Adopting AI: Ensuring Business Readiness

Summary

En este webinar, expertos en inteligencia artificial (IA) discuten la importancia de la adopción de la IA en organizaciones y cómo garantizar su preparación para su implementación. Abordan temas clave como la selección de problemas adecuados para resolver con IA, la comprensión de los riesgos inherentes y las mejores prácticas para lanzar iniciativas de IA a gran escala. El panel incluyó a Kimberly Nevala, Fernando Lucini y el Dr. Tad Funahashi, quienes compartieron sus perspectivas y experiencias en el sector de la atención médica. Los asistentes aprendieron sobre la necesidad de equipos multidisciplinarios, la importancia de la gobernanza de datos y la ética en el desarrollo de soluciones de IA.

Takeaways

• 🤖 La adopción de AI es crucial para el futuro de la mayoría de las organizaciones.
• 🔍 Se explora cómo elegir los problemas correctos para resolver con AI en la primera parte de la serie.
• 🚀 En la segunda parte, se examina lo que se necesita para lanzar una iniciativa de AI desde el punto de vista de la preparación empresarial.
• 🧠 Se destaca la importancia de tener un nivel básico de comprensión de AI entre los usuarios y un adecuado监督 de las iniciativas y procesos empresariales.
• 🛡️ Se discute la necesidad de comprender y mitigar los riesgos inherentes del AI.
• 🌟 Se comparte experticia para determinar si la organización está lista para la implementación de AI.
• 🏥 Se hace un análisis profundo en el uso de casos y desafíos de AI en el sector de la atención médica.
• 📊 AI es abstracto y su lógica interna puede ser extremadamente compleja, lo que hace que sus resultados sean imprecisos por naturaleza.
• 🔄 AI es adaptable y responde a cambios en los datos de entrada, lo que significa que no es creativo y puede revertirse a patrones conocidos ante cambios inesperados.
• 🔎 Se están desarrollando técnicas de 'AI explicable' para iluminar los factores más influyentes en las predicciones de los algoritmos de AI.
• 🤖 AI no es consciente de sus errores y requiere de una definición clara de las condiciones de operación y la implementación de controles de seguridad sólidos.
• 🌐 AI está interconectado con los procesos empresariales básicos, lo que hace que sea difícil comprender completamente sus impactos下游.

Q & A

¿Qué se discute en la primera parte de la serie de seminarios sobre AI?

En la primera parte de la serie, se exploró cómo seleccionar los problemas adecuados para resolver con inteligencia artificial (IA).

¿Qué se aborda en el segundo seminario sobre la iniciativa de IA?

En el segundo seminario, se examinó lo que se necesita para lanzar una iniciativa de IA, desde el punto de vista de la preparación empresarial, incluyendo la comprensión básica de la IA entre los usuarios y el adecuado oversight de los procesos de negocio y de la IA.

¿Quiénes son los oradores principales en el seminario y cuáles son sus áreas de especialización?

Los oradores principales son Kimberly Nevala, un asesor estratégico en SAS y experto en análisis avanzados, gobernanza de la información y cultura de datos驱动; Fernando Lucini, director general y líder global de ciencia de datos e ingeniería de machine learning en Accenture Applied Intelligence; y el Dr. Tad Funahashi, cirujano ortopédico y chief innovation officer en Kaiser Permanente de California del Sur.

¿Cuáles son las seis características de los algoritmos de IA que requieren una diligencia empresarial adicional?

Las seis características son: 1) Los algoritmos de IA son abstractos; 2) Son sistemas probabilísticos; 3) Son adaptables; 4) Se despliegan a gran escala; 5) Son impresionables; 6) Son incautos y no aplican discreción independiente.

¿Qué es 'explainable AI' y por qué es importante?

'Explainable AI' es una técnica que busca hacer understandables los procesos internos de los algoritmos de IA. Es importante porque, aunque puede proporcionar información sobre qué factores influyen más en las predicciones de los algoritmos, no puede determinar si esos factores son justos o correctos.

¿Qué es la categoría 'strategic scalers' y qué características la definen?

La categoría 'strategic scalers' se refiere a aquellas organizaciones que han logrado conectar su estrategia con la implementación de IA. Estas organizaciones tienen una clara estrategia, equipos multidisciplinarios y una conexión sólida con los ejecutivos de alto nivel que apoyan la implementación de la IA en el terreno.

¿Qué se entiende por 'industrial growers' en el contexto de AI?

'Industrial growers' son aquellas organizaciones que han superado el estado de preparación y están en una fase de crecimiento acelerado e implementación intensiva de soluciones de IA, similar a cómo se construiría un automóvil, con muchas millas recorridas y una amplia experiencia en el uso de la tecnología.

¿Qué es 'AI affordability and accessibility' y por qué es crucial en la implementación de AI?

'AI affordability and accessibility' se refiere a la capacidad de las organizaciones para obtener y utilizar tecnologías de IA de manera rentable y fácilmente accesible. Es crucial porque permite a las empresas adoptar rápidamente soluciones de IA y escalarlas para lograr un mayor impacto estratégico y operativo.

¿Qué es 'doing the basics brilliantly' y por qué es importante para la implementación de AI?

'Doing the basics brilliantly' se refiere a la importancia de tener una sólida infraestructura de datos, metodologías de ciencia de datos sólidas y una buena gobernanza de datos para asegurar que los proyectos de IA se lleven a cabo y se implementen con éxito. Es importante porque sin una base sólida, es difícil escalar y mantener soluciones de IA a lo largo del tiempo.

¿Qué es 'proceed responsibly and build trust' y por qué es esencial en el uso de AI?

'Proceed responsibly and build trust' implica crear un marco de responsabilidad que se adapte a la empresa, la sociedad y los ciudadanos, y ser transparentes sobre cómo se utiliza la tecnología de IA. Es esencial porque ayuda a garantizar que la IA se utilice de manera ética y segura, y que se genere confianza en la tecnología entre los usuarios y la sociedad en general.

¿Qué desafíos técnicos se enfrentan al utilizar IA en el sector de la salud?

Los desafíos técnicos incluyen la interpretabilidad o explicabilidad de los modelos de IA, el sesgo en los datos, el manejo de casos atípicos y la adaptación a las prácticas de atención médica que cambian con el tiempo.

¿Cómo se puede mejorar la interpretabilidad de los modelos de IA en el contexto médico?

Para mejorar la interpretabilidad, es necesario que los científicos de datos y los médicos trabajen estrechamente juntos, simplificar los modelos cuando sea necesario para facilitar su explicación, y asegurarse de que los modelos sean precisos y estén diseñados para solucionar problemas clínicos específicos.