Cómo usar la inteligencia artificial para impulsar el éxito de su startup

Los mejores fundadores de startups se atreven a innovar. Tienen buen ojo para las tecnologías emergentes y su potencial no solo para aumentar la propuesta de valor de su negocio, sino también para mejorar la vida de sus clientes. Ya sabe que la inteligencia artificial es una de estas tecnologías críticas y que puede ser una gran ayuda para su negocio. El siguiente paso es encontrar formas de incorporar IA para impulsar el éxito de su startup.

Exploremos algunos métodos probados, rentables y eficientes para aplicar IA a su negocio.

Combine la IA con las necesidades empresariales reales

Con presiones tan altas para que los propietarios de nuevas empresas se mantengan al día con las tendencias tecnológicas en evolución, el miedo a perderse algo puede ser intenso. Los dueños de negocios a menudo se esfuerzan por implementar tecnología sin pensar detenidamente qué necesidades están abordando. En este contexto, esto da como resultado que las empresas incorporen IA por el bien de la IA.

Como resultado, estas empresas nunca se dan cuenta de todo el potencial de la tecnología para beneficiar a su marca. Si bien pueden obtener ganancias a corto plazo al introducir la IA, pierden el juego a largo plazo al no abordar objetivos específicos y necesidades del mercado. Algunas preguntas que las startups deberían hacerse antes de incorporar la IA en su negocio son:

• ¿Cómo puede la IA ayudarnos con nuestras operaciones diarias?
• ¿Se puede utilizar la IA para ayudar a nuestro público objetivo a resolver sus problemas?
• ¿Cómo aumentará exactamente la IA nuestra propuesta de valor?
  

La única forma de avanzar es comprender el problema comercial que desea resolver utilizando IA y establecer objetivos claros y realistas. Solo entonces podrá comprender el tipo de inversión que requerirá la introducción de IA en su startup, y su equipo de desarrollo podrá encontrar el enfoque tecnológico más eficiente para lograr sus objetivos.

Recurrir a la consultoría de IA es una forma de solucionar este problema. Las empresas emergentes exitosas solicitan la ayuda de expertos que tienen experiencia técnica y comercial en la implementación de proyectos de IA y pueden encontrar la mejor solución en la intersección de las necesidades del mercado, los objetivos comerciales y las capacidades técnicas.

Utilice servicios de terceros y modelos preentrenados

Puede pensar que para que la IA funcione de la mejor manera, se requieren modelos personalizados. Y sí, para algunas aplicaciones, se deben entrenar nuevos modelos para realizar ciertas tareas. Esto se aplica a casos únicos en los que se resuelven ciertos problemas poco comunes. El desarrollo de modelos personalizados también implica datos únicos.

Pero para muchas tareas, un modelo previamente entrenado puede funcionar bien. Hay un costo mucho más bajo involucrado con modelos pre-entrenados dependiendo de su caso de uso. Los propietarios de empresas emergentes con experiencia ven el valor de los modelos previamente entrenados y saben cómo ser creativos y pensar en formas de usar estos modelos antes de recurrir a la creación de algo completamente nuevo.

Hay dos tipos de modelos de IA preentrenados que pueden ser útiles para las empresas emergentes: modelos estándar preentrenados y modelos básicos.

Modelos estándar preentrenados

Como dice el refrán, no deberíamos tratar de reinventar la rueda. Lo mismo ocurre con los modelos de entrenamiento de IA. Si alguien antes que usted ideó un método eficiente para que la IA realice la detección de objetos, no hay necesidad de recrear ese modelo. Puedes ajustarlo con tus datos.

Los modelos previamente entrenados también se pueden ajustar al resultado deseado para el negocio, de modo que se puedan adaptar a su caso de uso específico si es necesario. Esto lo hacen mejor los científicos de datos que pueden entender cómo funciona el modelo y cómo ajustarlo para obtener los mejores resultados.

Modelos de cimentación

Estos modelos de IA más nuevos utilizan enormes conjuntos de datos para el entrenamiento. ChatGPT es uno de estos modelos básicos y, como probablemente haya visto, a pesar de ser un modelo previamente entrenado, puede adaptarse a una amplia gama de tareas posteriores con pocos ajustes.

Los modelos básicos no se tratan solo de texto. Hay modelos diseñados para trabajar con sonido, imágenes e incluso video. A medida que crecen los modelos básicos, el acceso a implementaciones de IA de alta calidad se vuelve más fácil. A menudo se accede a estos modelos a través de API. Estas API proporcionan a los clientes potentes módulos de aprendizaje automático que ya están listos para funcionar.

Esto puede ahorrarle dinero en el desarrollo y la implementación de sus propias soluciones de IA. Sin embargo, es importante reconocer los riesgos que implica tener otra empresa que aloje soluciones críticas de IA.

Algunas aplicaciones potenciales que podrían usar servicios de IA de terceros listos para usar incluyen:

• OCR: extraiga información de documentos, como números de tarjetas de crédito, nombres de clientes, direcciones y más.
• Voz a texto: los servicios de reconocimiento de voz pueden ayudar a los tribunales, ejecutivos de oficina y servicios de transmisión de video.
• Biometría: los servicios de autenticación y verificación que usan API de IA le permiten implementar fácilmente la seguridad biométrica en su aplicación/servicio con pocas molestias.

Tales soluciones a menudo pueden ser suficientes para el desarrollo de una startup en una etapa temprana. Cuando utilice servicios de terceros y modelos previamente entrenados, todo lo que necesita es encontrar desarrolladores que puedan integrar estas soluciones de manera efectiva y personalizarlas si es necesario.

Incluya IA en su estrategia de marketing

El gran potencial de la IA para la generación de contenido y la evaluación de los datos de la audiencia la convierte en una herramienta poderosa para la estrategia de marketing de su startup. Hay una serie de ejemplos de cómo las marcas están aprovechando con éxito la IA para su comercialización . Aunque estos ejemplos incluyen grandes marcas, pueden llevarte a nuevas ideas personalizadas para tu startup.

Información del cliente: la IA es una herramienta poderosa para procesar datos. Coca-Cola utiliza algoritmos de inteligencia artificial en las máquinas expendedoras para recopilar datos sobre los clientes para usarlos en el futuro marketing personalizado.

Asistencia virtual: algunas marcas como Sephora están utilizando IA para conectarse con sus clientes y ayudarlos a encontrar lo que necesitan. El asistente virtual AI de Sephora en su tienda en línea permite a los clientes hacer preguntas y obtener sugerencias personalizadas mientras compran.

Creación de contenido: muchas marcas están aprovechando el potencial de creación de contenido de la IA. Al generar y optimizar titulares, subtítulos, resúmenes e incluso artículos o videos completos, las nuevas empresas pueden agilizar en gran medida el proceso de creación de su contenido de marketing. The Washington Post utiliza Heliograf , una herramienta de escritura de inteligencia artificial, para crear historias cortas y actualizaciones sobre deportes, elecciones y el clima.

Pronóstico de ventas: la IA puede ayudar a las empresas a predecir patrones en las ventas a lo largo del tiempo. Esto permite a las empresas prepararse para las olas de ventas con estrategias de marketing específicas mejoradas. Muchas empresas minoristas como Walmart utilizan IA para predecir las ventas o las fluctuaciones de la demanda.

Hay muchas otras oportunidades para que la IA marque la diferencia en el marketing de su empresa. Sea creativo y piense detenidamente en cómo el potencial de la IA puede beneficiarlo a usted y a sus clientes.

Desafíos de adoptar IA y formas de superarlos

La implementación de la IA no está exenta de desafíos. Sin embargo, los buenos propietarios de empresas emergentes saben que los desafíos deben superarse para que su negocio supere la prueba del tiempo. Algunos de los principales desafíos involucrados son la recopilación de datos, la calidad y la degradación de la IA.

Recopilación de datos

Cualquier propietario de una startup con experiencia en IA sabe que el cuello de botella más importante de la IA son los datos de alta calidad. Asegurarse de que estos datos sean precisos, completos y consistentes es crucial para el éxito de un proyecto de IA. Para nuevos proyectos, esto puede volverse costoso y difícil de mantener rápidamente.

En algunos casos, las empresas pueden entrenar modelos de IA con datos existentes que ya han estado recopilando. Esto podría ser suficiente, o podría requerir investigación adicional. En otros casos, podrían necesitarse sistemas de seguimiento completamente nuevos para recopilar los datos requeridos. Estas situaciones se denominan "autorrecopilación", en las que usted mismo recopila los datos para implementarlos en el entrenamiento del modelo.

Sin embargo, esos no son los únicos métodos para adquirir datos útiles para la IA. Aquí hay algunas alternativas:

• Datos sintéticos: simulación de conjuntos de datos reales en software. Unity y Unreal Engine se pueden usar para generar datos. Si los datos son lo suficientemente realistas, los resultados serán comparables a conjuntos del mundo real.
• Compra de datos: es posible, dependiendo de su situación, que alguien más ya haya hecho el trabajo para seleccionar conjuntos de datos valiosos. Si esta opción está disponible, sopese los costos de hacerlo usted mismo frente a la compra de los datos.
• Subcontratar la creación de conjuntos de datos: las empresas pueden solicitar la creación de conjuntos de datos de otras empresas. Por ejemplo, Amazon Mechanical Turk le permite recopilar conjuntos de datos mediante crowdsourcing.
• Web scraping: aunque es controvertido debido a la privacidad, el consentimiento y los derechos de propiedad intelectual, no se puede negar que los conjuntos de datos creados a través del web scraping han creado algunos de los modelos de IA más poderosos del mundo, como ChatGPT.

Calidad de datos

Cada conjunto de datos tendrá algún margen de error. Algunos nombres pueden estar mal escritos. Algunos números de teléfono pueden tener un código de país principal y otros no. Algunos campos pueden dejarse en blanco. Hay muchas, muchas razones diferentes por las que pueden ocurrir estos errores. Si más de la mitad de un conjunto de datos está plagado de errores, no será adecuado para muchas tareas con IA. De hecho, podría ser más dañino que útil.

La mayoría de los problemas asociados con los problemas de calidad de los datos se pueden atribuir a la práctica y el procedimiento. Los expertos en desarrollo de aplicaciones de IA y los equipos de ciencia de datos saben cómo abordar estos problemas. Se requiere mejorar la calidad de los datos para formar la entrada más relevante antes de las etapas de desarrollo.

Degradación de IA

Con el tiempo, los modelos de IA pierden rendimiento. La razón de esto es que los datos que utiliza el modelo quedarán obsoletos con el tiempo. Se necesitan nuevos datos para llenar los vacíos que aparecerán desde el inicio de la IA. Los propietarios de empresas emergentes deben mirar hacia el futuro para abordar este problema de forma continua, o deben planificar la creación de un modelo completamente nuevo cuando sea necesario.

Sin embargo, algunas empresas utilizan modelos que caducan en semanas o incluso días. Algunos de los modelos más volátiles se utilizan para pronósticos de demanda o predicciones de precios de acciones. Se dice que estas tareas tienen una alta tasa de degradación del modelo. Para abordar este problema, las empresas deben considerar la automatización de la recopilación y el abastecimiento de datos. Esto implica un ecosistema separado donde su modelo de IA puede obtener datos para volver a entrenar mientras opera en un entorno de producción.

Abordar la degradación de datos y otros desafíos de la adopción de inteligencia artificial es una parte esencial de su trabajo si decide conectar su startup con IA. Los ingenieros de IA y los expertos en MLOps lo ayudarán a configurar la infraestructura adecuada para su modelo de aprendizaje automático, que podrá monitorear automáticamente la calidad de los datos y el rendimiento del modelo, y luego reaccionar rápidamente (reconstruir el modelo).

El siguiente paso para las startups

Los propietarios de empresas emergentes primero deben considerar cómo la IA los beneficiará y pensar detenidamente sobre cómo integrar la tecnología con su modelo de negocio. Luego, deberían comenzar a generar ideas sobre cómo implementar la IA en función de esos objetivos comerciales.

En la mayoría de los casos, a las empresas emergentes les faltarán los datos necesarios para que sus soluciones de IA funcionen de la mejor manera. Esto podría atribuirse a que el negocio es joven, o podría ser que su caso de uso sea único.

Ya sea que decida utilizar fuentes de datos alternativas o comience a generarlos usted mismo, el mejor retorno de la inversión será comunicarse con consultores de IA que tengan experiencia en el campo. Conocen bien cómo recopilar, curar e implementar datos de entrenamiento en modelos de IA. También pueden idear planes para actualizar el modelo en función de su nivel de degradación. Los expertos adecuados también podrán trabajar con usted para asegurarse de que su producto se desarrolle manteniendo sus derechos de propiedad intelectual.

Independientemente del enfoque que elija, debe recordar que la IA no es mágica y todas las ideas deben ser factibles con las tecnologías existentes. Por lo tanto, para impulsar realmente el éxito de su puesta en marcha con IA, debe encontrar la mejor manera de implementarla y las personas adecuadas para ayudarlo con esta tarea.

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