Cómo utilizar la inteligencia artificial en los negocios: guía completa y consejos prácticos

La inteligencia artificial se presenta en muchas formas, desde simples herramientas que responden a los clientes a través de un chat hasta algoritmos de aprendizaje automático complejos que predicen la trayectoria de toda una organización. A pesar de años de exceso de promesas, la IA no comprende máquinas conscientes que razonan como los humanos. En cambio, la IA abarca la búsqueda de patrones más estrechamente enfocada a gran escala para complementar el razonamiento humano.

Para ayudar a los líderes empresariales a entender qué capacidades tiene la IA, cómo usar la inteligencia artificial y dónde comenzar un viaje de IA, es esencial primero desmentir los mitos que rodean este gran salto en la tecnología de IA.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La IA es en gran medida una herramienta de reconocimiento de patrones que puede funcionar a una escala que está mucho más allá de cualquier ser humano, pero que nunca reemplaza por completo a los humanos. Incluso en su mejor momento, la IA ofrece resultados aceptables, aunque no perfectos, y le da a las personas la capacidad de intervenir, observar los datos y razonar a partir de ellos.

Es importante tener en cuenta que, si bien usamos el término IA en esta hoja de trucos, la mayoría de las empresas realmente interactúan con una subcategoría de IA llamada aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Usaremos IA aquí como un término general que incluye el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

La verdad es que la tecnología de IA actual es limitada, pero sigue siendo increíblemente poderosa. Aunque sus procesos pueden parecer complicados en la práctica, en el núcleo de las aplicaciones impulsadas por IA se encuentra la simple capacidad de identificar patrones y hacer inferencias basadas en esos patrones.

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La IA no es realmente inteligente y a menudo es tan sesgada como los datos que elijamos alimentar a nuestros modelos de aprendizaje automático. Esto no significa que la IA no sea útil para las empresas y los consumidores que intentan resolver problemas del mundo real, sino que aún estamos lejos de tener máquinas que puedan tomar decisiones independientes o llegar a conclusiones sin recibir los datos adecuados. También es cierto que la IA tiende a confirmar nuestros sesgos en lugar de eliminarlos.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La IA es un sistema complejo diseñado para modelar el comportamiento y la inteligencia humana. Combina grandes cantidades de datos con algoritmos inteligentes para analizar, comprender y tomar decisiones o predicciones sobre futuros estados. Para hacer predicciones precisas, los sistemas de IA requieren grandes cantidades de datos de los cuales aprender; estos datos se recopilan de diversas fuentes, se procesan, se analizan y se organizan en un formato adecuado para los algoritmos de IA.

Los algoritmos de IA son el núcleo de los sistemas de IA y están diseñados para analizar e interpretar datos, identificar patrones y tomar decisiones o predicciones basadas en la información proporcionada. Mediante la recolección continua de nuevos datos y el entrenamiento de los modelos, los sistemas de IA pueden adaptarse a las condiciones cambiantes y mejorar su rendimiento.

El proceso principal de cómo funciona la IA involucra los siguientes subdominios:

• Aprendizaje automático: Una rama de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los sistemas informáticos aprender y mejorar a partir de los datos sin necesidad de ser programados de forma explícita.
• Aprendizaje profundo: Un subcampo del aprendizaje automático que imita el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano, utilizando múltiples capas de redes neuronales artificiales para aprender y comprender patrones y características complejas en los datos.
• Redes neuronales: Un modelo computacional, inspirado en la estructura y función del cerebro humano, que puede procesar y analizar grandes cantidades de datos para reconocer patrones, hacer predicciones o clasificar información.
• Procesamiento del lenguaje natural: Una rama de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano.
• Visión por computadora: Una rama de la IA que permite que las máquinas interpreten y comprendan información visual a partir de imágenes o videos.
• Computación cognitiva: Un modelo que tiene como objetivo crear sistemas de IA que puedan simular una inteligencia similar a la humana e interactuar con los humanos de una manera más natural e intuitiva.

¿Qué puede hacer la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es esencialmente reconocimiento de patrones a gran escala. Con sus capacidades de reconocimiento de patrones, la IA moderna puede realizar reconocimiento de imágenes, comprender el lenguaje natural y los patrones de escritura de los humanos, establecer conexiones entre diferentes tipos de datos, identificar anomalías en los patrones, diseñar estrategias, predecir y más.

Aunque los humanos no pueden examinar fácilmente la cantidad de datos que las máquinas pueden para descubrir patrones, las máquinas tienen dificultades cuando se les presenta un valor atípico que podría ser fácilmente detectado por un humano pero que contradice los datos de entrenamiento. Por lo tanto, las mejores aplicaciones de IA están altamente enfocadas y combinan el razonamiento humano con la potencia bruta del aprendizaje automático.

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Desde el inicio de la pandemia de COVID-19 en 2020, la IA y el aprendizaje automático han experimentado un enorme crecimiento en el mercado. La pandemia mundial también cambió las prioridades y aplicaciones de la IA: en lugar de centrarse únicamente en el análisis financiero y la comprensión del consumidor, los proyectos de IA posteriores a la pandemia se han centrado en la experiencia del cliente y la optimización de costos.

Los bots de IA pueden realizar muchas tareas básicas de servicio al cliente, liberando a los empleados para abordar solo los casos que requieren intervención humana. La IA de este tipo se ha extendido especialmente desde el inicio de la pandemia, cuando los trabajadores obligados a abandonar los centros de llamadas han puesto estrés en el servicio al cliente.

¿Cuáles son las aplicaciones empresariales de la IA?

En el mundo empresarial, existen muchas aplicaciones de IA, pero quizás ninguna está ganando impulso tanto como la analítica empresarial y predictiva, y su objetivo final: la analítica prescriptiva.

La analítica empresarial es un conjunto complicado de procesos que buscan modelar el estado presente de un negocio, predecir hacia dónde irá si se mantiene en su trayectoria actual y modelar futuros potenciales con un conjunto de cambios determinado. Predecir el futuro con un modelo establecido a partir del pasado puede ser bastante fácil, pero el análisis prescriptivo, que busca encontrar el mejor resultado posible al ajustar el curso actual de una organización, puede resultar prácticamente imposible sin la ayuda de la IA.

La analítica puede ser la estrella en ascenso de la IA empresarial, pero no es la única aplicación de la inteligencia artificial en los mundos comercial e industrial. Otros casos de uso de la IA para empresas incluyen los siguientes:

• Reclutamiento y empleo: La IA puede agilizar el proceso de selección filtrando más rápidamente a través de un mayor número de candidatos que un humano y al notar personas cualificadas que pueden ser pasadas por alto.
• Detección de fraude: La IA es excelente para detectar diferencias sutiles y comportamientos irregulares, como indicadores sutiles de fraudes financieros que los humanos pueden pasar por alto.
• Ciberseguridad: La IA es excelente para detectar indicadores de piratería informática y otros problemas de seguridad cibernética.
• Gestión de datos: Utilizando la IA, puedes categorizar datos sin procesar y encontrar relaciones entre elementos que antes eran desconocidos.
• Relaciones con los clientes: Los chatbots modernos impulsados por IA son increíblemente buenos para llevar a cabo conversaciones gracias al procesamiento del lenguaje natural, lo que los convierte en una excelente primera línea de servicio al cliente.
• Atención médica: Algunas aplicaciones de IA pueden detectar cáncer y otros problemas de salud antes que los médicos, y también pueden proporcionar comentarios sobre la atención al paciente basados en registros y tendencias a largo plazo.
• Predicción de tendencias del mercado: Al igual que el análisis prescriptivo en el mundo de la analítica empresarial, los sistemas de IA se pueden entrenar para predecir tendencias en los mercados más grandes, lo que puede permitir a las empresas adelantarse a las tendencias emergentes.
• Reducción del consumo de energía: La IA puede optimizar el consumo de energía en edificios e incluso en ciudades, además de realizar mejores predicciones para la planificación de la construcción, la perforación de petróleo y gas y otros proyectos centrados en la energía.
• Marketing: Los sistemas de IA se pueden entrenar para aumentar el valor del marketing tanto para individuos como para mercados más grandes, lo que ayuda a las organizaciones a ahorrar dinero y obtener mejores resultados de marketing.

¿Cuáles son los diferentes tipos de IA?

Inteligencia Artificial Estrecha

También conocida como IA débil, la IA estrecha te ayuda a realizar funciones específicas. Se enfoca en un solo dominio y opera dentro de límites predefinidos. La IA estrecha no puede hacer más de lo que se programa para hacer, tiene un rango de competencias muy limitado. Ejemplos incluyen asistentes de voz como Siri o Alexa. Estas herramientas no tienen inteligencia general y no pueden realizar tareas fuera de su dominio designado.

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Inteligencia Artificial General

La IA general, también conocida como IA fuerte o inteligencia artificial general, se refiere a sistemas de IA que poseen inteligencia a nivel humano y pueden comprender, aprender y realizar cualquier tarea intelectual que pueda hacer un ser humano. Pueden adaptarse a varios escenarios y resolver problemas de manera creativa. Si bien la IA general sigue siendo un objetivo a largo plazo, los avances actuales se centran principalmente en el desarrollo de sistemas de IA estrecha que sobresalen en áreas específicas, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.

Inteligencia Artificial Superinteligente

Este tipo de IA supera la inteligencia humana en casi todos los aspectos. No solo supera a los humanos en tareas cognitivas, sino que también posee la capacidad de mejorarse a sí misma, lo que conduce a un aumento exponencial de la inteligencia. Aunque la IA superinteligente sigue siendo en gran medida teórica en la actualidad, es un tema de interés y preocupación en el campo de la IA.

Máquinas Reactivas

Los sistemas de IA reactiva responden automáticamente a un conjunto o combinación limitada de entradas y operan en función de la entrada actual sin ninguna memoria o experiencias pasadas. De hecho, los sistemas de IA reactiva no tienen la capacidad de formar recuerdos ni aprender de interacciones anteriores. Simplemente reaccionan a la situación o estímulo actual. Ejemplos incluyen sistemas de IA que juegan ajedrez o algoritmos de recomendación.

Memoria Limitada

Los sistemas de IA con memoria limitada pueden almacenar y recuperar información de experiencias anteriores para tomar mejores decisiones. Tienen la capacidad de aprender de datos pasados y utilizarlos para mejorar sus acciones futuras. Los automóviles autónomos que utilizan datos históricos para tomar decisiones de conducción son un ejemplo de IA con memoria limitada.

Teoría de la Mente

Este tipo de IA todavía es en gran medida teórica. La IA con teoría de la mente tendrá la capacidad de comprender y modelar los estados mentales, creencias e intenciones de otros agentes. Podrán atribuir pensamientos, emociones e intenciones a otras entidades y predecir su comportamiento en función de esta comprensión.

Autoconsciente

Aunque todavía es teórica y aún no se ha realizado completamente, este tipo de IA tendría una conciencia y comprensión similar a la humana de su propia existencia. Los sistemas de IA autoconscientes serán conscientes de su propia existencia, conciencia y estado interno. Poseerán habilidades de autorreflexión y serán conscientes de sus propios pensamientos, acciones e impacto en su entorno. La verdadera IA autoconsciente es un concepto que sigue siendo en gran medida especulativo y está más allá de las capacidades de la tecnología actual.

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IA Generativa

Los sistemas de IA generativa son capaces de crear contenido, como imágenes, videos, música o texto, que es casi indistinguible del contenido generado por humanos. Pueden generar nuevos resultados de manera autónoma en función de los patrones y estilos aprendidos.

Las redes generativas adversarias son un ejemplo de IA generativa, donde una red genera contenido y otra red evalúa y ofrece retroalimentación para mejorar la calidad del resultado generado.

Entre los ejemplos populares de IA generativa se incluyen:

• DeepArt.io: Esta herramienta utiliza redes neuronales para transformar fotos en estilos artísticos de artistas famosos.
• Runway: Esta plataforma ofrece una variedad de herramientas de IA generativa para crear imágenes y videos.
• DeepDream: DeepDream es una herramienta desarrollada por Google que utiliza IA generativa para modificar imágenes. Mejora los patrones y estructuras de una imagen para crear imágenes oníricas.
• ChatGPT de OpenAI: Generative Pretrained Transformer es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI para generar texto similar al humano según una indicación dada. El último modelo GPT-4 fue entrenado en supercomputadoras de IA de Microsoft Azure y está disponible en ChatGPT Plus.

¿Qué plataformas de IA están disponibles?

Cuando se adopta una estrategia de IA, es importante saber qué software está disponible para la IA enfocada en los negocios. Hay una amplia variedad de plataformas disponibles de los habituales sospechosos de la informática en la nube como Google, AWS, Microsoft e IBM, y elegir la correcta puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

AWS Machine Learning

AWS Machine Learning ofrece una amplia variedad de servicios que se ejecutan en la nube de AWS. Ofrece servicios de IA, marcos predefinidos, herramientas analíticas y más, muchos de los cuales están diseñados para facilitar el proceso de comenzar y otros, como SageMaker para analistas empresariales, que están diseñados para permitir a las corporaciones obtener información de IA sin necesidad de programar. AWS ofrece algoritmos predefinidos de IA, entrenamiento de ML con un clic y herramientas de capacitación para desarrolladores que se están iniciando o ampliando sus conocimientos en desarrollo de IA.

Google Cloud

Google Cloud ofrece soluciones de IA similares a AWS, y también tiene varias soluciones de IA totales predefinidas que las organizaciones pueden implementar en sus organizaciones con un esfuerzo mínimo. Google también se distingue por innovar en algunos de los estándares de la industria para la IA, como TensorFlow, una biblioteca open source de ML.

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Microsoft AI

La plataforma de IA de Microsoft viene con servicios pregenerados, infraestructura informática en la nube lista para implementar y una variedad de herramientas de IA adicionales que se pueden integrar en modelos existentes. Su Laboratorio de IA también ofrece una amplia gama de aplicaciones de IA con las que los desarrolladores pueden experimentar y aprender de lo que otros han hecho. Microsoft también ofrece una escuela de IA con pistas educativas específicas para aplicaciones empresariales.

Watson

Watson es la versión de IBM de ML alojada en la nube y AI empresarial, pero va un poco más allá con más opciones de IA. IBM ofrece servidores in situ construidos a medida para tareas de IA para empresas que no desean depender de la hospedada en la nube, y también tiene IBM AI OpenScale, una plataforma de IA que se puede integrar en otros servicios de alojamiento en la nube, lo que podría ayudar a evitar la dependencia de un solo proveedor. En 2021, IBM Watson sufrió críticas mediáticas después de años de prometer más de lo que su IA podía proporcionar en el campo de la atención médica, pero muchas empresas aún recurren a ella para tareas más específicas.

¿En qué habilidades de IA deben invertir las empresas?

Puede que la habilidad más importante necesaria para usar la IA sea saber cuándo evitarla por completo. La realidad de la IA es que muchos problemas podrían resolverse aplicando un simple análisis de regresión o declaraciones si/entonces. La mayoría de la IA, en otras palabras, no es IA en absoluto: es solo matemáticas básicas y sentido común.

Para tareas más complicadas y orientadas a la IA, la ciencia de datos asociada se divide en dos categorías: aquella que está destinada al consumo humano y aquella que está destinada al consumo de máquinas.

En el segundo caso, la IA implica modelos digitales complejos que aplican modelos de ML y algoritmos de IA a grandes cantidades de datos. Estos sistemas luego actúan de manera autónoma para generar un anuncio en particular o una experiencia del cliente o realizar transacciones bursátiles en tiempo real. Por lo tanto, las profesiones de IA orientadas a las máquinas requieren "un conocimiento matemático, estadístico y computacional excepcionalmente sólido para construir modelos que puedan realizar buenas predicciones rápidamente", según Michael Li, ex científico de datos de Google y Foursquare.

Por otro lado, las habilidades necesarias para la ciencia de datos y la IA orientadas a humanos se inclinan hacia el contar historias. Dado que los datos no son imparciales, el papel de la inteligencia humana es ayudar a los datos a contar historias claras. Estos narradores de IA utilizan la visualización de datos para facilitar la exploración y obtener ideas de los datos.

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Para muchos en IA, las matemáticas más sofisticadas que harán serán análisis de potencia y pruebas de significación. Podrían escribir consultas de SQL para obtener datos, realizar cálculos básicos con esos datos, graficar los resultados y luego explicar los resultados. No es ciencia de datos de asombro, pero es increíblemente útil para desglosar datos complejos en información accionable, usando la jerga de la ciencia de datos.

Teniendo todo esto en cuenta, aún es cierto que las habilidades necesarias para un proyecto de IA difieren según las necesidades comerciales y la plataforma que se esté utilizando, aunque la mayoría de las plataformas más grandes admiten la mayoría, si no todas, de los lenguajes de programación y habilidades de IA más comúnmente utilizados.

Muchas plataformas de IA empresarial ofrecen cursos de capacitación sobre los detalles de ejecutar su arquitectura y los lenguajes de programación necesarios para desarrollar más herramientas de IA. Las empresas que se tomen en serio la IA deben planificar la contratación de nuevos empleados o brindar a los empleados actuales el tiempo y los recursos necesarios para capacitarse en las habilidades necesarias para que los proyectos de IA tengan éxito.

¿Cómo pueden las empresas empezar a usar la IA?

Comenzar con la IA empresarial no es tan fácil como simplemente gastar dinero en un proveedor de plataformas de IA y poner en marcha algunos modelos y algoritmos predefinidos. Hay mucho que se necesita para agregar la IA con éxito a una organización.

En el centro de todo está una buena planificación del proyecto. Agregar inteligencia artificial a un negocio, sin importar cómo se vaya a utilizar, es como cualquier iniciativa de transformación empresarial. Aquí hay un esquema de una forma de abordar el inicio de la IA empresarial.

Determina tu objetivo de IA

Para comenzar, descubre cómo se puede utilizar la IA en tu organización y qué resultados se esperan. Al centrarse en una implementación más estrecha con un objetivo específico, puedes asignar mejor los recursos.

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Identifica lo que debe suceder para lograrlo

Una vez que sepas dónde quieres estar, puedes averiguar dónde estás y cómo hacer el viaje. Esto podría incluir comenzar a clasificar los datos existentes, recopilar nuevos datos, contratar talento y otros pasos previos al proyecto.

Construye un equipo

Con un objetivo final a la vista y un plan para llegar, es hora de reunir al mejor equipo para hacerlo realidad. Esto puede incluir empleados actuales, pero no temas buscar personas externas a la organización que tengan las habilidades más calificadas. Asegúrate de permitir que el personal existente se capacite para que tengan la oportunidad de contribuir al proyecto.

Elige una plataforma de IA

Algunas plataformas de IA pueden ser más adecuadas para proyectos específicos, pero en general todas ofrecen productos similares para competir entre sí. Deja que tu equipo haga recomendaciones sobre qué plataforma de IA elegir, ellos son los expertos que estarán en las trincheras.

Comienza la implementación

Con un objetivo, un equipo y una plataforma, estás listo para comenzar a trabajar en serio. Esto no será rápido: las máquinas de IA deben entrenarse, se deben realizar pruebas en subconjuntos de datos y se deben hacer muchos ajustes antes de que una IA empresarial esté lista para el mundo real. De hecho, debes esperar que la gran mayoría del tiempo no se dedique a diseñar algoritmos atractivos, sino más bien a la preparación de datos.

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