Inteligencia Artificial en las empresas

Las nuevas tecnologías están ayudando a los negocios a potenciar sus procesos, fortalecer la toma de decisiones y mejorar la experiencia del cliente. En este artículo le explicamos por qué y compartimos los casos de empresas que ya dieron el salto con éxito.

La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más disruptivas del siglo XXI. Un conjunto de técnicas de software permite crear combinaciones de algoritmos y modelos matemáticos complejos. Su finalidad es realizar tareas que anteriormente requerirían de la inteligencia humana.

Las tecnologías que conocemos como IA no son algo nuevo, pero alcanzaron una gran evolución en 2022 y están impactando el mundo como lo conocemos. Esto incluye el ámbito de los negocios. Cada vez más empresas están adoptando IA para mejorar sus procesos de negocio y tomar decisiones más informadas y precisas. Por eso es importante aprender a utilizar la inteligencia artificial en nuestro trabajo cotidiano  

La IA es capaz de aprender, razonar, reconocer patrones, percibir emociones, hacer reconocimiento de voz y tomar decisiones a partir del análisis de grandes cantidades de datos. Esto permite automatizar procesos, realizar tareas repetitivas, ofrecer resultados precisos, eliminar errores y analizar los datos que va recogiendo de manera rápida y efectiva.

Para alcanzar todo este potencial, las nuevas tecnologías tuvieron que desarrollar una capacidad específica: aprender. Un enfoque para lograrlo es lo que conocemos como machine learning. Su principal función es obtener información nueva y luego aplicarla para tomar decisiones informadas.

Un ejemplo de estas metodologías es Deep Learning, que utiliza algoritmos complejos y se alimenta de extensas bases de datos para elaborar patrones. Su estructura lógica es similar a la forma en que un humano sacaría conclusiones, así que su capacidad de aprendizaje es mucho más profunda.

Desde el reconocimiento de voz hasta la traducción automática de YouTube. Desde las alertas para la detección de fraude de una tarjeta de crédito hasta el análisis financieros o sistemas de riego inteligente. Deep Learning tiene usos en prácticamente todos los aspectos de nuestra vida. 

Más eficiencia, mejores decisiones, mejores experiencias

Las empresas están llevando adelante una increíble transformación digital. La misma incluye una amplia gama de aplicaciones para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la experiencia del cliente. 

Por un lado, la automatización de procesos rutinarios y repetitivos permite a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y creativas. Esto mejora la eficiencia y la productividad de los negocios.

A través del análisis de grandes cantidades de datos, la IA puede identificar patrones, tendencias y correlaciones que pueden pasar desapercibidas para los humanos. Por ejemplo, las herramientas de big data son notablemente eficaces para el análisis de grandes volúmenes de datos. Así es posible mejorar la toma de decisiones, visibilizar errores o problemas ocultos, descubrir oportunidades de negocio y hacer predicciones. 

Finalmente, respecto de experiencia del cliente, las nuevas herramientas ayudan a ofrecer productos y servicios adaptados a diferentes necesidades. También mejoran notablemente la atención al cliente. Los chatbots impulsados por IA se utilizan cada vez más para brindar respuestas automáticas a consultas frecuentes, proporcionar soporte básico e incluso realizar transacciones simples.

Las empresas están cada vez más conscientes de la importancia de aprovechar estas herramientas tecnológicas. En particular, se destacan áreas específicas donde la adopción viene siendo mayor:

• Industria manufacturera: Sobresalen los sistemas de automatización y control de procesos. Por ejemplo, los robots industriales equipados con IA pueden realizar tareas complejas y repetitivas con alta precisión y velocidad. Esto aumenta la eficiencia y reduce los errores. 
• Logística y transporte: Los algoritmos de IA se utilizan para optimizar rutas de entrega, gestión de inventarios y predecir la demanda de productos. Esto aporta precisión, reduciendo costes operativos y mejorando la eficiencia de las operaciones logísticas. 
• Ciberseguridad: Un sistema de IA realiza monitoreo del tráfico de red, identifica patrones sospechosos y previene ataques cibernéticos. La ciberseguridad usualmente se realiza a través de empresas externas.
• Cadenas de suministro. IA permite aumentar la precisión. Se adelanta a cualquier problema, facilita el mantenimiento predictivo y evita errores humanos. 

Según datos del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación digital de España existen sectores que líderes el uso de la IA. Los más destacados son el de información y comunicaciones y el de Tecnologías de la información y la comunicación (TIC).

Ejemplos de empresas que usan inteligencia artificial

Las empresas que se aventuran a implementar la IA lo hacen en gran medida para optimizar sus servicios y la experiencia que brindan a sus clientes. Las principales aplicaciones son: análisis de datos y predicción, atención al cliente, automatización de procesos, personalización y recomendaciones y optimización de la cadena de suministro.

A continuación, compartimos algunos ejemplos exitosos en la adopción de las nuevas tecnologías.

• Spotify: Las empresas que se aventuran a implementar IA lo hacen en gran medida para optimizar sus servicios y la experiencia que brindan a sus clientes. Uno de los ejemplos más notorios es el del servicio de streaming de música digital, Spotify. La aplicación usa IA para ofrecer recomendaciones personalizadas, analizar datos y comprender preferencias del usuario. También puede mejorar la calidad del sonido para diferentes dispositivos y condiciones de escucha.
• Amazon: El gigante del ecommerce aplica IA para analizar grandes cantidades de datos y recomendar productos. Esto incluye el historial de compras, las búsquedas previas y otras informaciones relevantes. Amazon también recurre a IA para optimizar su logística, lo que le permite reducir los costos en sus cadenas de suministro. Finalmente, la compañía mejoró la atención al cliente con su asistente virtual, Alexa.
• Tesla: La empresa de automóviles eléctricos aplica IA en las funciones de conducción autónoma, mediante sistemas de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático. También se enfoca en el análisis de datos y predicción para identificar patrones, tendencias y correlaciones. Además, Tesla ha automatizado procesos, como la gestión de inventario, la logística, la facturación y la contabilidad.
• Netflix: La plataforma de películas y series utiliza el machine learning para conocer el comportamiento de sus suscriptores y segmentarlos según sus acciones. La segmentación puede volverse mucho más precisa y personalizada a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario. Son capaces de identificar patrones de comportamiento que el ser humano no detecta.
• Google Photos: IA es capaz de entrenar a una computadora para que reconozca patrones de colores y formas en las imágenes. De esta manera, las máquinas están más cerca de la visión humana y pueden tomar decisiones según lo que ven. Con este enfoque, Google Photos no solo reconoce fotos de personas en general, sino que también reconoce fotos de su familia o amigos. Además, la aplicación puede organizar y agrupar las fotos que guarda, para que pueda encontrarlas con una simple búsqueda.