Entender qué es la Inteligencia Artificial (IA) y lo esencial para la empresa que quiere modernizarse. Esto se debe a que es una de las principales tecnologías disruptivas de la actualidad, teniendo el potencial de modificar considerablemente la forma de trabajar de las organizaciones.
Existe un potencial beneficioso 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. Así, un sistema de Inteligencia Artificial puede realizar actividades no solo repetitivas, numerosas y manuales, sino también aquellas que requieren análisis y toma de decisiones.
¿Quieres entender mejor cómo funciona y cuáles son sus ventajas y riesgos? ¡Continúa leyendo y sigue la guía que hemos hecho sobre IA!
¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona?
Una solución de IA implica una agrupación de diversas tecnologías, como redes neuronales artificiales, algoritmos, sistemas de aprendizaje, entre otras que pueden simular capacidades humanas vinculadas a la inteligencia. Por ejemplo, el razonamiento, la percepción del entorno y la capacidad de 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 una manera considerada inteligente. La IA también puede “aprender por sí misma” 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 forma autónoma. También está vinculado a la robótica, el aprendizaje automático, el reconocimiento de voz y visión, entreotras tecnologías.
¿Cómo surgió la Inteligencia Artificial?
La concepción de algo artificial que simula la inteligencia humana, o algo cercano a ella, ha sido objeto de discusión durante mucho tiempo en la historia de la humanidad. La conceptualización moderna 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 titulada R.U.R. (iniciales de Rosumovi Univerzální Roboti). Dio origen al término “robot” y presentó la idea de humanoides artificiales, dotados de cierta inteligencia, aunque se parecían más a clones. Sin embargo, el término robot se hizo popular y hoy en día se usa más en el área tecnológica. En resumen, podemos decir que el arte y la ciencia buscaron abordar el concepto hace mucho tiempo.
Después de describir 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 utilizando cálculos de posición simples.
Alan Turing, ese mismo año, desarrolló una forma de analizar si un equipo puede pasarse por sí mismo por un ser humano durante una interacción escrita: la prueba de Turing. Siguieron otros hitos:
- En 1951,Marvin Minsky desarrolló una calculadora de operaciones matemáticas imitando sinapsis: el SNARC;
- en 1952, Arthur Samuel desarrolló un juego de damas en la primera computadora científica comercial de IBM, la IBM 701. Este juego podría optimizarse a sí mismo;
- en 1956, tuvo lugar una conferencia en el campus de Dartmouth College, donde se reunieron algunos de los citados con otros nombres importantes como Nathan Rochester y John McCarthy. Este último bautizó el área de inteligencia artificial. En la conferencia, también hubo algunos ejes que conceptualizaron y comenzaron a guiar el campo de investigación de la IA;
- en 1957, se presenta, por Frank Rosenblatt, el perceptrón. Es un algoritmo que funciona como un tipo de red neuronal artificial, de 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, en la que se ha convertido en una realidad en el mundo tecnológico.
¿Cuáles son las tecnologías detrás de esto?
Hay algunas tecnologías que surgen dentro del campo de la Inteligencia Artificial y que contribuyen a su evolución. Vea algunos de los claves a continuación.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático implica un método de evaluación de datos que automatiza el desarrollo de estándares analíticos. Se basa en la concepción de que los sistemas tecnológicos pueden aprender utilizando datos, con el fin de 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 proporcionar capacidad computacional, así como datos, algoritmos, APIs, entre otras soluciones para diseñar, entrenar y aplicar modelos de área en máquinas, aplicaciones, procesos, etc.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un tipo especial de aprendizaje automático. Involucra redes neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción, que se aplican para aplicaciones de reconocimiento y clasificación de patrones basadas en conjuntos de datos.
El proceso de aprendizaje tiene lugar entre sus capas de neuronas matemáticas, en las que la información se transmite a través de cada capa. En este esquema, la salida de la capa anterior es la entrada desde la parte posterior.
El aprendizaje profundo “entrena” a las máquinas para realizar actividades como si fueran humanas. Por ejemplo, identificación de imágenes y reconocimiento de voz. También procesa datos.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural tiene como objetivo estudiar e intentar reproducir los procesos de desarrollo relacionados con el funcionamiento del lenguaje humano. Para ello, emplea software, programación y otras soluciones.
A través de PLN, las máquinas pueden comprender mejor los textos, lo que implica el reconocimiento del contexto, la extracción de información, el desarrollo de resúmenes, etc. También puede escribir textos a partir de datos obtenidos por computadoras. PLN se puede utilizar en áreas como el servicio al cliente y en la producción de informes corporativos.
¿Cuáles son los principales beneficios de la IA?
La Inteligencia Artificial es capaz de generar ventajas empresariales. ¡Vea algunos de los principales por delante!
Mejora de la toma de decisiones
La IA puede ayudar a simplificar los procesos de análisis, especialmente una empresa basada en datos 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 “nublados” o “confusos”, lo que dificulta 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 sirvan de base para que los ejecutivos tomen decisiones. Especialmente si está vinculado auna solución de Big Data,que es capaz de manejar un volumen gigantesco de datos no estructurados.
Comodidad y escalabilidad
Una solución de IA virtual es capaz de emplear algoritmos para realizar segmentaciones más precisas para sugerir bienes ajustados a los perfiles de consumidor 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 varias veces. Esto garantiza que cualquier flujo de trabajo se vuelva escalable.
Obtener información relevante para los informes también puede ser más rápido. Esto se debe a que ya existen algoritmos de mineríade texto capaces de analizar un documento y encontrar información en él.
Estos factores generan comodidad, ya que se hacen más rápido y simplificados por la solución de IA.
Mayor automatización
La IA contribuye a la automatización de las actividades lógicas, analíticas y cognitivas, generando mayor velocidad en el tratamiento de la información. Esto sirve como complemento a la automatización de tareas físicas, especialmente la producción, que generalmente es proporcionada por máquinas robóticas.
Reducción de errores, riesgos y costes operativos
Se puede emplear una solución de Inteligencia Artificial para monitorear las máquinas y los sistemas informáticos de la empresa. En el caso de los equipos, puede utilizar datos de sensores, cámaras, registros en software de monitoreo, entre otras fuentes. En relación con los sistemas, su información proviene de bases de datos, informes, historial, etc.
Gracias al contenido obtenido, 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 los costos y evita dificultades para los equipos.
De hecho, incluso puede hacer predicciones sobre posibles dificultades, para que la empresa actúe a tiempo. Este hecho se debe a que genera diagnósticos de diversos sectores y procesos, contribuyendo al mapeo de riesgos y también de oportunidades. Con este fin, puede verificar con frecuencia los indicadores clave del desempeño del negocio, con el propósito de informar sobre posibles obstáculos a los equipos.
Otro punto interesante es que sus procesos de análisis suelen presentar bajo costo. 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 ampliar la personalización. Según una encuesta de PWC:
- El 60% de los consumidores escuchados están de acuerdo en que la IA puede acortar el tiempo necesario para obtener respuestas mientras se adapta bien a sus preferencias;
- El 38% de los consumidores está de acuerdo en que la Inteligencia Artificial puede proporcionar una “experiencia personal personalizada superior”.
Además, vale la pena señalar que $ 62 mil millones se pierden anualmente debido al servicio al cliente insatisfactorio ofrecido por las empresas. La Inteligencia Artificial puede contribuir a la reducción de esta pérdida.
¿Cuál es la aplicación de la IA en la rutina de las organizaciones?
Existen muchas aplicaciones de la Inteligencia Artificial en las empresas, en diferentes segmentos. ¡Adelante, echa un vistazo a algunos de los mejores!
Financiero
Debido a su capacidad para analizar y procesar datos, la IA es muy útil para evaluar indicadores y apoyar la toma de decisiones, ya que puede proporcionar sugerencias de medidas para aplicar en el negocio. También puede actuar directamente en los procesos de gestión, como automatizar el cálculo de precios y evaluar qué aplicación puede proporcionar el mejor retorno de la inversión (ROI).
Además, juega un papel destacado en la prevención del fraude, ya que automatiza y optimiza el análisis de concesiones de seguros, crédito y riesgo. En las entidades del sector financiero, también puede conciliar transacciones masivas durante las primeras horas de la mañana. Gracias a los datos obtenidos al interactuar con los clientes, es capaz de proporcionar una comprensión ampliada de sus demandas, expectativas y deseos.
Recursos Humanos (RRHH)
En RRHH, esta tecnología puede contribuir a redirigir a los empleados en tareas repetitivas hacia actividades de mayor valor añadido, ya que será capaz de realizar operaciones que requieran menos análisis y razonamiento. Otro punto en el que será importante es la gestión de largos procesos ambientales de los profesionales recién admitidos.
La aparición 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, así como en la previsión de demandas.
Como se mencionó anteriormente, tiene el potencial de ayudar a servir al público. De hecho, podemos considerar los chatbots utilizadosen cuadros de mensajes de sitios web y redes sociales, mensajes instantáneos, salas de servicio virtuales etc. como precursores de la misma, porque pueden interactuar con los consumidores, pero tienen menor capacidad.
Los anuncios también pueden optimizarlos para que puedan responder mejor a las preguntas de los consumidores basadas en análisis realizados sobre el contenido de los diálogos.
Otra actividad que mejora la IA es la evaluación del comportamiento del usuario. Esto se debe a que es capaz de analizar el contenido digital y aplicar un algoritmo para segmentar los perfiles, en función de los hábitos de la audiencia. Gracias a este factor, puede recomendar productos que los consumidores tienen más probabilidades de comprar.
El proceso deremarketing (impactar al consumidor más de una vez)es otro que se favorece a sí mismo. Al poder identificar los hábitos de compra y navegación en línea de los usuarios, la IA ayuda a automatizar esta estrategia. Ella puede enviar una oferta o una alerta sobre la reducción del precio de un artículo a aquellos que casi lo compraron antes, pero han abandonado el proceso de compra.
Según una encuesta de IDC / Salesforce, para 2022, las actividades de gestión de relacionescon el cliente (CRM) habilitadas para IA podrían extender las ganancias comerciales en todo el mundo en aproximadamente $ 1.1 billones. En este caso, las organizaciones que lo adopten podrán aumentar 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 la creación de copias (gemelos digitales), etc.
De hecho, es gracias a IoT que la IA puede obtener datos no solo de sistemas virtuales, sino también de dispositivos físicos que no son computadoras o electrónica. Por ejemplo, máquinas industriales.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria son vastas, ya que se puede emplear tanto en actividades productivas como gerenciales. Estas son algunas de sus mejores aplicaciones:
- Monitoreo de robots: la IA aliada robóticamente tiene el potencial de mejorar los procesos de fabricación al mapear los cuellos de botella y reducir los errores generados por el robot. Esto se debe al monitoreo continuo de sensores, cámaras, equipos de telemetría, entre otros dispositivos de monitoreo;
- Mantenimiento predictivo: al analizar 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 cualquier equipo. También evita el mantenimiento innecesario, que puede paralizar la producción. En consecuencia, reduce los costos con este proceso;
- mejora en las simulaciones: la IA puede realizar pruebas en simulaciones virtuales de la planta (gemelos digitales) en busca de procesos de mayor rendimiento, diseño optimizado de los elementos de la planta, eliminación de cuellos de botella, etc.
¿Por qué la IA se ha vuelto tan estratégica y cuáles son sus riesgos?
Uno de los principales hechos sobre la inteligencia artificial es que no viene exenta de riesgos y demandas. Una es la necesidad de un mayor capital intelectual para hacer frente a sus demandas. Sin esto, la compañía podrá subutilizarlo, perdiendo dinero en el proceso.
Además, es necesario planificar bien la recalificación y reurbanización del capital humano dentro de la empresa, para que puedan realizar actividades que requieran creatividad y generen mayor valor agregado, así como para preservar talentos. Necesitarán capacitación para lidiar con los sistemas de IA con el fin de maximizar esta relación.
Una tendencia es que muchas estructuras corporativas se vuelvan más fluidas y delgadas, con equipos más pequeños y colaborativos. Es necesario estar preparado para esto, para que la operación y los flujos de trabajo de la empresa se adapten y no se vean comprometidos.
La IA es una tecnología capaz de reducir costes, optimizar la producción y gestionar las actividades. Esto genera ventajas competitivas para el negocio, convirtiéndolo en una solución estratégica. Muchos líderes ya están empezando a tener esta percepción.
Una encuesta realizada por PWC, realizada con ejecutivos de negocios y tecnología de la información (TI), encontró que el 54% de ellos realizan inversiones sustanciales en IA. Además, el 72% cree que esta solución generará importantes ventajas en el futuro.
¿Cómo defino una estrategia de uso para la IA?
Hay algunos pasos que merecen atención a la hora de definir cómo se utilizará la inteligencia artificial en el negocio. ¡Vea lo que sigue!
Establecer objetivos y llevar a cabo una buena planificación
El despliegue de una IA debe llevarse a cabo con mucha planificación. Para empezar, es fundamental definir los objetivos que tendrá en el negocio. Para ello, es necesario hacer preguntas, tales como:
- ¿Se implementará para corregir fallas y aumentar el rendimiento de fabricación?
- ¿Debería utilizarse para el desarrollo de nuevos productos/servicios?
- ¿La atención se centrará en aumentar la productividad, la eficiencia y el rendimiento de los bienes?
- ¿Se hará su uso en la interacción con el cliente para mejorar este sector?
- ¿Se utilizará para mejorar la gestión general del negocio?
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 verificar que se necesitarán empleados y conocimientos para hacerlo. También eche un buen vistazo a la cultura de la empresa para ver si es compatible con las novedades, como la IA.
Recopilar un gran volumen de datos
En el proceso de ser implementado y adaptarse bien a la empresa, necesita una gran cantidad de 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 generada por ella. 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) yCRM. Una solución de Big Data Analytics es importante para generar información a partir de datos no estructurados, que serán utilizados por la solución de IA.
Todavía es posible utilizar IoT para capturar información de los equipos que alimentarán la IA, que se agruparán a 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 la IA, para que pueda capturar sus datos correctamente.
Preparar al equipo de Tecnología 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 grandes conocimientos sobre soluciones cognitivas. Debe conocer los principales ejemplos de tecnologías relacionadas con la IA y cómo se pueden emplear. También es importante que sepas integrarlas con otras soluciones, especialmente las de la empresa.
Además, deben ser capaces de “traducir” conceptos de IA a profesionales de otros campos para permitir una mayor comprensión de esta tecnología. Los CIO, analistas, técnicos, etc. del área de TI tendrán roles importantes cuando:
- preparar el entorno empresarial para esta gran innovación;
- programar la solución para integrarla con las especificidades de la empresa;
- corregir los errores que pueda presentar a lo largo de su implementación y su uso en la organización;
- proporcionar asistencia a otros sectores para que puedan trabajar junto con la IA.
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 sistemáticamente. Su proveedor necesita ser confiable y reconocido en el mercado, pudiendo contribuir a la implementación del mismo.
Entender bien qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona también es vital, porque tú y tu equipo tendrán una mejor oportunidad de monitorizar la implementación de esta tecnología. Dominar tus preceptos también es importante para que el negocio no dependa únicamente de agentes externos cuando necesites hacer ajustes o mejoras en el mismo.
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