Cómo la inteligencia artificial está transformando las empresas

 

La inteligencia artificial (IA) es una de las tendencias emergentes de los últimos años y ha sido anunciada como un cambio potencial para las empresas, tanto desde el punto de vista operativo como de fuente potencial de innovación. La IA existe desde 1950 como disciplina académica, y su crecimiento explosivo en el área comercial es relativamente reciente.

La IA es un término general que no describe una sola área, sino un espectro de técnicas que incluyen el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Diferentes tipos de IA pueden utilizarse para diversos fines. Por ejemplo, una empresa puede utilizar el aprendizaje automático para analizar los datos de clientes y luego utilizar el procesamiento del lenguaje natural para proporcionar respuestas personalizadas a las consultas recibidas. El aprendizaje automático también es utilizado por muchas empresas para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes e incluso hacer predicciones sobre su comportamiento en el futuro.

Con la creciente popularidad de la IA en el mundo empresarial, es crucial que los directivos de las empresas adquieran el conocimiento sobre las aplicaciones potenciales y la relevancia en cada sector específico. Lo que era un campo de estudio emergente se ha convertido en una necesidad empresarial.  

 

Inteligencia Artificial

 

Aprovechando la Inteligencia Artificial en diversas industrias

Se ha demostrado que la IA es beneficiosa para cualquier industria moderna que ocupe un enfoque centrado en el cliente. Sin embargo, sus aplicaciones no se limitan simplemente al servicio al cliente. Desde la detección de fraudes, recursos humanos y marketing, muchas empresas están invirtiendo en IA para mejorar sus procesos comerciales.

Una empresa puede beneficiarse de la inteligencia artificial de muchas formas, entre ellas:

• Pronóstico de tendencias futuras con herramientas de información basadas en inteligencia artificial

• Brindar un mejor servicio al cliente a través de chatbots inteligentes

• Implementación de mantenimiento predictivo en máquinas o equipos con software de mantenimiento impulsado por IA

• • Mejora de la analítica predictiva al desenterrar conocimientos que, de otro modo, escaparían a métodos tradicionales

"“Por ejemplo, el programa de fidelización de tarjetas de crédito de una empresa financiera podría utilizar el aprendizaje automático para determinar que un millar de sus clientes masculinos viven cerca de un campo de golf, no han jugado al golf antes, pero les gusta el deporte. El programa también puede determinar que muchas mujeres, miembros del programa de fidelización, tienen la misma probabilidad de estar interesadas. También puede establecer parámetros para la temporada de golf en determinadas zonas geográficas y diferentes estaciones, como, por ejemplo, el sur de Estados Unidos. También podría determinar un micro segmento de personas solteras y/o parejas sin niños para ofrecerles diferentes actividades los sábados por las tardes.” (Vance Reavie, Forbes) )

Esta forma de conocimiento altamente enfocado se puede generar a escala en diferentes segmentos para cualquier empresa. Permite de esa forma desarrollar estrategias al utilizar ésta información para mejorar productos, servicios e incluso empresas completas. Este tipo de conocimiento de alto nivel permite a las empresas llegar a conclusiones claras sobre lo que podría estar causando que se escape una ventaja competitiva clave, junto con los pasos correctos para abordar la supervisión. Las aplicaciones tampoco se limitan a la toma de decisiones a largo plazo o las estrategias de mercadeo. Existen otras áreas en las que las interacciones dinámicas y de ritmo acelerado se benefician enormemente de una estrecha integración de la IA.

“En lugar de depender de datos e información antigüos, usamos información que es muy activa, interactiva y transparente para que podamos tomar las decisiones más informadas para nuestros pacientes y su atención”, dice James Scheulen, Director Administrativo de Johns Hopkins Medicine que ofrece atención de urgencias y gestión de capacidad. Los resultados, tales como una reducción de 63 minutos en los tiempos de envío de ambulancias y una mejora del 60% en la admisión de pacientes en condiciones críticas, muestran que la toma de decisiones basada en información y el uso de sistemas inteligentes, puede tener un impacto real al optimizar los procesos existentes.

Con estas herramientas a mano, las organizaciones pueden reaccionar más rápido que nunca a las condiciones de cambio actual y, al mismo tiempo, poseer un activo al implementar una mejora continua que proporciona una ventaja competitiva sostenible.

Artificial Intelligence Infographic

 

Desafíos para las organizaciones que buscan implementar la IA

Podría decirse que el mayor obstáculo de cualquier proyecto de IA es un set de datos bien organizado. El mejor set de datos es aquel que está cuidadosamente clasificado y organizado. También debe ser lo suficientemente grande como para ser utilizado como una muestra representativa de la población de interés. Se puede compilar un conjunto de datos de alta calidad seleccionando los datos internos existentes. El mismo debe estar lo suficientemente afinado para que un modelo de aprendizaje automático alcance su máximo potencial. Los silos de datos también pueden obtenerse mediante crowdsourcing, comprándolos a proveedores de datos o mediante investigación. Cualquiera que sea la fuente, la naturaleza sensible de este tipo de datos en grandes cantidades requiere que las empresas busquen un entorno de gestión de datos sólido y seguro. Dicho entorno garantiza que las empresas no solo podrán proteger su información confidencial, sino que también tendrán fácil acceso a todos los datos que necesitan para sus proyectos de IA.

Otro desafío es identificar las áreas de negocio donde la IA puede tener de manera realista el impacto más significativo. Se pueden implementar varios tipos de IA de forma independiente o junto con otras soluciones de software, como CRM y software de automatización de marketing.  

Un paso vital es identificar dónde es mejor integrar la IA en los procesos de la organización para maximizar el ROI. Esta es una pregunta que se responde mejor con un servicio de desarrollo de software confiable, ya que no es una solución única para todos y, por lo tanto, debe considerarse cuidadosamente de acuerdo con las necesidades específicas de cada empresa.

Encontrar y contratar el talento adecuado es una lucha común para las organizaciones que buscan utilizar la inteligencia artificial. Los equipos de desarrollo de software que pueden trabajar con inteligencia artificial y software de aprendizaje automático tienen una gran demanda. Aun así, muchos no tienen las reservas de talento necesarias o la experiencia para emprender el tipo de proyectos de alta complejidad que vienen con el campo de la IA.

 

Desarrollo de Software

 

Tercerización de Proyectos de IA

La subcontratación es una opción atractiva para las empresas que buscan implementar software de inteligencia artificial sin tener que contratar un equipo de científicos o desarrolladores de datos. Para muchas industrias, tales como la atención médica, el comercio minorista, logística y las finanzas, no es factible reunir un equipo altamente especializado para IA. Los beneficios de subcontratar la implementación de software de inteligencia artificial incluyen: menor costo, tiempo de comercialización más rápido, menos dependencia de las habilidades internas.

La cooperación entre empresas y desarrolladores es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de IA. Un buen servicio de desarrollo de software tiene procesos y recursos humanos dedicados para optimizar cada etapa de un proyecto relacionado con la IA, desde el diseño inicial hasta la implementación en sistemas activos. Las organizaciones que se involucran en el proceso y brindan comentarios valiosos pueden ayudar a los equipos de software a comprender las necesidades específicas de sus usuarios finales. Este tipo de colaboración conduce en última instancia a mejores productos a menores costos con niveles más altos de satisfacción y una mejora general de la industria.

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