Entender qué es la Inteligencia Artificial (IA) es fundamental para la empresa que quiere modernizarse.
Esto se debe a que es una de las principales tecnologías disruptivas en la actualidad, con el potencial de cambiar considerablemente la forma en que funcionan las organizaciones.
Según PWC , se espera que esta tecnología aporte casi 16 billones de dólares a la economía mundial para 2030.
Existe un beneficio potencial para las organizaciones que han adoptado esta tecnología, independientemente del área en la que se encuentren.
Esto se debe a que va más allá de la automatización mecánica, abarcando procesos cognitivos, que generan una capacidad de aprendizaje.
De esta forma, un sistema de Inteligencia Artificial puede realizar no solo actividades repetitivas, numerosas y manuales, sino también aquellas que demandan análisis y toma de decisiones.
¿Quieres entender mejor cómo funciona y cuáles son sus ventajas y riesgos? ¡Sigue leyendo y sigue la guía que hicimos sobre IA!
¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona?
Una solución de IA involucra una agrupación de varias tecnologías, como redes neuronales artificiales, algoritmos, sistemas de aprendizaje, entre otros, que pueden simular capacidades humanas vinculadas a la inteligencia. Por ejemplo, capacidad de razonamiento, percepción ambiental y análisis para la toma de decisiones.
Podemos decir que el concepto de IA está relacionado con la capacidad de las soluciones tecnológicas para realizar actividades de forma considerada inteligente.
Las IA también pueden “aprender por sí mismas” gracias a los sistemas de aprendizaje que analizan grandes volúmenes de datos, lo que les permite ampliar sus conocimientos.
La Inteligencia Artificial (IA) es también un campo de la ciencia, cuyo propósito es estudiar, desarrollar y emplear máquinas para realizar actividades humanas de manera autónoma.
También está ligado a la robótica, Machine Learning , reconocimiento de voz y visión , entre otras tecnologías.
¿Cómo surgió la Inteligencia Artificial?
El diseño de algo artificial que simule la inteligencia humana, o algo parecido a ella, ha sido un tema de discusión durante mucho tiempo en la historia de la humanidad. La conceptualización moderna de esto se remonta a mediados de la década de 1920.
Si en 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron un artículo haciendo referencia a las redes neuronales, la industria cinematográfica ya había estrenado, en 1927, la película Metrópolis, en la que aparecía un androide.
Antes de eso, en 1921, el escritor checo Karel Čapek produjo una obra de teatro titulada RUR (siglas de Rossumovi Univerzální Roboti ).
En Brasil, se publicó como “Fábrica de Robôs”. Dio origen al término “robot” y presentó la idea de seres humanoides artificiales, dotados de cierta inteligencia, aunque más parecían clones.
Sin embargo, el término robot se popularizó y ahora se usa más en el área tecnológica. En resumen, podemos decir que el arte y la ciencia buscaron acercarse al concepto hace mucho tiempo.
Tras la descripción de las redes neuronales de McCulloch y Pitts —estructuras de razonamiento artificial cuyas bases eran modelos matemáticos que simularían nuestro sistema nervioso—, en 1950, Claude Shannon presentó su trabajo sobre cómo programar una máquina para poder jugar al ajedrez. Esto usando cálculos de posición simples.
Alan Turing, ese mismo año, desarrolló una forma de analizar si un equipo puede suplantar a un ser humano durante una interacción escrita: el test de Turing. Siguieron otros hitos:
- en 1951 , Marvin Minsky desarrolló una calculadora de operaciones matemáticas imitando las sinapsis: la SNARC;
- en 1952, Arthur Samuel desarrolló un juego de damas en la primera computadora científica comercial de IBM, la IBM 701. Este juego logró optimizarse;
- en 1956, tuvo lugar una conferencia en el campus de Dartmouth College, en la que se dieron cita algunos de los mencionados con otros nombres importantes, como Nathan Rochester y John McCarthy. Esta última bautizada como el área de Inteligencia Artificial. En la conferencia también surgieron algunos ejes que conceptualizaron y comenzaron a orientar el campo de la investigación en IA;
- 1957, el perceptron es presentado por Frank Rosenblatt. Es un algoritmo que funciona como una especie de red neuronal artificial, con una capa, que clasifica los resultados. Es un clasificador lineal.
Desde entonces, la IA se ha popularizado y desarrollado aún más hasta llegar a la actualidad, que se ha convertido en una realidad en el mundo tecnológico.
¿Cuáles son las tecnologías detrás de la Inteligencia Artificial?
Hay algunas tecnologías que están surgiendo dentro del campo de la Inteligencia Artificial o que contribuyen a su evolución. Vea algunos de los principales:
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático implica un método de evaluación de datos que automatiza el desarrollo de patrones analíticos.
Se basa en el concepto de que los sistemas tecnológicos pueden aprender usando datos para descubrir patrones, tomar decisiones y mejorar con poca interferencia humana. De esta manera, puede mejorar el rendimiento de una actividad a lo largo del tiempo.
Las Plataformas de Machine Learning son capaces de brindar capacidad computacional, así como datos, algoritmos, APIs, entre otras soluciones para diseñar, entrenar y aplicar modelos del área en máquinas, aplicaciones, procesos, etc.
Aprendizaje profundo
Deep Learning, o aprendizaje profundo, es un tipo especial de aprendizaje automático.
Se trata de redes neuronales artificiales con varias capas de abstracción, que se aplican a aplicaciones de clasificación y reconocimiento de patrones compatibles con conjuntos de datos.
El proceso de aprendizaje tiene lugar entre sus capas de neuronas matemáticas, donde la información se transmite a través de cada capa. En este esquema, la salida de la capa anterior es la entrada de la posterior.
Deep Learning “entrena” a las máquinas para que realicen actividades como si fueran humanos.
Por ejemplo, identificación de imágenes y reconocimiento de voz. También procesa datos.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El Procesamiento del Lenguaje Natural tiene como objetivo estudiar e intentar reproducir los procesos de desarrollo vinculados al funcionamiento del lenguaje humano. Para ello utiliza software, programación y otras soluciones.
A través de la PNL, las máquinas pueden comprender mejor los textos, lo que implica el reconocimiento del contexto, la extracción de información, la elaboración de resúmenes, etc.
También es posible componer textos a partir de datos obtenidos por computadoras.
La PNL se puede utilizar en áreas como el servicio al cliente y en la producción de informes corporativos.
Descubre los tipos de Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial básicamente tiene como objetivo crear máquinas que simulen el pensamiento humano. Y sí, esa es una definición simplificada de las cosas.
Después de todo, en la práctica, la IA no funciona de una sola manera.
Existen diferentes tipos de Inteligencia Artificial, cada uno con sus propios objetivos y enfoques.
Entre las principales categorías, podemos dividirlas en: Inteligencia de Máquina, Inteligencia Humanoide e Inteligencia Colectiva.
- Machine Intelligence: tiene como objetivo crear máquinas capaces de realizar tareas específicas programadas para, por ejemplo, reconocer patrones, tomar decisiones lógicas o aprender de experiencias previas. Su aplicación tiene como objetivo automatizar procesos y simplificar las tareas diarias.
- Inteligencia Humanoide: Tiene como objetivo crear máquinas capaces de imitar el comportamiento humano. Estas máquinas están programadas para comportarse de manera similar a los humanos, realizando tareas como hablar, reconocer rostros o expresar emociones. Su aplicación tiene que ver con crear interfaces digitales más humanizadas e inteligentes en los dispositivos.
- Inteligencia Colectiva: busca desarrollar redes complejas capaces de tomar decisiones colectivas. Estas redes están formadas por múltiples agentes inteligentes interconectados que trabajan juntos para resolver problemas. El objetivo es crear sistemas complejos capaces de tomar decisiones colectivas, como un sistema financiero inteligente.
Con los avances tecnológicos, los límites de la tecnología se prueban y amplían continuamente, lo que abre nuevas posibilidades para aplicaciones innovadoras y prometedoras.
Ahora bien, cabe mencionar que existen diferentes tipos de IA en cuanto a sus características operativas, entre ellas:
- IA reactiva: funciona en base a reglas preprogramadas y no es capaz de aprender de la experiencia o construir una memoria.
- IA de memoria limitada: puede recordar experiencias pasadas y usarlas para informar decisiones futuras.
- Teoría de la Mente AI: es capaz de comprender estados mentales como creencias, deseos e intenciones.
- IA autoconsciente: es consciente de sus propios estados mentales y puede usar esta información para razonar sobre el mundo.
¿Cuáles son los principales beneficios de la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial es capaz de generar ventajas para los negocios. ¡Vea algunos de los principales a continuación!
Toma de decisiones mejorada
La IA puede ayudar a simplificar los procesos de análisis, especialmente para una empresa que valora la toma de decisiones basada en datos.
Esto se debe a que es capaz de organizar y dar mayor claridad a los datos “borrosos” o “confundidos”, que dificultan el establecimiento de estrategias.
Un sistema de Inteligencia Artificial puede desarrollar procesos que impliquen correlaciones, regresiones, estructuración de análisis de los datos generados, etc. que sirven de base para que los ejecutivos tomen decisiones. Sobre todo si está vinculado a una solución de big data, que es capaz de manejar un enorme volumen de datos no estructurados.
Conveniencia y escalabilidad
Una solución de IA virtual es capaz de emplear algoritmos para realizar segmentaciones más precisas, con el fin de sugerir bienes en sintonía con los perfiles de consumidores analizados. Esto aumenta las posibilidades de desarrollar buenas estrategias comerciales.
La IA también tiene un alto nivel de replicabilidad de procesos, ya que los sistemas que la componen son capaces de realizar los mismos análisis una y otra vez. Esto garantiza que cualquier flujo de trabajo sea escalable.
La obtención de información relevante de los informes también se puede hacer más rápido. Eso es porque ya existen algoritmos de minería de texto capaces de analizar un documento y encontrar información en él.
Estos factores generan comodidad, ya que se realizan de forma más rápida y sencilla con la solución de Inteligencia Artificial.
Aumento en la automatización
La IA contribuye a la automatización de actividades lógicas, analíticas y cognitivas, generando mayor velocidad en el procesamiento de la información. Esto sirve como complemento a la automatización de tareas físicas, especialmente de producción, que muchas veces es proporcionada por máquinas robóticas.
Reducción de errores, riesgos y costes operativos
Se puede utilizar una solución de Inteligencia Artificial para monitorear las máquinas y los sistemas informáticos de la empresa.
En el caso de equipos, puede utilizar datos de sensores, cámaras, registros en software de monitoreo, entre otras fuentes.
En cuanto a los sistemas, su información proviene de bases de datos, informes, historiales, etc.
Gracias a los contenidos obtenidos, tiene la capacidad de descubrir cuellos de botella, fallas y otras debilidades en los procesos de la empresa, reduciendo errores y aumentando la eficiencia operativa. Esto reduce costes y evita dificultades a los equipos.
De hecho, incluso es posible hacer predicciones sobre posibles dificultades, para que la empresa pueda tomar medidas a tiempo.
Esto se debe a que genera diagnósticos de diferentes sectores y procesos, contribuyendo al mapeo de riesgos (y también de oportunidades). Para ello, puede consultar con frecuencia los indicadores clave de rendimiento del negocio, con el fin de informar posibles obstáculos a los equipos.
Otro punto interesante es que sus procesos de análisis suelen ser de bajo coste. También contribuye a un mayor nivel de éxito en las estrategias definidas por los gerentes, que se basaron en los datos recopilados y procesados por la IA.
Servicio al cliente optimizado
La Inteligencia Artificial puede optimizar el servicio ofrecido al público en diferentes aspectos, como entregar una comunicación más eficiente, aumentar la agilidad en las transacciones y una mayor personalización.
- Según Forrester , el 89% de los chatbots son útiles o muy útiles para personalizar las interacciones con los clientes, lo que afecta su calidad;
- Según Gartner , se espera que los niveles de satisfacción del cliente crezcan un 25 % para 2023 en las organizaciones que utilizan IA.
Además, cabe señalar que, anualmente, se pierden US$62 mil millones por la mala atención al cliente que ofrecen las empresas, según datos de Forbes .
La Inteligencia Artificial puede contribuir a reducir esta pérdida.
¿Cuál es la aplicación de la IA en la rutina de las organizaciones?
Hay muchas aplicaciones de la Inteligencia Artificial en las empresas, en diferentes segmentos. ¡A continuación, echa un vistazo a algunos de los principales!
Financiero
Por su capacidad de analizar y procesar datos, la IA es muy útil para evaluar indicadores y apoyar la toma de decisiones, ya que puede brindar sugerencias de medidas a aplicar en el negocio.
También puede actuar directamente en los procesos de gestión, como automatizando el cálculo de precios y la evaluación de qué aplicación puede proporcionar el mejor retorno de la inversión (ROI).
Además, juega un papel importante en la prevención del fraude, ya que automatiza y optimiza el análisis de las concesiones de seguros, créditos y riesgos.
En entidades del sector financiero, también puede conciliar transacciones masivas durante la noche.
Gracias a los datos obtenidos de la interacción con los clientes, es capaz de proporcionar una comprensión ampliada de sus demandas, expectativas y deseos.
Recursos Humanos (RRHH)
En RRHH, esta tecnología puede ayudar a redirigir a los empleados empleados en tareas repetitivas a actividades de mayor valor añadido, ya que podrá realizar por sí misma operaciones que requieran menos análisis y razonamiento.
Otro punto donde será importante será la gestión de largos procesos de onboarding de profesionales de nueva incorporación.
La irrupción del gestor de Inteligencia Artificial también es una posibilidad real. Este profesional trabajará para mejorar la implementación y gestión de la IA en la organización.
Marketing
La IA podrá colaborar en el mapeo de tendencias, comportamientos y oportunidades con el público, además de anticipar demandas.
Como se mencionó anteriormente, tiene el potencial de ayudar a servir al público.
De hecho, podemos considerar los chatbots utilizados en buzones de mensajes en sitios web y redes sociales, mensajería instantánea, salas de atención virtuales, etc. como precursores de la misma, ya que pueden interactuar con los consumidores, pero tienen menor capacidad.
Las IA también son capaces de optimizarlos, para que puedan responder mejor a las consultas de los consumidores en función de los análisis realizados sobre el contenido de los diálogos.
Otra actividad que mejora la IA es la evaluación del comportamiento del usuario. Eso es porque es capaz de analizar contenido digital y aplicar un algoritmo para segmentar perfiles, según los hábitos del público.
Gracias a este factor, puedes recomendar productos que es más probable que los consumidores compren.
El proceso de retargeting (impactar al consumidor más de una vez) es otro de los que se favorece. Al poder identificar los hábitos de compra y navegación en línea de los usuarios, la IA ayuda a automatizar esta estrategia.
Puede enviar una oferta o una alerta sobre la reducción del precio de un artículo a quienes casi lo compraron antes pero abandonaron el proceso de compra.
Según los datos publicados por Thrive My Way , el uso de IA en los CRM crecerá más de un 250 % en los próximos años. Además, como señaló Findstack , los CRM impulsados por IA han impulsado los ingresos en 1,1 billones de dólares.
En este caso, las organizaciones que lo adopten podrán incrementar sus resultados.
Operaciones o producción
La Inteligencia Artificial es una de las tecnologías que lideran la llamada cuarta revolución industrial o industria 4.0, junto con la realidad aumentada, el Internet de las Cosas (IoT), la virtualización de elementos físicos de la fábrica para crear copias (gemelos digitales), etc. .
De hecho, es gracias al IoT que la IA es capaz de obtener datos no solo de sistemas virtuales, sino también de dispositivos físicos que no son ordenadores ni electrónicos. Por ejemplo, máquinas industriales.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria son muy amplias, ya que puede ser utilizada tanto en actividades productivas como gerenciales. Vea algunas de sus principales aplicaciones:
- Monitoreo de robots: la IA combinada con la robótica tiene el potencial de mejorar los procesos de fabricación al mapear los cuellos de botella y reducir los errores generados por robots. Esto se debe al monitoreo continuo de sensores, cámaras, equipos de telemetría, entre otros dispositivos de monitoreo;
- Mantenimiento predictivo: mediante el análisis de datos como la temperatura, el nivel de ruido, la presión, etc., la IA puede anticipar la necesidad de mantenimiento antes de que un problema afecte a algún equipo. También evita mantenimientos innecesarios, que pueden paralizar la producción. En consecuencia, reduce costos con este proceso;
- Simulaciones mejoradas : la IA puede realizar pruebas en simulaciones virtuales de la fábrica (gemelos digitales) en busca de procesos de mayor rendimiento, disposición optimizada de los elementos de la fábrica, eliminación de cuellos de botella, etc.
¿Por qué la Inteligencia Artificial se ha vuelto tan estratégica y cuáles son sus riesgos?
Uno de los hechos clave sobre la inteligencia artificial es que no viene sin riesgos y demandas. Uno de ellos es la necesidad de mayor capital intelectual para atender sus demandas. Sin él, la empresa podría subutilizarlo, perdiendo dinero en el proceso.
Además, es necesario planificar bien la recalificación y reasignación del capital humano dentro de la empresa, para que puedan realizar actividades que demanden creatividad y generen mayor valor agregado, así como preservar el talento.
Necesitarán capacitación para manejar sistemas de IA a fin de maximizar esta relación.
Una tendencia es que muchas estructuras corporativas se vuelvan más fluidas y ágiles, con equipos más pequeños y más colaborativos. Es necesario estar preparado para esto, para que el funcionamiento y los flujos de trabajo de la empresa se adapten y no se comprometan.
La IA es una tecnología capaz de reducir costes, optimizar la producción y gestionar actividades. Esto genera ventajas competitivas para el negocio, convirtiéndolo en una solución estratégica. Muchos líderes ya comienzan a tener esta percepción.
Una encuesta de PWC de ejecutivos de negocios y tecnología de la información (TI) encontró que el 54% de ellos realiza inversiones sustanciales en IA.
Además, el 72% cree que esta solución generará importantes beneficios en el futuro.
¿Cuáles son los mayores desafíos para la implementación de la Inteligencia Artificial?
No hay duda de que la IA tiene un enorme potencial para transformar negocios y rutinas. Aportando inteligencia a las máquinas, simplificamos el día a día de todos. Sin embargo, una cosa es la IA en teoría, la otra es en la práctica.
La implementación exitosa de la Inteligencia Artificial puede ser todo un desafío, ya que estamos hablando de una innovación que requiere el mayor relleno tecnológico posible.
Además, hay un detalle que hay que recordar: la IA, que sepamos, no tiene límite. Es decir, no es algo que pueda quedar anticuado dentro de unos años.
Por el contrario, a medida que crecemos, la IA crece.
Pero hoy, su implementación enfrenta algunos obstáculos comunes. ¿Qué tal si echamos un vistazo a los principales?
Datos
Una de las principales preocupaciones con la Inteligencia Artificial es la falta de datos.
Para que la IA funcione correctamente, necesita información para entrenar y alimentar sus algoritmos.
Resulta que, hoy en día, los datos no son el problema, el desafío es precisamente procesarlos.
Se deben mejorar los procesos de minería de datos, modelado de datos, análisis de datos, inteligencia de datos, entre muchos otros.
Hardware
Otro desafío importante es el hardware.
La IA requiere mucha potencia de procesamiento para funcionar correctamente.
Por lo tanto, es necesario contar con un buen hardware, como plataforma sobre la cual el sistema (o sistemas) necesita manejar un alto potencial de procesamiento.
Interfaces hombre-máquina
Una de las preocupaciones más comunes con la Inteligencia Artificial es cómo las máquinas interactuarán con los humanos.
Las interfaces hombre-máquina pueden ser inadecuadas o confusas, lo que puede provocar fallas en la IA.
También es importante tener en cuenta que es posible que las máquinas no puedan comprender el contexto en el que tienen lugar las interacciones humanas.
En otras palabras, hay un camino por recorrer, afinando el funcionamiento de las soluciones para que entiendan y se adapten al factor humano.
Costos
No es nuevo decir que la IA es cara.
Además, entrenar un modelo de IA puede ser costoso y llevar mucho tiempo, al igual que todas las inversiones para hacer que las soluciones inteligentes se adapten a su negocio.
Sin embargo, cada vez más, los desarrolladores y las grandes tecnologías trabajan en sistemas, plataformas e interfaces más accesibles y capaces.
Así que es bueno estar atento a lo que ofrece el mercado.
¿Cómo definir una estrategia de uso para la IA?
Hay algunos pasos que merecen atención a la hora de definir cómo será el uso de la Inteligencia Artificial en el negocio. ¡Mira cuáles son a continuación!
Establezca metas y planifique bien
La implementación de una IA debe llevarse a cabo con mucha planificación. Para empezar, es fundamental definir los objetivos que tendrá en el negocio. Por lo tanto, es necesario hacerse preguntas, tales como:
- ¿Se utilizará para mejorar la gestión general del negocio?
- ¿Se implementará para corregir fallas y mejorar el desempeño de la fábrica?
- ¿Debe utilizarse para el desarrollo de nuevos productos/servicios?
- ¿Se utilizará en la interacción con el cliente, para mejorar este sector?
- ¿Se centrará en aumentar la productividad, la eficiencia y el rendimiento de los bienes?
Existe la posibilidad de que la IA se utilice para todos estos fines, lo que puede requerir un proceso de implementación más complejo y lento. Para lograr una aplicación eficiente, es importante preparar bien la estrategia de adopción.
En este caso, recuerda conocer bien el potencial de la herramienta y comprobar qué colaboradores y conocimientos se necesitarán para ello. También eche un vistazo a la cultura de su empresa para ver si admite cosas nuevas como la IA.
Recoger un gran volumen de datos
Para que la IA se implemente y se adapte bien al negocio, se necesitan muchos datos.
También serán importantes para el proceso de integración de la plataforma de IA con los flujos de trabajo y el software empresarial, así como para aumentar la precisión de la información que genera. Esto requiere tiempo y esfuerzo. Los datos se pueden obtener de soluciones internas de gestión empresarial, como el sistema de gestión (también conocido como ERP) y CRM.
Una solución de Big Data Analytics es importante para generar conocimientos e información a partir de datos no estructurados, que serán utilizados por la solución de Inteligencia Artificial.
Todavía es posible utilizar IoT para capturar información de los equipos que alimentarán la IA, que se agrupará con los datos generados por las soluciones que los gestionan.
También puede obtener contenido de socios, como proveedores, clientes y empresas de consultoría e investigación.
Una nota: el sistema de gestión (ERP) y otras soluciones deben ser compatibles con AI, para que pueda capturar sus datos correctamente.
Preparar el equipo de Tecnologías de la Información (TI) de la empresa
Para hacer frente a la IA, es fundamental contar con empleados especializados en el área, es decir, que tengan un gran conocimiento sobre las soluciones cognitivas. Necesitan conocer los principales ejemplos de tecnologías vinculadas a la IA y cómo se pueden utilizar.
También es importante que sepan integrarlos con otras soluciones, especialmente las existentes en la empresa.
Además, es necesario que sean capaces de “traducir” conceptos de IA a profesionales de otras áreas, para permitir una mayor comprensión de esta tecnología. CIOs, analistas, técnicos, etc. en el área de TI jugará papeles importantes en:
- preparar el entorno empresarial para esta gran innovación;
- programar la solución para que se integre con las especificidades de la empresa;
- corregir los errores que pueda presentar durante su implementación y uso en la organización;
- proporcionar asistencia a otros sectores para poder trabajar junto con AI.
Adopte una solución de IA eficiente
Es fundamental buscar una solución de IA reconocida y eficiente, capaz de automatizar adecuadamente los flujos de trabajo de la organización para que se perpetúen de manera sistemática.
Su proveedor necesita ser confiable y reconocido en el mercado, pudiendo contribuir a su implementación.
Plataforma de inteligencia artificial TOTVS
La plataforma de Inteligencia Artificial de TOTVS es una herramienta que utiliza todo el potencial de la IA para realizar las más diversas tareas corporativas.
TOTVS Carol fue creado para facilitar el trabajo de los usuarios y hacerles la vida más fácil.
Algunas de las tareas que puede realizar la plataforma son: automatizar tareas, dar soporte a la decisión, optimizar procesos y gestionar el conocimiento.
Así, con la plataforma de Inteligencia Artificial TOTVS, tu empresa transforma datos inteligentes en insights valiosos para mejorar tus resultados.
Además, la solución también ofrece una interfaz simple e intuitiva que permite que cualquiera pueda usarla fácilmente.
Y lo mejor: TOTVS Carol puede integrarse con cualquier solución del mercado, incluidos, por supuesto, los productos TOTVS.
¿Qué tal tener la mejor plataforma de datos e inteligencia artificial del mercado? ¡Aprenda más sobre TOTVS Carol!
Conclusión
Comprender qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona también es vital, ya que usted y su equipo tendrán más posibilidades de seguir la implementación de esta tecnología sin “perderse”.
Dominar sus preceptos también es importante para que el negocio no dependa únicamente de agentes externos cuando necesite realizar ajustes o mejoras en el mismo.
¿Quieres saber más sobre la IA? Solo echa un ojo a nuestro blog para seguir los demás artículos, antes de terminar te recomendamos que sepas todo sobre la transformación digital, un movimiento que tiene todo que ver con el desarrollo de la IA en el mercado.
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