Convertir una oportunidad de IA en una solución aplicada a un problema real
Proyectos de IA para empresas turísticas: diseñamos y experimentamos soluciones de Inteligencia Artificial para mejorar procesos, productividad y decisiones en empresas turísticas.
Diseñamos, experimentamos y evaluamos soluciones de Inteligencia Artificial aplicadas a problemas, procesos y decisiones reales de las empresas turísticas.
Proyectos de innovación aplicada con Inteligencia Artificial
Una oportunidad identificada puede necesitar algo más que análisis, formación o acompañamiento.
Puede ser necesario diseñar un nuevo proceso, construir un prototipo, integrar diferentes herramientas, experimentar con agentes de IA, trabajar con datos o desarrollar una solución adaptada a las necesidades de la organización.
Los proyectos de innovación aplicada de IAturismo.com convierten oportunidades concretas en experimentos, prototipos y soluciones orientadas a mejorar el trabajo, los procesos y la toma de decisiones de las empresas turísticas.
No desarrollamos tecnología por desarrollar tecnología.
Partimos de una pregunta empresarial:
¿Qué queremos mejorar y qué solución necesitamos para conseguirlo?
Del caso de uso a una solución real
Identificar un caso de uso es relativamente sencillo.
Convertirlo en una solución que funcione dentro de una empresa requiere resolver muchas más cuestiones.
¿Cómo se realiza actualmente el proceso?
¿Qué debería cambiar?
¿Qué información necesitamos?
¿Qué sistemas intervienen?
¿Qué puede hacer la Inteligencia Artificial?
¿Qué debe continuar haciendo una persona?
¿Qué nivel de autonomía resulta adecuado?
¿Cómo evaluaremos el resultado?
¿Qué riesgos debemos controlar?
Un proyecto de innovación aplicada aborda conjuntamente estas dimensiones para pasar de:
Posibilidad → Experimento → Evidencia → Solución
¿Qué tipo de proyectos podemos abordar?
El alcance dependerá del problema, la empresa y las capacidades tecnológicas necesarias.
Inicialmente concentramos los proyectos alrededor de ámbitos directamente relacionados con nuestro posicionamiento.
Trabajo aumentado con IA
Diseño de nuevas formas de trabajo donde profesionales y sistemas de Inteligencia Artificial colaboran para realizar tareas de manera más rápida, consistente o informada.
Puede incluir asistentes especializados, acceso a conocimiento interno, análisis de información o apoyo a determinadas funciones profesionales.
Automatización de tareas y procesos
Diseño de flujos de trabajo que combinen Inteligencia Artificial, automatización y herramientas empresariales.
El objetivo puede ser reducir tareas manuales, eliminar duplicidades, acelerar procesos o mejorar la coordinación de información.
No buscamos automatizar todo lo técnicamente posible.
Buscamos automatizar aquello donde exista una justificación empresarial suficiente.
Agentes de Inteligencia Artificial
Experimentación con agentes capaces de ejecutar secuencias de tareas, consultar información, utilizar herramientas y colaborar con profesionales u otros sistemas.
Antes de aumentar el nivel de autonomía analizamos el proceso, los riesgos, los puntos de supervisión y el resultado esperado.
Más autonomía tecnológica exige también mejor diseño del control.
Datos e información para la toma de decisiones
Proyectos orientados a convertir información disponible en conocimiento más accesible y útil.
Podemos explorar nuevas formas de consultar documentación, estructurar información, analizar datos, generar indicadores o proporcionar apoyo a determinadas decisiones.
Rediseño de procesos
En ocasiones la mejor solución no consiste en introducir IA dentro del proceso existente.
La nueva capacidad tecnológica permite preguntarnos:
Si diseñáramos hoy este proceso desde cero, ¿lo organizaríamos de la misma manera?
Estos proyectos combinan análisis de procesos, capacidad humana, Inteligencia Artificial, automatización, información y sistemas para explorar nuevas formas de trabajar.
Cómo desarrollamos un proyecto
Utilizamos una lógica progresiva que busca reducir incertidumbre antes de aumentar la inversión.
1. Definir el problema
Concretamos qué queremos mejorar y por qué resulta relevante.
2. Comprender el proceso
Analizamos tareas, personas, información, sistemas y decisiones involucradas.
3. Formular la hipótesis
Definimos qué cambio esperamos conseguir mediante IA y cómo podremos comprobarlo.
4. Diseñar la solución
Determinamos qué combinación de Inteligencia Artificial, automatización, datos, personas y herramientas puede resultar adecuada.
5. Prototipar
Construimos una primera versión suficientemente pequeña para comprobar los aspectos fundamentales.
6. Experimentar
Utilizamos el prototipo en condiciones controladas y obtenemos evidencia.
7. Medir
Comparamos los resultados con los indicadores definidos inicialmente.
8. Decidir
En función de la evidencia podemos avanzar, modificar el planteamiento o detener el proyecto.
9. Implantar y mejorar
Cuando el resultado lo justifica, avanzamos hacia una utilización más amplia y continuamos evaluando su funcionamiento.
Problema → Hipótesis → Prototipo → Experimento → KPI → Decisión → Implantación
Empezar pequeño para aprender rápido
No todos los proyectos necesitan comenzar con una implantación completa.
En muchos casos resulta preferible construir primero un producto mínimo viable, prototipo o prueba de concepto.
Esto permite responder preguntas importantes con una inversión limitada:
¿Puede funcionar técnicamente?
¿Resuelve realmente el problema?
¿Los profesionales lo encuentran útil?
¿Qué dificultades aparecen?
¿Qué impacto produce?
¿Qué deberíamos cambiar?
¿Merece la pena continuar?
La finalidad de un prototipo no es parecer un producto terminado.
Es reducir incertidumbre y generar aprendizaje.
Personas dentro del proceso
Un proyecto de Inteligencia Artificial no consiste únicamente en decidir qué puede hacer la tecnología.
También debemos diseñar la participación humana.
Para cada proceso resulta necesario determinar:
qué ejecuta la IA;
qué realiza el profesional;
qué requiere supervisión;
qué decisiones no deben delegarse;
qué sucede cuando el sistema no dispone de suficiente información;
y quién mantiene la responsabilidad sobre el resultado.
Este diseño resulta especialmente importante a medida que aumenta el nivel de automatización y autonomía.
Medir antes de escalar
Antes de ampliar una solución necesitamos evidencia.
Dependiendo del proyecto podemos medir:
- tiempo;
- coste;
- capacidad;
- velocidad;
- errores;
- calidad;
- satisfacción;
- ingresos;
- utilización;
- intervención humana necesaria;
- otros indicadores específicos del proceso.
Siempre que resulte posible establecemos una referencia inicial.
Antes → Solución → Después
Esto permite decidir con mayor fundamento si merece la pena invertir en una implantación de mayor alcance.
No todos los experimentos deben convertirse en implantaciones
Un proyecto aplicado también puede demostrar que una idea no genera suficiente valor.
Ese resultado es útil.
Podemos terminar un experimento decidiendo:
Avanzar
Existe suficiente evidencia para ampliar la solución.
Modificar
La oportunidad continúa siendo interesante, pero necesitamos cambiar el proceso, la tecnología o las condiciones de aplicación.
Detener
Los resultados no justifican continuar invirtiendo.
La innovación aplicada no consiste en conseguir que todos los proyectos tengan éxito.
Consiste en aprender suficientemente rápido para invertir donde existe verdadero potencial.
Un modelo de colaboración
Los proyectos pueden requerir diferentes capacidades.
Empresa turística
Aporta conocimiento del negocio, procesos, usuarios, sistemas, datos y objetivos.
IAturismo.com
Aporta metodología, análisis del problema, diseño del caso de uso, experimentación, conocimiento sobre IA aplicada, coordinación y evaluación del impacto.
Especialistas tecnológicos
Cuando el proyecto requiere capacidades específicas de desarrollo, integración, infraestructura, seguridad u otras especialidades, podemos colaborar con profesionales y empresas especializadas.
Nuestro objetivo es construir el equipo adecuado alrededor del problema.
Negocio + Proceso + IA + Tecnología + Medición
Del Diagnóstico al proyecto
Una de las rutas naturales hacia un proyecto aplicado comienza mediante el Diagnóstico IA Turismo.
Diagnóstico → Priorización → Experimento → Proyecto → Medición
El diagnóstico permite identificar oportunidades.
La experimentación permite comprobar hipótesis.
Y únicamente aquellas iniciativas que demuestran suficiente valor necesitan evolucionar hacia proyectos de mayor alcance.
Conocer el Diagnóstico IA Turismo →
Del Laboratorio a la aplicación empresarial
El Laboratorio de IA y Productividad Turística funciona como espacio de experimentación y generación de conocimiento.
Los proyectos aplicados permiten trasladar ese conocimiento a problemas empresariales.
Y los nuevos proyectos generan a su vez aprendizajes que pueden mejorar futuras metodologías y experimentos.
Laboratorio → Conocimiento → Proyecto → Evidencia → Nuevo conocimiento
Siempre que resulte posible compartir aprendizajes sin comprometer información confidencial, los proyectos contribuirán a ampliar la base de conocimiento de IAturismo.com.
Conocer el Laboratorio →
¿Qué diferencia un proyecto de innovación aplicada?
Nuestro criterio no es la sofisticación tecnológica.
Un proyecto sencillo que ahorra cientos de horas puede generar más valor que un sistema avanzado que apenas se utiliza.
Por eso evaluamos los proyectos según su capacidad para producir un cambio relevante en:
el trabajo;
el proceso;
la decisión;
o el resultado empresarial.
La tecnología adecuada puede ser desde una automatización relativamente sencilla hasta un sistema basado en agentes de IA.
La complejidad debe estar justificada por el valor que pretendemos generar.
Preguntas frecuentes sobre proyectos de IA aplicada
¿IAturismo.com desarrolla software?
Podemos desarrollar prototipos, automatizaciones y determinadas soluciones aplicadas. Cuando un proyecto requiere desarrollo tecnológico especializado o una implantación de mayor complejidad, trabajamos con profesionales o proveedores adecuados.
¿Es necesario realizar primero el Diagnóstico IA Turismo?
No, si la empresa ya dispone de un problema y un caso de uso suficientemente definidos. Cuando existen múltiples oportunidades o no está claro dónde empezar, el diagnóstico ayuda a priorizar.
¿Podemos empezar con una prueba pequeña?
Sí. De hecho, cuando existe incertidumbre recomendamos comenzar con un prototipo, prueba de concepto o experimento limitado antes de realizar una implantación mayor.
¿Trabajáis con agentes de IA?
Podemos experimentar con agentes cuando su capacidad para ejecutar secuencias de tareas aporta valor al proceso. No recomendamos utilizarlos cuando una solución más sencilla puede resolver adecuadamente el problema.
¿Cómo se determina si el proyecto ha funcionado?
Definimos previamente indicadores relacionados con el problema que queremos resolver y, siempre que sea posible, comparamos la situación inicial con los resultados obtenidos.
¿Qué ocurre si el experimento no funciona?
También genera aprendizaje. Analizamos las causas y decidimos si conviene modificar el planteamiento o detener la iniciativa antes de realizar una inversión mayor.
De una posibilidad tecnológica a una mejora empresarial
La innovación aplicada consiste en transformar una pregunta:
¿Podría la IA ayudarnos aquí?
en una respuesta basada en evidencia:
Esto es lo que hemos probado, esto es lo que ha cambiado y esto es lo que hemos aprendido.
Ese recorrido permite tomar mejores decisiones sobre tecnología e inversión.
¿Tiene un proceso o problema donde cree que la Inteligencia Artificial podría aportar valor?
Podemos convertirlo en una hipótesis, experimentar y medir qué ocurre.
Proponer un proyecto →