La inteligencia artificial (IA) ha transformado el panorama empresarial y ha cambiado nuestra forma de trabajar. Su capacidad para automatizar tareas, analizar conjuntos de datos extensos de manera eficiente y proporcionar información empresarial concisa facilita tanto la velocidad como la calidad de las operaciones comerciales.
La «inteligencia artificial» se utiliza a menudo para describir otras tecnologías, como el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL). Sin embargo, cada una de estas tecnologías es distinta y esas diferencias influyen en la solución adecuada para sus desafíos específicos. Comprender las diferencias de alto nivel entre cada uno y los desafíos que quedan por resolver con la implementación y adopción puede ayudarlo a tener conversaciones más significativas y directas sobre el papel de estas tecnologías en su organización.
¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?
La IA se centra en programas que replican habilidades comunes similares a las humanas. La IA puede resolver problemas, realizar cálculos avanzados y tomar decisiones mediante el uso de modelos estadísticos, redes neuronales y reglas programadas. AI es un término general que también incluye varios subconjuntos de tecnología como ML y DL.
ML permite a los programas identificar patrones de datos, que se utilizan para mejorar el rendimiento del programa con el tiempo sin la necesidad de una programación explícita. Los modelos comunes de aprendizaje incluyen las técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado. Este subconjunto de IA es especialmente útil para decisiones basadas en datos con conjuntos de datos extremadamente grandes, como la previsión de ventas. DL utiliza redes neuronales, una técnica para replicar el cerebro humano que se encuentra comúnmente en los sistemas de reconocimiento y detección de imágenes, así como aplicaciones avanzadas de IA tales como vehículos autónomos.
Aplicaciones comerciales de AI y ML
El mundo de las comunicaciones, el marketing y el servicio al cliente está experimentando grandes trastornos como resultado de los avances en IA. Las herramientas de IA disponibles en el mercado y desarrolladas a medida están ayudando a las empresas a ofrecer altos niveles de servicio al cliente mediante la utilización de chatbots avanzados con más conocimientos y flexibilidad que los chatbots tradicionales. Pueden diseccionar y resolver consultas complejas sin necesidad de intervención humana. El aspecto de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de la IA moderna permite que estas herramientas proporcionen marketing y comunicaciones personalizadas que son reactivas y en constante evolución.
Las aplicaciones comunes de la tecnología de ML incluyen perfiles de clientes hipersegmentados, mantenimiento predictivo y detección de fraude. Cada uno de ellos se basa en el aprendizaje etiquetado (datos estructurados), no etiquetado (datos no estructurados) y de refuerzo, donde los resultados previos son evaluados y utilizados como insumos para ajustar y refinar los resultados del ML.
Elaborar perfiles de clientes basados en hábitos de compra anteriores, ubicación, ingresos familiares, etc., no es nada nuevo, pero combinar estos datos con los datos de rutas de desplazamientos, las previsiones meteorológicas y la actividad en las redes sociales podría proporcionar información y recomendaciones más valiosas.
En el mantenimiento predictivo, el tiempo medio hasta el fallo por máquina específica y la ubicación física en el edificio-incluso hasta la orientación del suelo-junto con los modelos de máquinas con piezas comunes, La demanda asignada y prevista por el operador ayuda a la administración a abordar los problemas de forma proactiva y optimizar el tiempo de inactividad programado.
En la detección y prevención del fraude, el perfil de los clientes, los datos institucionales, los planes de viaje y las redes sociales ayudan a detectar posibles fraudes. Anteriormente, los principales procesadores de tarjetas de crédito utilizaban sólo unas pocas docenas de medidas para predecir el fraude. Hoy, utilizando ML, el número de parámetros que considera el procesador de tarjetas es mucho mayor, probablemente llegando a los cientos.
Retos y curvas
Existen desafíos en la implementación de cualquiera de estas tecnologías. La calidad de los datos es el problema número uno. Al igual que los seres humanos, la mala información impulsa decisiones mal informadas de IA. Las empresas que planean implementar cualquier herramienta avanzada de IA necesitan revisar, catalogar y limpiar sus datos para minimizar los posibles problemas con la herramienta.
Otra cuestión importante es la de adquirir el talento adecuado para trabajar con estas herramientas. Según la Oficina de Estadísticas del Trabajo, se prevé que los puestos de científicos de datos aumenten un 36% entre 2023 y 2033. Con la gran demanda de conocimientos especializados en este campo, la dificultad para encontrar personal cualificado y calificado que pueda ser utilizado podría ser cada vez más difícil con las crecientes tendencias de adopción.
También hay varios conceptos erróneos sobre la IA en las organizaciones. Si bien algunas soluciones podrían considerarse como listas para su uso, la gran mayoría requieren un refinamiento y una afinación continuos. Esto resulta en expectativas poco realistas de lo que la IA puede y no puede hacer por su organización. Antes de embarcarse en su viaje hacia la IA, defina claramente sus metas y objetivos. Luego, complete un análisis detallado para asegurarse de que la herramienta que está implementando producirá los resultados esperados. Las implementaciones fallidas podrían llevar a pensar cínicamente sobre las capacidades de la IA.
Conclusión
Si la IA o el ML es adecuado para su organización depende del contexto, y las herramientas de hoy están avanzando rápidamente. El núcleo de la cuestión son los datos. Estas soluciones necesitan datos de calidad para funcionar eficazmente. ¿Está tu organización preparada?