¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? (2da parte)
¿Qué es la inteligencia artificial (Artificial Intelligence, AI)?
En términos simples, inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:
- Los chatbots utilizan la IA para comprender más rápido los problemas de los clientes y proporcionar respuestas más eficientes
- Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos de texto libre para mejorar la programación
- Los motores de recomendación pueden proporcionar recomendaciones automatizadas para programas de TV según los hábitos de visualización de los usuarios
La IA trata mucho más sobre el proceso y la capacidad de pensamiento superpoderado y el análisis de datos que sobre cualquier formato o función en particular. Aunque la IA muestra imágenes de robots de aspecto humano de alto funcionamiento que se apoderan del mundo, la IA no pretende reemplazar a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo empresarial muy valioso.
Los beneficios y desafíos de poner en práctica la Inteligencia Artificial
Existen numerosas historias de éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la productividad del usuario.
Sin embargo, la base no está lo suficientemente afianzada. Pocas compañías han implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan cloud computing, los proyectos de IA a menudo son costosos a nivel informático. También son complejos de diseñar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar la IA, así como cuándo recurrir a un tercero, ayudará a minimizar estas dificultades.
Historias de éxito de la Inteligencia Artificial
La IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas.
- De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces más historias al capacitar al software de IA para que escribiera automáticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liberó a sus periodistas para que pudieran escribir relatos más detallados.
- Deep Patient, una herramienta impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los médicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial médico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un año antes del inicio, según insideBIGDATA.
La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea más sencilla
La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.
La IA lista para usar puede ser desde bases de datos autónomas que se curan a sí mismas al utilizar el machine learning, hasta modelos prediseñados que se pueden aplicar a una variedad de conjuntos de datos para resolver desafíos como el reconocimiento de imágenes y el análisis de textos. Puede ayudar a las empresas a lograr un tiempo de rentabilidad más rápido, aumentar la productividad, reducir costos y mejorar las relaciones con los clientes.
Cómo dar el primero paso con la Inteligencia Artificial
Comunicación con los clientes a través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.
Supervisa tu centro de datos. Los equipos de operaciones de TI pueden ahorrar enormes cantidades de tiempo y energía en la supervisión de sistemas al colocar toda la web, las aplicaciones, el rendimiento de la base de datos, la experiencia del usuario y los datos de registro en una plataforma de datos basada en la nube que controla automáticamente los umbrales y detecta anomalías.
Ejecute análisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.
Obstáculos que dificultan desarrollar el máximo potencial de la IA
A pesar de lo prometedor que suena la IA, muchas empresas no se percatan del máximo potencial del machine learning y de otras funciones de la IA. ¿Por qué? Irónicamente, resulta que el problema es, en gran parte… las personas. Los flujos de trabajo ineficientes pueden impedir que las empresas obtengan el valor total de sus implementaciones de IA.
Por ejemplo, los científicos de datos pueden enfrentarse a desafíos para obtener los recursos y datos necesarios para diseñar modelos de machine learning. Pueden tener problemas para colaborar con sus compañeros de equipo. Además, cuentan con muchas herramientas de código abierto diferentes para administrar, mientras que los desarrolladores de aplicaciones a veces necesitan recodificar por completo los modelos que los científicos de datos desarrollan antes de que puedan integrarlos a sus aplicaciones.
Con una lista cada vez mayor de herramientas de IA de código abierto, la TI termina dedicando más tiempo a ayudar a los equipos de ciencia de datos a actualizar continuamente sus entornos de trabajo. Este problema se ve agravado por una estandarización limitada en la forma en que los equipos de ciencia de datos desean trabajar.
Por último, los ejecutivos sénior podrían no ser capaces de visualizar el potencial completo de las inversiones en IA de sus empresas. Por ende, no prestan suficiente patrocinio ni recursos para crear el ecosistema colaborativo e integrado necesario para que la IA tenga éxito.
Creación de la cultura correcta
Aprovechar al máximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno
- Los analistas empresariales trabajan con los científicos de datos para definir los problemas y objetivos
- Los ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el análisis
- Los científicos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos
- Los arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube
- Los desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para diseñar productos basados en datos
De la inteligencia artificial a la inteligencia adaptativa
A medida que las capacidades de la inteligencia artificial se han abierto camino en las operaciones empresariales generales, evoluciona un nuevo término: inteligencia adaptativa. Las aplicaciones de inteligencia adaptativa ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones empresariales al combinar el poder de los datos internos y externos en tiempo real con la ciencia de la decisión y la infraestructura informática altamente escalable.
Estas aplicaciones, esencialmente, hacen que su negocio sea más inteligente. Esto le permite ofrecer a sus clientes mejores productos, recomendaciones y servicios, lo que genera mejores resultados empresariales.
La IA como ventaja imperativa y competitiva
La IA es un imperativo estratégico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se está convirtiendo rápidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir más objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.
Sin embargo, la IA aún sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la IA.
Mejores prácticas para obtener el máximo provecho de la IA
El Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:
- Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y más inmediato impacto en los ingresos y en los costos.
- Usar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.
- Comenzar su implementación de IA en la administración interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad serán los aspectos más beneficiados).
Asistencia en su experiencia con la IA
No se puede renunciar a la transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los próximos 10 años se quedarán atrás.
Aunque tu empresa podría ser la excepción, la mayoría de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.
Si necesita ayuda para desarrollar la estrategia correcta y acceder a las herramientas adecuadas para tener éxito en su experiencia de transformación con IA, debe buscar un socio innovador con amplia experiencia en la industria y una cartera completa de IA.
