Cómo aprovechar la inteligencia artificial en tu estrategia de innovación empresarial

Hay mucho debate sobre la inteligencia artificial en la empresa, pero gran parte de este debate no es muy práctico. Esto se debe a que las empresas no cuentan con un ejército de científicos de datos para construir y entrenar nuevos modelos de IA. Y no es solo la falta de científicos de datos calificados, los avances en IA requieren grandes cantidades de datos relevantes y anotados.

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Eso no significa que no haya lugar para la IA en la estrategia de innovación de su empresa. Los CIO inteligentes están utilizando modelos y APIs disponibles en el mercado desarrollados por líderes comerciales e industriales para resolver casos de uso bien definidos, lo que aporta un valor inmediato y medible a la organización. Utilice esta guía como una forma de impulsar iniciativas prácticas de IA.

¿Qué es la IA?

La IA es un término que se aplica a todo en estos días, incluida la tecnología que definitivamente no califica. Es importante no dejar que el bombo lo distraiga del potencial que la IA puede ofrecer. Piense en la IA como un conjunto de tecnologías que buscan simular los procesos de inteligencia humana.

¿Qué es el espectro de la IA?

Cuando se trata de aplicar la IA en la empresa, a menudo se difuminan las líneas entre hacer y pensar. Esta progresión a veces se denomina espectro de la IA (Figura A).

Figura A

Cómo las empresas están adoptando la inteligencia artificial y cómo pueden dominarla

Aunque a menudo hay valor para una empresa en implementar iniciativas en todo el espectro, en general, cuanto más nos movemos hacia la derecha en la escala, mayor es el potencial de un retorno disruptivo o transformador de su inversión.

Casos de uso de IA para usuarios empresariales

Existen varios modelos de IA disponibles en el mercado que se aplican directamente a casos de uso comunes en la empresa.

Servicios lingüísticos

La comprensión del lenguaje natural, el procesamiento del lenguaje natural, la conversión de texto a voz y los traductores de idiomas son las tecnologías detrás de los asistentes digitales de gran popularidad como Alexa de Amazon y Siri de Apple. Estos servicios de IA son altamente funcionales y ampliamente disponibles para manejar todo tipo de interacciones y interfaces de voz de usuario. Pueden servir a varios casos de uso empresarial, desde chatbots de agentes de soporte hasta transcripciones en vivo y multilingües.

Percepción de la personalidad

Los modelos de análisis de personalidad y sentimientos pueden predecir el comportamiento de los clientes, inferir el tono e incluso la intención. Combinados con análisis de uso, estos modelos de IA sirven como base para todo tipo de motores de recomendación y estrategias de hiperpersonalización. Si bien se ven con más frecuencia en los mercados orientados al consumidor, el nuevo entorno laboral cada vez más competitivo está poniendo un mayor enfoque en la experiencia del empleado, y el análisis de sentimientos puede proporcionar a una organización un pulso en tiempo real.

Documentos inteligentes

Los documentos inteligentes están anotados de manera que los datos dentro del documento se vuelven automáticamente descubribles. El resultado final es datos de auto-indexación que permiten consultas y transformaciones complejas. Las empresas utilizan actualmente documentos inteligentes para analizar desde solicitudes de candidatos hasta proveedores y registros de capacitación de empleados.

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Reconocimiento visual

Antes, la capacidad informática y los datos de entrenamiento necesarios para realizar un reconocimiento visual significativo estaban más allá de los medios de la mayoría de las organizaciones. Gracias a la nube, eso ha cambiado y hay una multitud de opciones disponibles para una amplia variedad de casos de uso empresarial.

Hoy en día, la misma tecnología de reconocimiento de imágenes utilizada para impulsar los autos autónomos se puede utilizar en el piso de fábrica para muchas aplicaciones prácticas. La seguridad, la ubicación de activos e incluso la lectura de códigos de barras se realizan utilizando las potentes cámaras que se encuentran en los teléfonos inteligentes y tabletas comerciales, confiando en software comparativamente económico para aumentar la eficiencia y la seguridad en el lugar de trabajo.

Clasificadores de contenido

Los clasificadores de contenido utilizan el aprendizaje automático para analizar texto y etiquetar y organizar datos en categorías personalizadas. Los casos de uso comunes incluyen filtros de spam y software de contabilidad avanzada que puede escanear recibos y categorizar gastos. Hoy en día, muchas organizaciones utilizan la IA para automatizar casi por completo el proceso de gastos para los empleados que viajan directamente en sus dispositivos móviles.

¿Necesita un científico de datos para construir aplicaciones de IA?

Utilizando opciones poderosas listas para usar, las organizaciones inteligentes pueden impulsar rápidamente sus iniciativas de IA. No es necesario construir modelos desde cero para utilizar la IA de manera efectiva en su organización, y no necesita ser un científico de datos para construir aplicaciones empresariales impulsadas por IA. La tabla a continuación proporciona enlaces a algunos de los principales actores en este espacio. Dado que muchos de estos productos son SaaS y se facturan en función del uso, no hay ninguna desventaja en combinarlos para asegurar el mejor ajuste para cada caso de uso o proyecto individual dentro de su empresa:

• Servicios cognitivos de Azure de Microsoft
• Servicios de aprendizaje automático de AWS de Amazon
• Google Cloud AI para desarrolladores de Google
• Watson de IBM
• El software de aprendizaje de máquina de código abierto scikit-learn

¿Es la IA adecuada para mi organización?

Cuando se aplica correctamente a casos de negocio evaluados, la IA puede resultar en un ROI sustancial y una ventaja competitiva sólida para las empresas. Al considerar si se debe seguir una solución de IA potencial, considere lo siguiente:

1. Confirme que su caso de uso no se trata estrictamente de automatización.
2. Verifique si hay una solución de IA lista para usar con un modelo grande y bien entrenado disponible.
3. Asegúrese de tener objetivos claros de ROI/KPI que se relacionen directamente con las tareas que realizan los humanos hoy en día.

Si puede responder sí a los tres criterios de calificación, es muy probable que haya encontrado una buena oportunidad para introducir IA en su cartera empresarial.

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