- Tecnología: mucho más que eficiencia de procesos
- Una mirada realista a la IA
Una mirada realista a la IA
IA 101: Todo lo que tienes que saber antes de introducir la IA tradicional y la IA generativa en tus operaciones empresariales
Desmitificar la IA en la empresa
Conceptos y términos clave de la IA
Machine Learning
El machine learning, o aprendizaje automático, hace referencia al desarrollo de algoritmos capaces de aprender de los datos facilitados para realizar predicciones o tomar decisiones sin haber sido programados específicamente para ello. Esta tecnología permite a los sistemas aprender de la experiencia para mejorar su rendimiento en una tarea determinada.
Deep Learning
El deep learning, o aprendizaje profundo, es un tipo de machine learning que utiliza redes neuronales para modelar patrones complejos de datos. Se trata de una disciplina que permite desarrollar aplicaciones revolucionarias de lenguaje y visión artificial, entre muchas otras.
Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural es una disciplina de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano. El PLN está detrás de aplicaciones como los chatbots, la traducción automática o el análisis de sentimientos.
Visión artificial
La visión artificial es una capacidad de la inteligencia artificial que permite a las computadoras interpretar y comprender la información visual del mundo. La visión artificial posibilita el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento facial o detección de objetos y también los vehículos autónomos, entre otros.
Inteligencia artificial para empresas de todos los sectores
En todos los sectores, la IA está mejorando la eficiencia, reduciendo costes y generando nuevas oportunidades de crecimiento e innovación. En el sector financiero, la IA se está utilizando para detectar fraudes y tomar decisiones de inversión. La industria manufacturera, por su parte, utiliza la IA principalmente para tareas de mantenimiento predictivo y control de calidad. En el sector seguros, la IA permite realizar análisis de riesgos muy exhaustivos y tramitar siniestros de manera más eficaz.
IA generativa: la inteligencia artificial general
Comprender su utilidad
IA generativa frente a IA tradicional
En cambio, la IA generativa crea nuevos contenidos basándose en patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento. Puede generar imágenes, texto, música y mucho más, abriendo nuevas posibilidades de creación de contenidos, resolución de problemas y customización. A diferencia de la IA tradicional, esta tecnología no es determinista. Esto significa que la IA generativa puede producir resultados diferentes aunque reciba los mismos datos cada vez, lo que da lugar a resultados impredecibles.
A la hora de decidir qué tecnología utilizar, ten en cuenta que la IA tradicional es más adecuada para tareas de predicción, clasificación o detección de anomalías, mientras que la IA generativa es la mejor opción para la creación de contenidos, el diseño y la personalización de servicios y productos.
De qué forma la IA generativa puede influir en todos los aspectos de tu negocio
Impulsa tu negocio con IA tradicional y generativa
Optimización de procesos con la automatización inteligente
Análisis predictivo para el sector industrial
Detección de anomalías en la industria
Marketing personalizado con IA: mejora del compromiso del cliente y las tasas de conversión
Atención al cliente inteligente: chatbots y asistentes virtuales
Seguridad y prevención del fraude incrementadas
Identificación de objetos y clasificación de imágenes
Recopilación de información clave e intercambio de conocimientos optimizado
“La inteligencia artificial es la siguiente etapa de la revolución digital. Hemos ayudado a numerosas organizaciones a aprovechar el poder de la inteligencia artificial para ser más eficientes, conscientes y productivas. Las herramientas y tecnologías de desarrollo propio nos permiten agilizar la implantación de soluciones prácticas que generan beneficios cuantificables.”
Implementar la IA en tu negocio
Una guía práctica de 4 pasos
Alinear la IA con tus objetivos de negocio
Empieza por analizar tus procesos diarios para identificar los cuellos de botella y los potenciales de mejora. Detecta aquellos problemas específicos u oportunidades en los que la IA te pueda ayudar desplegando todas sus virtudes.
Crear la infraestructura tecnológica y la base de datos necesaria para la IA
Toda estrategia de IA necesita una estrategia de datos. La IA requiere datos relevantes de alta calidad, por lo que es esencial desarrollar una estrategia de datos que abarque la recopilación, el almacenamiento, la gobernanza y la seguridad de los datos. En este sentido, es necesario garantizar que los datos sean precisos, consistentes y accesibles para los equipos y sistemas relevantes.
Abordar los retos que plantea la IA en términos de privacidad y seguridad de los datos
Dado que la IA funciona a partir de grandes cantidades de datos, es fundamental garantizar la privacidad y la seguridad de estos datos. Asegúrate de que los sistemas de IA utilizados cumplen las regulaciones de protección de datos pertinentes —como el RGPD o la CCPA— e implementa medidas de seguridad robustas para proteger la información sensible.
Instaurar una cultura corporativa favorable a la IA
Impulsa una cultura de la innovación y el aprendizaje continuo, animando a tus empleados a valorar las ventajas de la IA y desarrollar las habilidades necesarias para utilizarla correctamente mediante cursos de formación, workshops y proyectos prácticos. Fomenta la colaboración interdepartamental para asegurarte de que las iniciativas relacionadas con la IA están alineadas con los objetivos de la compañía.
