Capacidades cognitivas y la promesa de transformación
La computación cognitiva nos abre las puertas a una serie de capacidades como aprendizaje de máquina o el procesamiento de lenguaje natural, para desbloquear el verdadero valor de los datos, tanto estructurados, como no estructurados, para acelerar la innovación, optimizar procesos y encontrar soluciones a problemas como el tratamiento del cáncer, la ecología y la ciberseguridad
Implementar esta nueva tecnología puede parecer difícil incluso para los usuarios de TI sofisticados, pero la adopción no tiene que ser abrumadora. Organizaciones, en múltiples industrias ya aplican capacidades cognitivas para lograr los objetivos empresariales. Desde un mejor relacionamiento con clientes, a programas de salud personalizados, hasta reinventar la gestión riesgo, los casos de uso se han multiplicado en el transcurso de este año.
Según cifras del Institute for Business Value (IBV) 65% de los adoptantes consideran a la tecnología cognitiva como una pieza fundamental de su estrategia y más de la mitad la consideran imprescindible para seguir siendo competitivos.
Las experiencias de empresas como Fleury en la industria de Salud brasileña, Banorte en el sector bancario mexicano, o BCP en Perú, muestran una variedad de enfoques y algunas prácticas recomendadas para los busquen realizar el salto a la era cognitiva. Desde implementaciones audaces a despliegues graduales; algunas organizaciones crean plataformas personalizadas, mientras que otros utilizan servicios de APIs cognitivos desde la nube. A continuación, algunos puntos importantes.
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Elija un Punto de Entrada
Muchos pioneros cognitivos comienzan con un proyecto piloto, centrándose en una cuestión empresarial que afecta a una masa crítica de clientes. En ocasiones es mejor iniciar en pequeñas escalas y desde allí construir. Empero, un buen caso de uso debe ser escalable; si el proyecto es demasiado discreto, la inversión sólo beneficiará a una porción muy limitada de la empresa.
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Utilice Datos Confiables
En la edad en que los datos son rey, los pioneros cognitivos saben que es esencial ser claro sobre qué fuentes de datos son necesarias y cómo se van a gestionar. Una organización necesita datos de alta calidad para permitir que la plataforma cognitiva pueda generar hipótesis estadísticamente válidas.
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Equipos de Trabajo
Los proyectos de transformación a gran escala, sin lugar a dudas, necesitan una amplia capacitación, pero incluso para proyectos de menor escala, el equipo de trabajo es esencial para aprovechar de mejor forma la promesa de la tecnología. Si bien puede ser tentador entregar el liderazgo al área de TI, las iniciativas más exitosas son proyectos interdisciplinarios con una fuerte participación empresarial.
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Definir Objetivos Empresariales
Los resultados de un proyecto de transformación dependen de la definición clara de los objetivos empresariales. Los objetivos empresariales deben proporcionar orientación clara sobre los pasos a seguir. En este aspecto, el patrocinio ejecutivo es primordial para alinear a la organización hacia las metas establecidas.
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Trabajo Ágil y Aprendizaje Continuo
Los sistemas cognitivos aprenden de cada interacción, pero para su ejecución se debe entrenar al sistema. Es desarrollo de un proyecto de esta naturaleza exige de múltiples iteraciones y de un constante ajuste. E incluso, después de la implementación, os líderes del proyecto deben asumir una postura ágil y adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio.
El Futuro de la Tecnología Cognitiva
Aunque la mayoría de la gente no lo nota, estamos utilizando servicios cognitivos diariamente, a través de nuestros teléfonos móviles, servicios de streaming de video o los buscadores en Internet. Se está empezando a comprender cómo la era cognitiva influye en nuestras vidas cotidianas. Desde mejorar la lealtad del cliente, a la investigación para identificar nuevos tratamientos médicos, el valor potencial es ilimitado. El futuro es ahora y servicios cognitivos deben ser parte de la estrategia digital de toda organización.
Por: Redacción MileniumGroup
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