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Metodologías para el Manejo de la Inteligencia Artificial en la Empresa

Algunas de las técnicas que pueden utilizarse para impulsar la innovación en inteligencia artificial (IA) son el pensamiento magro y de diseño. Ambas técnicas, o una combinación modificada, son útiles para innovar de manera efectiva. En este artículo, proporcionaré una descripción general de ambos para que pueda ser un profesional, especialmente para emplear el pensamiento de diseño sin ninguna herramienta en absoluto.

¿Qué es Lean?

Lean es la eliminación de residuos, donde “residuos” se refiere a un trabajo que no agrega valor o valor limitado a un proceso. Lean es sobre organizar actividades de trabajo. En el contexto de la inteligencia artificial, minimizar el tiempo, mejorar la agilidad, minimizar los costos y volver a trabajar son beneficios de Lean. Algunas metodologías y salidas directas de Lean están reduciendo los procesos redundantes, la automatización y Agile / Scrum. El uso de metodologías lean puede afectar de manera efectiva a la empresa a través de análisis predictivos, minería de datos, tecnologías AI / ML. Utilizando y moviendo el análisis de big data al frente acelera aún más la toma de decisiones. Estas tecnologías digitales proporcionan mejoras significativas y eficiencias para el negocio, y pueden considerarse extensiones de lean informalmente. La innovación a través de estas tecnologías disruptivas puede acelerarse utilizando las metodologías que se describen a continuación.

¿Qué es el pensamiento de diseño?

El pensamiento de diseño es tremendamente útil para impulsar la innovación. Se ha utilizado con éxito en el contexto de nuevas ideas de desarrollo de productos. El pensamiento de diseño consiste en utilizar el poder de “Cómo podríamos” para desafiar el status quo. Ideo es un tipo de metodología de pensamiento de diseño que sigue los pasos para formular una pregunta, recopilar inspiración e ideas, hacerlas tangibles, seguidas de una prueba para aprender y compartir. Una versión ligeramente modificada de ideo proporcionará el siguiente desglose por etapas de esta metodología en:

  • empatizarse
  • definir
  • idear
  • prototipo
  • prueba

Desafiar el status quo es tan simple como hacer preguntas y hacer magia para la innovación, lo que sucede en cualquier lugar y puede fomentarse mediante el enfoque correcto en un entorno de equipo de cualquier tamaño. La creatividad del enfoque de pensamiento de diseño es fascinante y muy eficaz cuando se utiliza para generar innovación.

Ejecución de un modelo de inteligencia artificial magra

El pensamiento de diseño puede ser usado para conducir talleres. La incorporación de los principios de Lean y los resultados de pensamiento de diseño en un modelo de IA que se llama el modelo de IA magra. Una empresa debe considerar adoptar esto a medida que las cosas comienzan a moverse más allá del entorno de laboratorio inicial.

Los diferentes pasos en la ejecución de un modelo de IA magra son:

  • Comprenda: Desarrolle una buena comprensión del problema comercial que está tratando de resolver.
  • Ingeniero: utilice metodologías ágiles apropiadas y lea datos, limpie / prepare datos y diseñe técnicamente su aplicación
  • Modelo: Aplicar modelos de aprendizaje automático apropiados y evaluar precisiones.
  • Comentarios del usuario: esta es la clave para garantizar que el modelo se desempeña satisfactoriamente para satisfacer las necesidades del usuario, y puede ser necesario volver al paso “entender” para refinar la comprensión
  • Implementación: una vez que su modelo esté optimizado, lo moverá a la implementación de la solución en un entorno de producción
  • Validar: después de la implementación, se requiere una validación continua. A medida que se disponga de nuevos datos, se deben incorporar al aprendizaje.

Algunas ilustraciones en la salud digital

Los prototipos que utilizan las metodologías de pensamiento lean y de diseño han dado lugar a muchos beneficios, como encontrar la solución correcta más rápido y acelerar el tiempo de ciclo desde la ideación hasta la implementación. Algunas ilustraciones comerciales de estas técnicas en una organización biofarmacéutica pueden resultar en beneficios clave, como permitir un reclutamiento más rápido de pacientes a través de chatbot, utilizando evidencia del mundo real / datos del mundo real sobre el cáncer para obtener información adicional, análisis predictivo de los ingresos como indicador temprano para acelerar la acción correctiva, y automatización de ensayos clínicos para acelerar la generación de datos de listas de tablas (TLF) a partir de conjuntos de datos. 

Hacer que el equipo de innovación vuelva a imaginar el compromiso con los pacientes y los médicos puede resultar en varios otros casos de uso. Por ejemplo, el análisis de la opinión de Twitter sobre los productos, la recopilación de datos de la evidencia del mundo real de las redes sociales para evaluar, y el análisis de la red de las redes sociales para determinar las comunidades / camarillas con respecto a las organizaciones de atención médica para las drogas / indicaciones.

Acceda a la publicación original desde Aquí,en inglés.

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