeña o gran empresa, podría tener en cuenta si es que está usando o planea usar Inteligencia Artificial generativa.

El impacto de internet en la vida diaria

Primero, recordemos qué es la Inteligencia Artificial generativa. De acuerdo con Ahmed Banafa en un texto publicado par BBVA Open Mind y republicado en El Espectador, “el aprendizaje automático suele implicar los siguientes pasos:

• Recopilación de datos: Obtención de datos pertinentes y representativos para la formación y la puesta a prueba.
• Preprocesamiento de datos: Limpieza, transformación y preparación de los datos para el entrenamiento.
• Selección de modelo: Elegir un algoritmo o una arquitectura de modelo adecuados para la tarea en cuestión.
• Entrenamiento de modelos: Introducir los datos en el modelo elegido y ajustar sus parámetros para que “aprenda” de esos datos.
• Evaluación del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo con datos no observados para asegurarse de que realiza predicciones correctas.
• Despliegue: Integrar el modelo entrenado en aplicaciones del mundo real para realizar predicciones o tomar decisiones.

Para leer: Qué es un modelo de negocio y cómo hacerlo efectivo

Los tipos más comunes de Machine Learning son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo”.

Ya con eso claro, aquí van los 12 indicadores que todo emprendedor y, al final, todo tipo de empresario debería tener en cuenta si está usando estas herramientas de Inteligencia Artificial en su negocio:

1. Exactitud: Mide la exactitud del modelo de IA generativa para producir resultados relevantes y correctos. Este indicador puede cuantificarse a través de métricas, como la precisión, la recuperación, la puntuación F1 o el error cuadrático medio, según la naturaleza del caso de uso.

2. Productividad: Evalúa el impacto de la IA generativa en la productividad del arquetipo o el departamento objetivo. Esto podría incluir métricas como la cantidad de tareas finalizadas por unidad de tiempo, el tiempo de respuesta o la reducción en el esfuerzo manual requerido.

3. Satisfacción de los clientes: Si el caso de uso de la IA generativa supone aplicaciones orientadas al cliente, usa encuestas de satisfacción del cliente o comentarios que indiquen lo bien que el sistema de IA satisface las necesidades y las expectativas del cliente.

4. Ahorro: Mide el ahorro de costos que se logra con el uso de la IA generativa. Esto podría implicar la comparación de los costos de usar el sistema de IA con los gastos asociados a los procesos manuales tradicionales o la tercerización.

Una lectura interesante: La empresa y la razón del por qué las personas deben ser felices allí

5. Tiempo de entrega: Evalúa el tiempo que le lleva al modelo de la IA generativa producir respuestas o resultados en comparación con los métodos tradicionales. Los tiempos de respuesta más rápidos pueden llevar a un aumento de la eficiencia y a mejorar la experiencia del cliente.

6. Calidad del resultado: Evalúa la calidad de los resultados de la IA generativa en comparación con los criterios predefinidos. Esto puede hacerse a través de una revisión manual o verificaciones de calidad automatizadas, según el caso de uso.

7. Tasa de errores: Cuantifica la tasa a la cual el modelo de IA generativa produce resultados incorrectos o indeseados. Minimizar la tasa de errores es esencial para mantener la exactitud y la confiabilidad.

8. Impacto en la empresa: Identifica las métricas empresariales específicas que son impactadas directamente por los casos de uso de la IA generativa, como el aumento en las ventas, la reducción de los reclamos de clientes o la mejoría en la retención de empleados.

9. Tiempo y costo del entrenamiento: Mide el tiempo y los recursos necesarios para entrenar y ajustar el modelo de IA generativa. Los procesos de entrenamiento eficientes pueden derivar en implementaciones y rentabilidad más rápidas.

10. Métricas con intervención humana: Si la intervención humana está involucrada en el proceso de IA generativa, realiza un seguimiento de las métricas relacionadas con la eficiencia y la eficacia de la supervisión humana.

11. Escalabilidad: Evalúa lo bien que el modelo de IA generativa escala para ajustarse al aumento del uso o las mayores demandas. La escalabilidad es esencial para tener éxito a largo plazo.

12. Cumplimiento de las normativas: Para los dominios sensibles, como la atención médica o las finanzas, supervisa lo bien que el sistema de IA generativa cumple con los requisitos reglamentarios relevantes y los estándares de privacidad de los datos.

Si conoce historias de emprendedores y sus emprendimientos, escríbanos al correo de Edwin Bohórquez Aya (ebohorquez@elespectador.com) o al de Tatiana Gómez Fuentes (tgomez@elespectador.com). 👨🏻‍💻 🤓📚

Lo que no se mide, no existe, decía un profesor de maestría en una escuela de negocios en Bogotá. Los números son la luz, decía otro, en una clase de primeros meses en medio de gerentes de empresas de todos los tamaños y sectores. Por eso el documento que acaba de publicar Google tituladp “La guía para ejecutivos sobre IA generativa” se convierte en una hoja de ruta que todo emprendedor, ya sea de pequeña o gran empresa, podría tener en cuenta si es que está usando o planea usar Inteligencia Artificial generativa.

El impacto de internet en la vida diaria

Primero, recordemos qué es la Inteligencia Artificial generativa. De acuerdo con Ahmed Banafa en un texto publicado par BBVA Open Mind y republicado en El Espectador, “el aprendizaje automático suele implicar los siguientes pasos:

• Recopilación de datos: Obtención de datos pertinentes y representativos para la formación y la puesta a prueba.
• Preprocesamiento de datos: Limpieza, transformación y preparación de los datos para el entrenamiento.
• Selección de modelo: Elegir un algoritmo o una arquitectura de modelo adecuados para la tarea en cuestión.
• Entrenamiento de modelos: Introducir los datos en el modelo elegido y ajustar sus parámetros para que “aprenda” de esos datos.
• Evaluación del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo con datos no observados para asegurarse de que realiza predicciones correctas.
• Despliegue: Integrar el modelo entrenado en aplicaciones del mundo real para realizar predicciones o tomar decisiones.

Para leer: Qué es un modelo de negocio y cómo hacerlo efectivo

Los tipos más comunes de Machine Learning son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo”.

Ya con eso claro, aquí van los 12 indicadores que todo emprendedor y, al final, todo tipo de empresario debería tener en cuenta si está usando estas herramientas de Inteligencia Artificial en su negocio:

1. Exactitud: Mide la exactitud del modelo de IA generativa para producir resultados relevantes y correctos. Este indicador puede cuantificarse a través de métricas, como la precisión, la recuperación, la puntuación F1 o el error cuadrático medio, según la naturaleza del caso de uso.

2. Productividad: Evalúa el impacto de la IA generativa en la productividad del arquetipo o el departamento objetivo. Esto podría incluir métricas como la cantidad de tareas finalizadas por unidad de tiempo, el tiempo de respuesta o la reducción en el esfuerzo manual requerido.

3. Satisfacción de los clientes: Si el caso de uso de la IA generativa supone aplicaciones orientadas al cliente, usa encuestas de satisfacción del cliente o comentarios que indiquen lo bien que el sistema de IA satisface las necesidades y las expectativas del cliente.

4. Ahorro: Mide el ahorro de costos que se logra con el uso de la IA generativa. Esto podría implicar la comparación de los costos de usar el sistema de IA con los gastos asociados a los procesos manuales tradicionales o la tercerización.

Una lectura interesante: La empresa y la razón del por qué las personas deben ser felices allí

5. Tiempo de entrega: Evalúa el tiempo que le lleva al modelo de la IA generativa producir respuestas o resultados en comparación con los métodos tradicionales. Los tiempos de respuesta más rápidos pueden llevar a un aumento de la eficiencia y a mejorar la experiencia del cliente.

6. Calidad del resultado: Evalúa la calidad de los resultados de la IA generativa en comparación con los criterios predefinidos. Esto puede hacerse a través de una revisión manual o verificaciones de calidad automatizadas, según el caso de uso.

7. Tasa de errores: Cuantifica la tasa a la cual el modelo de IA generativa produce resultados incorrectos o indeseados. Minimizar la tasa de errores es esencial para mantener la exactitud y la confiabilidad.

8. Impacto en la empresa: Identifica las métricas empresariales específicas que son impactadas directamente por los casos de uso de la IA generativa, como el aumento en las ventas, la reducción de los reclamos de clientes o la mejoría en la retención de empleados.

9. Tiempo y costo del entrenamiento: Mide el tiempo y los recursos necesarios para entrenar y ajustar el modelo de IA generativa. Los procesos de entrenamiento eficientes pueden derivar en implementaciones y rentabilidad más rápidas.

10. Métricas con intervención humana: Si la intervención humana está involucrada en el proceso de IA generativa, realiza un seguimiento de las métricas relacionadas con la eficiencia y la eficacia de la supervisión humana.

11. Escalabilidad: Evalúa lo bien que el modelo de IA generativa escala para ajustarse al aumento del uso o las mayores demandas. La escalabilidad es esencial para tener éxito a largo plazo.

12. Cumplimiento de las normativas: Para los dominios sensibles, como la atención médica o las finanzas, supervisa lo bien que el sistema de IA generativa cumple con los requisitos reglamentarios relevantes y los estándares de privacidad de los datos.

Si conoce historias de emprendedores y sus emprendimientos, escríbanos al correo de Edwin Bohórquez Aya (ebohorquez@elespectador.com) o al de Tatiana Gómez Fuentes (tgomez@elespectador.com). 👨🏻‍💻 🤓📚