En la actualidad aún existen negocios que consideran que las soluciones tecnológicas que implican el uso de Inteligencia Artificial y Machine Learning son exclusivas para grandes compañías.
Pero esa es una consideración bastante alejada de la realidad, actualmente estas herramientas ofrecen un abanico de soluciones a las pequeñas y medianas empresas.
Se espera que en el 2030 el impacto de la inteligencia artificial suponga un crecimiento del 14% del PBI mundial.
Fuente: Consultora PWC
De igual forma, el Machine Learning es una tendencia que está cada vez más compenetrada con las compañías que se benefician de la tecnología en sus diferentes rubros como: Industrias, empresas retail y detail, banca, logística, salud, entre otros.
En el siguiente gráfico puedes observar cómo el mercado de las IA ha venido incrementando su participación, generando ganancias cada vez más crecientes.
Ingresos mundiales por IA. Fuente: Diario Gestión
Sigue esta lectura y entérate de cómo la IA (Inteligencia Artificial) y ML (Machine Learning) han evolucionado los negocios en la actualidad.
Inteligencia Artificial y Machine Learning en la transformación digital
Los procesos automatizados están revolucionando diversos aspectos sociales, empresariales y económicos, pasando muchas veces desapercibidos por nuestro entorno.
Los algoritmos en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning son una parte esencial de la interacción con las redes sociales, el comercio electrónico, operaciones bancarias, turismo, entre otras vinculadas a servicios y trabajo.
La IA y el ML involucran en sus actividades el uso de robots software que ejecutan tareas cotidianas y rutinarias en cualquier área de una empresa, en un menor tiempo y con una mayor efectividad.
Por eso, en los procesos de hiperautomatización se requiere una combinación perfecta entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y RPA como los desarrollados en Valtx para fortalecer la tranformación digital que necesitas
Entonces, ¿Cuál es la relación entre Inteligencia Artificial y Machine Learning?
Según Accenture, la IA es la mezcla de tecnologías innovadoras donde se combinan hardware, códigos de programación y algoritmos que le otorgan a las máquinas capacidades de detectar, comprender, actuar y aprender con niveles de inteligencia similar a los humanos.
Por eso, en la actualidad la IA se destaca por dos características:
Aprendizaje Automático.
Esta parte corresponde al Machine Learning, donde se ingresan los datos y parámetros los cuales permiten determinar la respuesta que se debe dar.
En ese momento se aplica el algoritmo y a su vez se van realizando ajustes a medida que se cuadra el resultado (el aprendizaje) con la respuesta conocida más satisfactoria.
Cada vez que se ejecuta dicho algoritmo se incrementa la cantidad de datos en el sistema, lo que hace que el ML aprenda y procese un número mayor de decisiones para cada variable y a su vez se genere un histórico de datos.
Procesamiento de lenguaje natural
También conocido como NLP (Natural Language Process), el procesamiento de lenguaje natural es la forma en la que una máquina interpreta el lenguaje humano.
Determinar significados de palabras, uso de gramática y semántica del idioma; todo eso implica un proceso de aprender y distinguir entre idiomas, países y contextos.
Por eso, el concepto de Machine Learning según Iberdrola, es una disciplina perteneciente a la Inteligencia artificial, donde se utilizan algoritmos de software que capacitan a equipos tecnológicos en la identificación de patrones de datos para elaborar análisis predictivos.
De esta forma, estos dispositivos pueden ejecutar actividades de manera autónoma, evaluando las posibles respuestas a aplicar según el patrón de datos recibido.
Por ejemplo: Si escribes un saludo en una computadora con IA, el ML debe saber que eso es un saludo y te dará una respuesta de acuerdo a lo escrito por ti.
Entonces, el ML y NLP junto con el Deep Learning (DL) están inmersos dentro de la IA formando un todo. Esto lo puede entender mejor observando la siguiente gráfica donde se relacionan estos elementos.
Fuente: Encora
El impacto de la Inteligencia Artificial y Machine Learning en las empresas
Para comenzar, el ML tiene dos ejes claves en el procesamiento de información que deben ser considerados y atendidos adecuadamente con miras a lograr de los objetivos en la implementación de IA en el negocio.
- Análisis de datos y extracción de patrones
- Predicción de eventos y respuestas.
Por eso, Accenture menciona que el uso de estas dos áreas del ML permitirá incrementar la productividad de las empresas hasta en un 40% proyectado al 2035.
Entonces, cuando logras extraer de forma correcta los datos y patrones de conductas de tus clientes y usuarios, puedes pasar al segundo eje donde se evaluarán todas las posibles respuestas y acciones a una petición según la información almacenada y lo aprendido por la máquina en esa extracción de patrones.
Por eso, en esta nueva realidad de la industria 4.0, la virtualidad, la nube, IoT y la Inteligencia artificial son parte de los recursos que deben estar incorporados en los procesos productivos.
Entre algunas de las áreas de impacto de estas tecnologías de digitalización de procesos, te podemos mencionar las siguientes:
El aumento de la productividad.
- Reducción de las posibilidades del error humano, lo que implica mayor efectividad en menor tiempo.
- Los empleados pueden dedicarse a tareas de mayor nivel, mientras que las máquinas realizan actividades repetitivas y rutinarias.
- El manejo de la información a través del Big Data y la Analítica de datos permitirá mejorar las estrategias empresariales.
Mejor calidad de vida de los empleados
- Dejar tareas mecanizadas a la robotización industrial o a los RPA, permitirá el desarrollo de la creatividad en el desempeño de otras tareas más complejas.
- La interacción con IA, le dará a los empleados nuevas capacidades emocionales y de intuición a la hora de analizar situaciones laborales.
Mejora la experiencia de los clientes
- Dar mejores respuestas y de forma más rápida según la demanda de los clientes, te permitirá conocerlos mejor y establecer estrategias comerciales más ajustadas a sus necesidades.
- Algunos ERP están implementando estas soluciones con desarrollos de software a la medida para satisfacer puntualmente esas necesidades.
Conocer mejor tus productos
- Con todo el análisis de datos que te puede dar una IA instalada en tu empresa, podrás gestionar adecuadamente los productos y servicios que comercializas.
- Desde su almacenamiento, distribución y venta, la ubicación exacta, por cantidades, lotes y demás detalles, te ofrece oportunidades de optimizar los procesos en el control y gestión de forma más eficiente y en tiempo real.
Algunos consejos sobre el uso y la aplicabilidad de la Inteligencia Artificial y Machine Learning los puedes ver en este video.
6 ejemplos aplicativos de la Inteligencia Artificial
Como ya sabes el impacto que puede tener la aplicación de estas herramientas tecnológicas en tu entorno empresarial, queremos cerrar este artículo regalándote algunos ejemplos prácticos donde puedes ver en funcionamiento las IA y ML.
A la hora de obtener recomendaciones de productos y servicios
Es la solución que aplican los servicios streaming como Spotify y Netflix, donde ambas plataformas analizan tu comportamiento e interés para ofrecerte opciones más ajustadas a tus gustos y estilo.
Automatización del servicio con chatbots
Estas herramientas han sido la principal referencia en la presencia de inteligencia artificial. Es una manera eficiente de atender clientes y usuarios en medios como sitios web.
Los bancos han aprovechado esta tecnología en la creación de mayor fidelidad hacia los clientes con una atención más ágil en sus servicios.
Reconocimiento de voz
¿Quién no ha escuchado hablar de Alexa de Amazon o Siri de Apple? Son los mejores ejemplos de la IA en acción.
El incremento de las respuestas en estos sistemas se debe al continuo aprendizaje del ML que va agregando algoritmos y patrones nuevos para estar al día con los usuarios.
Reconocimiento de imágenes
¿Lo has empleado alguna vez en Google Photos? Esta herramienta te permite reconocer a todos los familiares en las fotos de tu Smartphone gracias a la Inteligencia Artificial incorporada.
Manejo de precio en productos
Los servicios de Uber aplican a sus tarifas ajustes en sus precios por medio de una IA que analiza el nivel de tráfico en las rutas de cada trayecto.
Segmentación de la audiencia
Otra vez un ejemplo muy práctico de Netflix que a través del Machine Learning identifica el comportamiento de sus suscriptores, lo que permite enviar recomendaciones por correo o en pantalla de nuevos capítulos o contenidos en momentos muy específicos.
Conclusiones
En los años venideros, el uso de Inteligencia Artificial y Machine Learning será cada vez más elevado gracias a los avances tecnológicos y los procesos de transformación digital.
Seguir pensando que estas herramientas son exclusivas para un sector del mercado te pondrá en el lado débil de la competencia y puede ser una meta difícil de alcanzar si demoras mucho en tomar decisiones acertadas.
Aprovecha los datos que vas almacenando para construir estos algoritmos y patrones de respuestas a las necesidades de tus clientes y avanza al siguiente escalón de la innovación.
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