A medida que la tecnología se vuelve más y más sofisticada, revela cómo transformar tu empresa en una organización con prioridad digital con Verizon.
Verizon, cómo convertirse en una organización con prioridad digital
Con la creciente demanda de enfoques de ciencia de datos y tecnología cognitiva en todos los sectores, las organizaciones están aprendiendo a implementar y gestionar con éxito herramientas y sistemas más innovadores e inteligentes. ¿Cuáles son los retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de adoptar modelos de IA y ML para sus organizaciones, y cómo pueden trabajar los equipos para superar estos obstáculos?
En un próximo evento titulado Data for AI, Anil Kumar, Director Ejecutivo, Jefe de Industrialización de la IA en Verizon, compartirá las formas en que Verizon ha aprovechado la IA para superar algunos desafíos clave.
El pasado mes de enero, la conferencia Machine Learning Lifecycle 2021 contó con la presencia de Radha Sankaran, Directora Ejecutiva de Experiencias Algorítmicas del Cliente en Verizon Wireless, que compartió algunas ideas sobre el estado actual del uso de la IA y sus retos, técnicas e impactos. En el próximo evento virtual de Data for AI, Anil Kumar ofrecerá varios testimonios sobre sus experiencias.
El estado de la adopción de la IA y sus retos
Dos de las principales características de Verizon son su parte más tradicional, doméstica o de cable, y su parte inalámbrica. El estado actual de la adopción de la IA dentro de la empresa puede describirse como un ciclo de madurez media, con la parte de telefonía fija avanzada en la digitalización debido a la necesidad de ser innovadores en el control de los costes. Dentro de la parte inalámbrica, se produjo una importante transformación a partir de 2019 y 2020 con la creación de organizaciones separadas de Chief Data Officer y Chief Customer Officer.
CDO es responsable de todos los proyectos relacionados con los datos, y aquí es donde residen todos los científicos de datos. La organización del cliente se centra entonces en las mejores prácticas incorporadas en la parte doméstica del negocio y las amplía a la parte inalámbrica mediante un análisis constante. La organización también alimenta todos los requisitos de gestión de datos que deben ejecutarse y mejorarse. Trabajando juntos, estas organizaciones están avanzando y supervisando la creciente adopción de la IA en el espacio móvil para Verizon Wireless.
Debido a que la organización había analizado previamente todas las experiencias de forma centrada en el canal y optimizado los canales por separado; como resultado, todos los datos también estaban aislados. Así pues, el reto más importante era averiguar cómo reunir todos los datos aislados en un omnicanal cohesivo que permitiera al equipo abordar las experiencias de los clientes de una forma verdaderamente holística.
Verizon, desarrollo y gestión de modelos de IA
Desde un punto de vista más técnico, la creación y el despliegue de modelos de IA requiere el personal y las herramientas adecuadas, que se desarrollan dentro de las organizaciones o se subcontratan. Para Verizon, la adquisición de Yahoo en los últimos años proporcionó una gran base para el desarrollo acelerado de la IA. Debido a que las organizaciones de Yahoo ya poseían datos muy maduros y sus propias herramientas de ML; los equipos de Verizon pudieron utilizar las configuraciones de canalización de CI y CD preexistentes para crear modelos y realizar una puntuación en tiempo real. Gracias a esta suave transición, no fue necesario recurrir a la subcontratación; todo estaba disponible en la empresa.
A diferencia de los programas informáticos más tradicionales, que pueden dejarse tranquilos tras su implantación inicial, los modelos de IA necesitan una supervisión y un mantenimiento continuos para evitar la degradación o la desviación del modelo.
En Verizon, las organizaciones se relacionan con las experiencias personalizadas de los clientes y estos eventos impulsados por los datos y la IA deben ser supervisados constantemente para la optimización y la evaluación del rendimiento. Al utilizar tanto la modelización adaptativa como la predictiva, es importante que los equipos identifiquen si los problemas que surgen están relacionados con los propios modelos o se deben a alguna laguna o problema de calidad de los datos. Mediante el uso de datos en flujo y en lote; las organizaciones de Verizon pueden actualizar continuamente sus modelos de IA a través de bucles de retroalimentación de datos en tiempo real.
Impactos de la pandemia y futuros obstáculos a superar
Aunque la reciente pandemia causó muchos trastornos en casi todos los sectores a nivel mundial, para Verizon supuso un beneficio importante; la pandemia impulsó a Verizon a ser una empresa con prioridad digital. Antes de la pandemia, la mayor parte de las ventas se realizaban en las tiendas minoristas, pero la empresa tuvo que averiguar cómo convertirse en una organización con prioridad digital casi de la noche a la mañana.
La adopción digital en las áreas menos tradicionales, como las organizaciones de venta al por menor y televenta, tuvo que acelerarse junto con el resto de las operaciones, y los equipos de toda la empresa tuvieron que unirse para realizar esta transición. Gracias a este cambio, organizaciones como los equipos de CDO y CXO pueden avanzar en la adopción digital y aprovechar aún más los datos y la IA.
