Cómo separar la realidad del bombo publicitario al evaluar productos de IA

Uno de los desafíos más apremiantes para los líderes tecnológicos modernos es separar la exageración del marketing de la realidad al adquirir nuevo hardware o software. El marketing de productos tiende a ser hiperbólico y se enfoca en lo positivo en lugar de lo negativo. Con los productos de tecnología, existe la complicación adicional de elementos técnicos complejos que requieren una comprensión especializada.

Mezcla la hipérbole histórica del marketing de productos con una tecnología caliente y te verás obligado a navegar a través de una densa pared de promesas, palabras de moda y afirmaciones para determinar si un producto funcionará para tu organización. Esto es especialmente cierto en la era de la inteligencia artificial, donde parece que todo, desde software de cadena de suministro hasta muebles de oficina, afirma tener algún elemento de AI integrado. Casi se puede imaginar a un presentador de un infomercial nocturno gritando que el producto que está vendiendo: ¡"Ahora incluye un 30% más de aprendizaje automático!"

Cómo aprende el modelo de AI

Un elemento fundamental de la mayoría de las verdaderas tecnologías de AI es que mejoran en función de los datos que reciben o incluyen tecnologías que prueban resultados futuros potenciales y refuerzan sus cálculos en función de esos resultados. Los AI's de juegos son un ejemplo clásico de esta tecnología, donde el AI puede simular miles de iteraciones de un juego y mejorar su rendimiento según el resultado de cada juego.

Pide a tu proveedor algunos detalles sobre cómo el AI aprende y mejora. ¿Qué datos utiliza? ¿Simula escenarios potenciales y utiliza eso para aprender? ¿Cuántas simulaciones puede realizar? Al hacer estas preguntas, es posible que descubras rápidamente que el "aprendizaje impulsado por AI" promocionado por el proveedor en realidad solo se trata de realizar algunos cálculos básicos en tu conjunto de datos existente en lugar de ajustar realmente sus algoritmos en función de una capacidad de aprendizaje.

Cómo se monitorea y ajusta el AI

Los sistemas de AI reales adaptan sus predicciones en función de alguna combinación de los datos que reciben y su capacidad para ejecutar diferentes simulaciones para probar resultados potenciales. Como tal, se debe monitorear y posiblemente reentrenar o agregar datos de entrada adicionales al AI.

Preguntarle a tu proveedor cómo se monitorea y ajusta el AI indicará si su producto realmente contiene un grado de inteligencia frente a algunos algoritmos estándar sofisticados. Si tu proveedor afirma que nunca se requerirá monitoreo o ajuste, puedes asumir con seguridad que el AI es solo un discurso de marketing y no una tecnología incorporada y beneficiosa en el producto que estás considerando.

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¿Compartes datos de clientes para entrenar el AI?

Otra pregunta importante para hacerle a tus proveedores cubre dos temas esenciales. Primero, vale la pena saber si tus datos se entremezclan con los datos de otros clientes para entrenar el AI en un producto. Esto puede ser beneficioso o no. Por ejemplo, si estás considerando una solución de gestión de cadena de suministro, permitir que tus datos informen al AI a cambio de obtener el beneficio de los datos de otras compañías podría ser un intercambio válido, ya que un conjunto de datos más amplio debería hacer que el producto sea más efectivo. Por otro lado, si estás trabajando con datos únicos y altamente específicos, permitir que el AI se vea influenciado por otros datos podría ser una desventaja.

Esta pregunta también debería hacer que tu proveedor explique cómo los datos de los clientes informan y mejoran el AI. Si no tienen una respuesta para esta pregunta o mencionan que ningún dato de cliente realmente afecta la capacidad del AI para hacer predicciones, es probable que el producto en cuestión no incluya ninguna tecnología de AI adecuada.

Es fácil promocionar "AI en el interior" como un beneficio para una herramienta tecnológica. Sin embargo, la definición imprecisa de inteligencia artificial dificulta el trabajo de un líder tecnológico. Utilizar estas preguntas para determinar en qué medida el AI potencia tu tecnología puede ser un diferenciador importante al seleccionar la tecnología.

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