El Índice de Preparación para la Inteligencia Artificial (AIRI, por sus siglas en inglés) es un marco de evaluación de preparación para la IA, desarrollado por AI Singapore (AISG). Sintetiza los factores críticos de éxito para la adopción de IA a partir de cientos de diagnósticos realizados a empresas de diversas industrias, tamaños y niveles de madurez.
Evaluar. Identificar. Acelerar.
AIRI permite que las unidades de negocio y organizaciones evalúen su preparación ante la IA e identifiquen la brecha entre su estado actual y el deseado. Ayuda a las organizaciones a comprender los enfoques más adecuados para adoptar IA e implementar programas específicos que aumenten su nivel de preparación.
En última instancia, AIRI traduce conceptos abstractos en acciones concretas para ayudar a las organizaciones a acelerar su adopción de la IA.
La Agencia Competitividad Córdoba utiliza AIRI —con autorización de AI Singapore— para orientar a las empresas cordobesas hacia los programas y recursos disponibles para acelerar su camino hacia la IA.
| IA no familiarizada | IA consciente | IA preparada | IA competente | |
|---|---|---|---|---|
| Puntaje promedio | Menor a 2,5 | De 2,5 a 3,4 | De 3,5 a 4,5 | Mayor a 4,5 |
| Interpretación | La organización puede haber oído hablar de la IA, pero desconoce sus aplicaciones. | La organización conoce las aplicaciones de IA y puede identificar posibles casos de uso. | La organización cuenta con capacidades para integrar modelos de IA preentrenados en productos o procesos de negocio. | La organización cuenta con capacidades para desarrollar modelos y soluciones de IA personalizados para necesidades específicas del negocio. |
| Características | Espera que los proveedores demuestren los casos de uso y el valor de negocio de la IA. Consume soluciones de IA listas para usar. | Busca activamente soluciones de IA para abordar necesidades del negocio. Puede identificar posibles casos de uso para aplicaciones de IA y consume soluciones de IA listas para usar. | Evalúa y busca APIs, SDKs y modelos de IA preentrenados para su uso dentro de la organización. | Cuenta con una estrategia y una hoja de ruta para el despliegue de IA en la organización. |
| Recomendación | Incrementar la alfabetización en IA de la organización. | Adoptar soluciones de IA comerciales listas para usar (COTS), de extremo a extremo. | Preparar a la organización para adoptar e integrar soluciones de IA. Ampliar la comprensión de la IA a toda la organización. | Profundizar las capacidades de IA de la organización. Ampliar la comprensión de la IA a toda la organización. |
intervención dirigida basada en airI
Las empresas interesadas en colaborar con la Agencia Competitividad y publicar sus programas según AIRI, pueden ponerse en contacto con nosotros.
5 Pilares y 12 Dimensiones del AIRI
AIRI (versión 2.0) consta de cinco pilares que se corresponden con doce dimensiones. Los cinco pilares son interdependientes y sinérgicos.
Las organizaciones con sólida Preparación Organizacional pueden identificar buenos casos de uso, contribuyendo así a la Preparación en Valor de Negocio. La decisión sobre qué casos de uso identificar está guiada por la Preparación en Ética y Gobernanza. Los casos de uso se sustentan en la Preparación en Datos, con políticas, procesos y prácticas establecidas para garantizar la exactitud, confiabilidad y completitud de los datos. La Preparación en Infraestructura convierte las ideas en acciones, dotando a la organización de las herramientas y tecnologías necesarias para entrenar, alojar y desplegar soluciones de IA.
En cada pilar, existen varias dimensiones y cada dimensión se evalúa en cuatro niveles de preparación para la IA:
- Sin Preparación para IA
- Consciente de IA
- Preparado para IA
- Competente en IA
Las organizaciones pueden presentar diferentes niveles de preparación para la IA en las distintas dimensiones.
En conjunto, los 5 pilares principales de AIRI proporcionan una evaluación integral de la preparación de una organización para adoptar la IA.
5 pilares y 12 dimensiones de AIRI
| Pilares | Dimensiones | Evaluaciones |
|---|---|---|
| Preparación organizacional | Apoyo de la dirección | Si la organización ha asignado recursos para iniciativas de IA |
| Alfabetización en IA | Si los empleados pueden identificar posibles casos de uso de IA y ser usuarios informados de soluciones de IA | |
| Talento en IA | Si la organización cuenta con capacidades para desarrollar, integrar y mantener modelos de IA | |
| Aceptación de la IA por parte de los empleados | Si los empleados confían y aceptan sistemas basados en IA | |
| Cultura de experimentación | Si la organización tiene una cultura de experimentación para que los empleados exploren y desarrollen casos de uso de IA | |
| Preparación en ética y gobernanza | Gobernanza de IA | Si la organización cuenta con una gobernanza adecuada para evitar dañar involuntariamente a los usuarios finales |
| Control de riesgos de IA | Si la organización cuenta con una clasificación adecuada del nivel de riesgo de los sistemas de IA | |
| Preparación para el valor de negocio | Caso de uso de negocio | Si la organización ha identificado casos de uso de IA adecuados y evaluado sus propuestas de valor |
| Preparación de datos | Calidad de los datos | Si la organización tiene procesos para asegurar la calidad (exactitud e integridad) de los datos recopilados |
| Datos de referencia | Si existe una única fuente de verdad, consistencia en el formato de los datos y metadatos confiables | |
| Preparación de infraestructura | Infraestructura de aprendizaje automático (ML) | Si la organización cuenta con infraestructura de ML adecuada y suficiente (por ejemplo, GPU y memoria) para soportar el entrenamiento y despliegue de modelos de IA |
| Infraestructura de datos | Si la organización utiliza una infraestructura de datos adecuada (por ejemplo, un data lake) como repositorio central de datos |
Tabla de evaluación AIRI
Comenzando a ser Consciente de IA
Perspectivas AIRI
Es un error común pensar que la adopción de IA es exclusiva de organizaciones grandes o tecnológicas. Por el contrario, las organizaciones más pequeñas —Sin Preparación o Conscientes de IA— incluso sin contar con datos, talento o infraestructura de ML, pueden adoptar soluciones de IA listas para usar en sus actividades principales o complementarias.
Un punto importante: no todas las organizaciones necesitan alcanzar el nivel Competente en IA. La preparación ideal depende de los objetivos organizacionales.
No obstante, dada la omnipresencia de la tecnología de IA, las organizaciones deberían, como mínimo, estar al tanto de su potencial. Esto les permitirá identificar mejores casos de uso para la IA, adquirir soluciones de IA pertinentes y ser consumidores informados de la misma.
Sin Prep. → Consciente
Más allá de aumentar la alfabetización en IA, la organización asigna presupuesto para su primer proyecto de IA e identifica referentes internos para implementar su primer caso de uso con soluciones disponibles en el mercado.
Preparado → Competente
La organización expande su equipo de proyecto de IA hasta conformar un equipo completo de Ingeniería de IA, capaz de encarar e implementar múltiples proyectos de IA de forma interna.
Consciente → Preparado
La organización conforma un equipo de proyecto de IA capaz de trabajar con las partes interesadas para identificar un buen caso de uso e implementar la solución, posiblemente con un proveedor externo de confianza.
Competente en IA
Las organizaciones Competentes en IA suelen desarrollar soluciones personalizadas para necesidades únicas cuando no existen en el mercado. Solo están limitadas por su imaginación, sus datos y sus recursos.
Cómo Mejorar la Preparación para la IA
A continuación se sugieren algunos enfoques para que las organizaciones se beneficien de la evaluación AIRI y mejoren su preparación para la IA:
Determinar si las capacidades actuales de IA respaldan los objetivos organizacionales
La IA, al igual que otras tecnologías, es una herramienta que puede ayudar a las organizaciones a aumentar su competitividad mediante una mayor automatización (ahorro de costes), mejores ofertas de productos (aumento de ingresos) o capacidades analíticas más profundas (conocimientos valiosos).
Los objetivos organizacionales son la guía principal para la adopción de tecnología; adoptar la IA sin una dirección y un propósito claros dará resultados decepcionantes. Por lo tanto, las organizaciones deben partir de sus objetivos para identificar áreas potenciales donde la IA podría aportar un valor exponencial antes de invertir en ella o profundizar en su desarrollo.
Una vez identificadas las áreas potenciales de aplicación de la IA, las organizaciones pueden decidir si los casos de uso justifican la contratación de un equipo de ingenieros de IA para desarrollar soluciones personalizadas. No todos los casos de uso requieren soluciones personalizadas; las organizaciones, especialmente aquellas que desconocen la IA y las que ya la conocen, deberían primero considerar las soluciones comerciales disponibles antes de desarrollar sus propias soluciones de IA internamente.
Por ejemplo, un bufete de abogados podría adquirir una solución de chatbot comercial para apoyar sus actividades de atención al cliente. Este enfoque es más rápido, conlleva menor riesgo y permitirá a la organización adquirir experiencia en el uso de aplicaciones de IA.
Las organizaciones también deberían considerar si contar con una aplicación específica de IA se considera una ventaja competitiva fundamental. Por ejemplo, si el bufete de abogados cree que la revisión de casos legales mediante IA es una ventaja competitiva fundamental o si no existe ninguna solución disponible en el mercado, existe un mayor incentivo para crear dicha solución internamente.
Identificar el nivel de capacidades de IA que la organización necesita alcanzar
Las organizaciones pueden consultar la interpretación de los resultados de AIRI para comprender qué capacidades de IA necesitan. En general, las organizaciones que buscan adoptar soluciones comerciales pueden ser desconocidas o conscientes de la IA. Las organizaciones que buscan integrar funciones de IA, como servicios de IA de proveedores en la nube, en sus productos deben estar preparadas para la IA. Finalmente, las organizaciones que buscan desarrollar su propia solución de IA personalizada deben tener un nivel de competencia en IA.
Enfocarse primero en la dimensión más débil
Las organizaciones que buscan mejorar su preparación para la IA deben centrarse primero en su dimensión más débil, según su Perfil de Capacidades Organizacionales. Estas dimensiones tienen efectos sinérgicos y solo se pueden aprovechar si la organización cuenta con capacidades en todas ellas. Si la organización tiene varias dimensiones con la misma puntuación, priorice las dimensiones que figuran en Preparación Organizacional antes de pasar a Preparación Ética y Gobernanza, Preparación para el Valor Empresarial, Preparación de Datos y, finalmente, Preparación de Infraestructura.
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Acerca del AIRI
El AI Readiness Index (AIRI) es un marco de evaluación desarrollado por AI Singapore (AISG), la iniciativa nacional de inteligencia artificial de Singapur, construido a partir de cientos de diagnósticos realizados a empresas de distintas industrias y tamaños.
La Agencia Competitividad Córdoba implementa el AIRI en el marco de un acuerdo de cooperación con AISG, adaptando sus recomendaciones al ecosistema productivo cordobés y vinculando los resultados con los programas y recursos disponibles para las empresas de la provincia.
El AIRI se distribuye bajo licencia CC-BY-NC-ND 4.0. Uso no comercial, sin modificaciones permitidas.