IA
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología en constante evolución que tiene el potencial de transformar la forma en la que las empresas operan. La IA en los negocios es el uso de herramientas de IA.
IA (Inteligencia Artificial)
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite aplicarse en cualquier tipo de industria para generar, clasificar y realizar tareas como el análisis de imágenes y el reconocimiento de voz.
Para el negocio la IA es utilizada en el uso de la diferentes herramientas que la componen como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la visión artificial para la optimización de las funciones empresariales, aumentar la productividad e impulsar la creatividad y el valor empresarial.
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite mediante las computadoras y maquinas simular las capacidades humanas de aprendizaje, creatividad y autonomía.
Andrew Ag, co-fundador de Coursera y profesor de Universidad de Standford, experto en IA, acuño la frase «la inteligencia artificial (IA) es la nueva electricidad«, haciendo una analogía entre la potencial transformación que la IA podría tener en la sociedad, similar a la revolución que la electricidad causo en el siglo XX. La inteligencia artificial al igual que la electricidad es una tecnología que no solo se usara en forma esporádica, sino será de base para todas las cosas.
Mediante las herramientas y algoritmos de inteligencia artificial se pueden hacer simuladores y gemelos digitales de muchos procesos industriales que permiten integrar datos reales de los procesos a entorno simulados que permitan probar cambios de los entornos productivos para evaluar sus efectos sin la necesidad de aplicar en el mundo real y evaluar sus resultados antes de llevar a producción. Permitiendo el procesamiento y representación de datos del mundo digital y físico a la vez.
Al integrar la IA a los diferentes sistemas productivos puede simplificar la experiencia de usuario, pero también los hacen mas complejos a nivel de arquitectura y por ello gestionar estos recursos serán cada vez mas necesarios grandes conocimientos técnico, por ello es necesario comenzar su utilización tan pronto sea posible afín de acercar la tecnología e ir achicando las brechas del conocimiento técnico en la IA. Se recomienza comenzar por procesos simples y presupuestos acotados, a finde de seguir este proceso iterativo en el tiempo y escalando su aplicación.
Herramientas de IA
Para utilizar la IA (inteligencia artificial) en una estrategia empresarial eficaz, una organización debe comprender claramente sus funciones empresariales, como funciona la IA y que aspectos de la empresa pueden mejorarse mediante la implementación de la IA.
Aunque el uso de herramientas de IA para automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad de la mano de obra sigue siendo popular. Pero, las empresas también están yendo un poco mas allá de estos casos de uso y están utilizando la IA para ayudar en iniciativas estratégicas de mayor nivel que ayuden a impulsar un valor mas completo.
Uno de los objetivos de la inteligencia artificial es crear sistemas informáticos que puedan imitar las habilidades de pensamiento critico de los humanos. Estos sistemas se basan en datos empresariales y utilizan tecnologías como: El procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) para facilitar las operaciones empresariales. La integración de la IA en las funciones empresariales requiere una comprensión básica y fundamental de los temas a continuación, entre otros.
Algoritmos de aprendizaje automático (ML). Son un subconjunto de la IA y se utilizan para hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. A través de conjuntos de datos de entrenamiento, estos algoritmos pueden aprender a identificar patrones, descubrir anomalías o hacer proyecciones como los futuros ingresos por ventas. Los algoritmos de aprendizaje automático se benefician de los datos etiquetados, los cuales son datos que un experto humano categoriza antes de procesarlos.
Aprendizaje profundo. Es un subconjunto de aprendizaje automático que permite la automatización de tareas sin intervención humana. Estos algoritmos examinan datos que están relacionados con el comportamiento humano y estos modelos de aprendizaje profundo pueden hacer predicciones sobre el comportamiento en el futuro. En contraste con aprendizaje automático general estos modelos pueden extraer información con mayor precisión de datos no estructurados, tales como imágenes, videos, audio o textos y no requieren mayor intervención humana.
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Es una rama de la IA que permite a los computadores y dispositivos digitales reconocer, entender y generar texto y voz. Los asistentes digitales y tecnologías operadas por voz, como los sistemas GPS son ejemplos de uso de procesamiento del lenguaje natural (NLP) . El NLP utiliza algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo para extraer información de datos no estructurados basados en voz o texto.
Visión por Computadora. Es un subconjunto de la IA que permite a los sistemas informáticos extraer información de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales. La visión artificial utiliza algoritmos de aprendizaje profundo y de aprendizaje automático para aprender e identificar elementos específicos de las imágenes digitales. La visión artificial puede implementarse en las líneas de producción para detectar defectos menores durante el proceso de fabricación.
La IA generativa. Se refiere a modelos de aprendizaje profundo que pueden crear contenido original complejo mediante las instrucciones o solicitud de un usuario. Estos resultados pueden ser videos, audio, imágenes realistas y de alta calidad.
A nivel superior los modelos generativos codifican una representación simplificada de los datos de entrenamiento y se basan en ella para crear un resultado similar, pero no idéntico a los datos originales.
Durante años se han utilizado los modelos generativos en estadística para analizar datos numéricos. Pero, en la actualizad han evolucionado para analizar y generar tipos de datos mas complejos. Esta evolución coincidió con la aparición de modelos mas sofisticados de aprendizaje profundo. En particular, los autocodificadores variacionales, los modelos de difusión y los transformadores. Son los transformadores el núcleo de la mayoría de las herramientas actuales generativas de IA, tales como ChatGPT, GPT-4, Copilot, BERT, Bard, Midjourney, y mas.
Casos de Uso de IA
A medida que nuevas tecnologías entran al mercado y las existen mejoran. Aumentan las posibles aplicaciones de la IA en la empresa. Mientras que los beneficios de la IA varían y requieren la integración de tecnologías y recursos humanos para mejorar la eficiencia operativa e impulsar su valor comercial. Las siguientes son algunos ejemplos de uso de la IA en los negocios.
Operaciones de TI (AIOps). Consiste en la practica de utilizar modelos de IA, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para optimizar las operaciones de TI y la gestión de servicios. La AIOps permite a los equipos de TI examinar rápido grandes volúmenes de datos y reducir la cantidad de tiempo necesario para detectar anomalías, solucionar errores y monitorear el rendimiento de los sistemas de TI.
Marketing y ventas. Los datos de los clientes ayudan a los equipos de marketing a desarrollar estrategias de marketing mediante la identificación de tendencias y patrones de gasto. Las herramientas de IA ayudan a procesar estos grandes conjuntos de datos para prever futuras tendencias de gastos y realizar análisis de la competencia. Esto ayuda a una organización a comprender mejor su lugar en el mercado.
Servicio al cliente. La IA permite a las empresas ofrecer un servicio de atención al cliente en 7×24 y tiempos de respuesta muy rápidos, ayudando a mejorar la experiencia de cliente. Los chatbots con IA pueden ayudar a los clientes a resolver consultas sencillas sin necesidad de un agente humano. Esto permite al personal humano del servicio de atención al cliente abordar problemas mas complejos.
Generación de contenido. Es un campo en crecimiento que permite a las organizaciones a optimizar la creación de contenidos. Herramientas como ChatGPT proporcionan a los equipos de contenido herramientas potentes para crear contenido original. Las herramientas de contenido pueden generar imágenes o texto a partir de indicaciones e instrucciones de los diseñadores, redactores y responsables de contenidos pueden utilizar estos resultados generados por la IA como una ayuda para la generación de ideas, los esquemas y otras tareas del proyecto.
Ciberseguridad. Las herramientas de IA se pueden utilizar para mejorar la seguridad de la red, la detección de anomalías, la detección de fraude y ayudar a prevenir las vulneraciones de datos. Un ejemplo de esto puede ser la utilización de modelos de aprendizaje profundo para examinar grandes conjuntos de datos de trafico de red e identificar el comportamiento que podría indicar intento de ataque a la red.
Gestión de la cadena de suministro. La aplicación de la IA en la gestión de la cadena de suministro se presenta en forma de análisis predictivos, que ayudan a prever los precios futuros de los gastos de envió y material. El análisis predictivo también ayuda a las organizaciones a mantener los niveles de inventario adecuados. Esto permite reducir los cuellos de botella o el exceso de existencia de productos.
Recursos humanos y contratación. Las plataformas de contratación impulsadas por IA pueden racionalizar la contratación mediante la revisión de los CVs, el emparejamiento de candidatos con descripciones de puestos de trabajo e incluso la realización de entrevistas preliminares mediante el análisis de video.
Desarrollo y modernización de aplicaciones. Las herramientas de código de IA generativa y las herramientas de automatización pueden agilizar las tareas de codificación repetitivas asociadas al desarrollo de aplicaciones, y acelerar la migración y modernización de aplicaciones heredadas a a escala. Estas herramientas pueden acelerar las tareas, ayudar a garantizar la consistencia del código y reducir errores.
Mantenimiento predictivo. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar datos de sensores, dispositivos de internet de las cosas (IoT) y tecnología operativa (OT) para prever cuando será necesario el mantenimiento y predecir las fallas de los equipos antes de que ocurran.
Las tecnologías de IA han evolucionado rápidamente y su uso se esta ampliando para satisfacer una mayor variedad de necesidades y estrategias empresariales. Entender como se aplican estas tecnologías de IA en el modelo de negocio de las organizaciones es clave para mantener una ventaja competitiva.
Beneficios y riesgos de la IA
La IA ofrece numerosos beneficios para los diferentes sectores de la industria y aplicaciones. Algunos de los mas comúnmente mencionados son.
Automatización de tareas repetitivas. La IA puede automatizar tareas rutinarias, repetitivas y tediosas, también tareas digitales como la recopilación, introducción y preprocesamiento de datos y tareas físicas como la recogida de existencias en el almacén y los procesos de fabricación.
Mejora de la toma de decisiones. La IA permite la toma de decisiones automatizadas y también como apoyo a la toma de decisiones. Esta tecnología ayuda a realizar predicciones mas rápidas, precisas y fiables basadas en datos. Combinada con la automatización la IA permite a las empresas aprovechar las oportunidades y responder a las crisis a medida que surgen en tiempo real y sin intervención humana.
Disminución de los errores humanos. La IA puede reducir los errores humanos de varias maneras, desde guiar a las personas a través de los pasos adecuados de un proceso, hasta señalar posibles errores antes de que ocurran y automatizar completamente los procesos sin intervención humana. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorar continuamente su precisión y reducir aun mas los errores a medida que están expuestos a mas datos y aprenden de la experiencia.
Disponibilidad y consistencia las 24horas al día. La IA esta siempre activa y disponible las 24 horas ofreciendo un rendimiento constante. Las herramientas como los chatbots de IA o los asistentes virtuales pueden reducir la necesidad de personal para el servicio de atención al cliente. En otras aplicaciones, como el procesamiento de materiales o las líneas de producción, la IA puede ayudar a mantener la calidad del trabajo y los niveles de producción al automatizar tareas tediosas y repetitivas.
Reducción de los riesgos físicos. Al automatizar los trabajos peligrosos, la IA puede eliminar la necesidad de poner a los humanos en riesgo de sufrir lesiones o algo peor. Aunque aun no se ha perfeccionado, los autos autónomos y otros vehículos ofrecen la posibilidad de reducir el riesgo de lesiones a los pasajeros.
Retos y riesgos de la IA. Las organizaciones se apresuran a beneficiarse de las ultimas tecnologías de IA y a sacar provecho de sus numerosos beneficios. Esta adopción rápida es necesaria, pero adoptar y mantener flujos de trabajo de IA conlleva retos y riesgos. Algunos de los riesgos podrían ser:
Riesgo de los datos. Los conjuntos de datos podrían ser vulnerados, contaminados, manipulados y el sesgo de datos o los ciberataque que pueden vulnerar los datos.
Riesgos de modelos. Los modelos de IA podrían ser robados, quedar sujetos a realizar ingeniería inversa o manipularlos sin autorización.
Riesgos operativos. Al igual que todas las tecnologías, los modelos son susceptibles a riesgos operativos, como la derivada del modelo, el sesgo y las fallas en la estructura de gobierno.
Ética y riesgos legales. Si las empresas no priorizan la seguridad y la ética a la hora de desarrollar e implementar sistemas de IA, pueden correr el riesgo de cometer violaciones de la privacidad y de producir resultados parciales o sesgados.
Ética y gobierno de la IA. La ética de la IA es un campo multidisciplinario que estudia como optimizar el impacto del beneficio de la IA a la vez que se reducen los riesgos y los resultados adversos. El gobierno de la IA abarca mecanismos de supervisión que abordan los riesgos.
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