Los casos de uso de IA son un conjunto de actividades realizadas para alcanzar un objetivo específico desde una perspectiva de negocio o de cliente, que involucran una aplicación sustancial de IA. Es necesario identificar los casos de uso adecuados y priorizarlos de manera efectiva.
Para desarrollar los casos de uso en detalle de IA, es necesario que la empresa establezca previamente una estrategia de IA y un conocimiento básico o entendimiento común sobre cómo la IA puede ayudar a alcanzar sus objetivos.
La estrategia debe definir las áreas en las que se puede crear el máximo valor de negocio y los factores habilitantes necesarios, como la infraestructura de datos y tecnología, la cultura y gobernanza, la organización y el talento.
A alto nivel, las dos áreas clave principales son los casos de uso de IA centrados en procesos, ya sean internos o en la interfaz con clientes, socios o proveedores, y, casos de uso de IA centrados en productos/servicios, que se centran en mejorar los productos existentes o crear otros nuevos.
Contar con una visión de IA nos sirve como una guía para el proceso de identificación de casos de uso, aunque pueda ser revisado en función de la experiencia adquirida durante el proceso.
¿Cómo identificar los casos de uso de IA?
Una manera de identificar los casos de uso relevantes es haciendo foco en cuatro dimensiones: cliente, procesos, tecnologías de IA y datos.
A través del Customer Journey Map podemos analizar el proceso que sigue un cliente desde que se interesa por un producto o servicio hasta que lo adquiere y lo utiliza.Analizando los procesos de la empresa podemos encontrar maneras de mejorarlos o automatizarlos mediante el uso de la IA.
El mapeo de tecnologías de IA, desde la visión por ordenador y NLP que nos permiten utilizar datos no estructurados, hasta el análisis de estrategias, modelos predictivos y la optimización, nos ayuda a identificar las capacidades de IA que la empresa tiene o necesita.
El mapa de datos se utiliza para analizar los datos que tiene la empresa y encontrar maneras de utilizarlos para mejorar sus productos y servicios mediante el uso de la IA.
¿Cómo evaluar y priorizar los casos de uso de IA?
La evaluación tiene como objetivo determinar cuáles de las ideas de casos de uso de IA identificadas en la fase de ideación son las más valiosas y factibles de aplicar. En esta entrada enumeramos algunas de las situaciones más comunes en las que un enfoque de IA es probablemente mejor que un enfoque basado en reglas, y otras en las que no lo es.
Los criterios a considerar son:
1. La facilidad de implementación de cada caso de uso depende de cuatro categorías: la disponibilidad y calidad de los datos, la complejidad del algoritmo requerido, la adopción de procesos y sistemas y la disponibilidad de conocimientos.
2. El valor de cada caso de uso requiere conocimiento del dominio o del negocio. Los casos de uso de gran valor pueden enfrentarse a importantes obstáculos de aplicación. En estos casos, puede ser útil evaluar si los retos pueden resolverse dividiendo el caso de uso en unidades más pequeñas y manejables con pasos de valor bien definidos, y abordando la hoja de ruta resultante de forma ágil.
En casos de uso nuevos o con conjuntos de datos no probados, es fundamental tener en cuenta la incertidumbre en el rendimiento de la aplicación de IA, así como el hecho de que puede ser difícil escalar las aplicaciones de IA después de la construcción de prototipos exitosos.
3. Las interdependencias técnicas entre los casos de uso agrupando aquellos en función de los datos de entrada necesarios, la capacidad de IA que requerirán y los productos o procesos a los que pueden aplicarse.
4. Los posibles problemas éticos y reguladores, riesgos y transparencia, ciberseguridad y resiliencia ante eventos inesperados. Estos aspectos pueden aumentar significativamente el esfuerzo de implementación o disminuir el valor y pueden requerir una evaluación rápida separada.
Una vez que se han identificado y evaluado los casos de uso de IA, es recomendable centrarse en los más relevantes y priorizarlos utilizando un enfoque iterativo, mediante la creación de una matriz de priorización en la que se evalúen diferentes factores, como el valor de negocio, la alineación estratégica y la facilidad de aplicación.
Al priorizar los casos de uso, debemos considerar el potencial de reutilización, la escalabilidad y gestionar el riesgo del primer caso de uso, aunque no sea el más valioso.
Identificar y evaluar casos de uso es bastante complejo y no es un proceso lineal.
En Komorebi.ai proponemos empezar realizando sesiones de trabajo donde las diferentes partes interesadas, incluyendo a expertos en la materia y representantes de diferentes áreas de la empresa, se reúnan para identificar posibles casos de uso de IA.
Normalmente, estos talleres de innovación de IA permiten una primera ronda de evaluación aproximada y priorización de casos de uso. A continuación, se profundiza en los casos más prometedores, seguidos de una segunda ronda de revisión y priorización.
De esta forma se cuenta con una serie de proyectos a planificar su ejecución y cuya gestión de estos proyectos tienen un enfoque diferente.
