Inteligencia Artificial (IA)

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Estas son guías técnicas para personas no técnicas. Tanto si se ha visto en la necesidad de conocer la IA o si siempre ha sentido curiosidad por saber más, esto le enseñará lo suficiente para sumergirse en el vasto y profundo océano de la IA. El propósito de estas explicaciones es desglosar sucintamente los temas complicados sin recurrir a la jerga técnica.

¿Qué es la IA?

Cualquier sistema capaz de simular la inteligencia y los procesos de pensamiento humanos tiene “Inteligencia Artificial” (IA). En términos sencillos, la IA se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas, mejorando iterativamente según la información que recogen.

La IA adopta muchas formas. Por ello, el término “IA” se utiliza cada vez más como abreviatura para describir cualquier máquina que imite nuestras funciones cognitivas, como el “aprendizaje” y la “resolución de problemas“. Algunos ejemplos son:

∙Los bots conversacionales que utilizan 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 tiene mucho más que ver con el proceso, el procesamiento superpotente y el análisis de datos que con una función concreta. Aunque la IA muestra imágenes de robots de alto rendimiento similares a los humanos que se apoderan del mundo, la IA no pretende sustituir a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un valioso activo comercial.

Términos de inteligencia artificial

La IA se ha convertido en un término general para las aplicaciones que realizan tareas complejas que antes requerían aportes humanos, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente con sus subcampos, que incluyen el aprendizaje autónomo y el aprendizaje profundo. Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el aprendizaje automático se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que aunque todo aprendizaje automático es IA, no toda IA es aprendizaje automático.

Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos, un campo interdisciplinario que usa métodos científicos y de otro tipo para extraer valor de los datos, combina conocimientos de campos como la estadística y la informática con el conocimiento empresarial para analizar los datos que se recopilan de múltiples fuentes.

Cómo la IA puede ayudar a las organizaciones

El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los seres humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en el cimiento principal de la innovación. La IA, impulsada por varias formas de aprendizaje automático que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio ya que permite:

Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles.

Usar predicciones para automatizar las tareas excesivamente complejas o prosaicas.

¿Qué es lo que está impulsando la adopción de la IA?

Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todos los sectores:

1. La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de cómputo de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a una potencia de cómputo asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados ​​en la nube y tenían un costo prohibitivo.

2. Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para capacitación. La IA necesita capacitarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La aparición de diferentes herramientas para etiquetar datos, además de la facilidad y asequibilidad con que las organizaciones pueden almacenar y procesar datos estructurados y no estructurados, permite a más organizaciones construir y entrenar algoritmos de IA.

3. La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva. Las empresas están reconociendo cada vez más la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos comerciales y lo están convirtiendo en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones más rápido. Muchas de las características y capacidades de IA pueden reducir los costos y los riesgos, acelerar el tiempo de comercialización y mucho más.

Cinco mitos comunes sobre la IA empresarial

Si bien muchas empresas han adoptado con éxito la tecnología de IA, también hay mucha información errónea sobre la inteligencia artificial y lo que puede y no puede hacer. Aquí, exploramos cinco mitos comunes sobre la IA:

Mito 1: La IA empresarial requiere un enfoque de “créelo usted mismo”. Realidad: La mayoría de las empresas adoptan IA combinando soluciones internas y listas para usar. El desarrollo interno de IA les permite a las empresas personalizar según sus necesidades comerciales únicas. Las soluciones de IA prediseñadas le permiten optimizar su implementación con una solución lista para usar para los problemas comerciales más comunes.

Mito 2: La IA entregará resultados mágicos de inmediato.Realidad: El camino hacia el éxito en IA requiere tiempo, una planificación cuidadosa y una idea clara de los resultados que desea lograr. Necesita un marco estratégico y un enfoque iterativo para evitar entregar un conjunto aleatorio de soluciones de IA desconectadas.

Mito 3: La IA empresarial no requiere que las personas la ejecuten. Realidad: La IA empresarial no se trata de que los robots se hagan cargo. El valor de la IA es que aumenta las capacidades humanas y libera a sus empleados para realizar tareas más estratégicas. Además, la IA depende de las personas para que proporcionen los datos correctos y trabajen con ellos de manera adecuada.

Mito 4: Cuantos más datos, mejor. Realidad: La IA empresarial necesita datos inteligentes. Para obtener la información empresarial más efectiva a partir de la IA, sus datos deben ser de alta calidad, estar actualizados y enriquecidos, y tener relevancia.

Mito 5: La IA empresarial solo necesita datos y modelos para tener éxito. Realidad: Los datos, los algoritmos y los modelos son un comienzo, pero una solución de IA debe ser escalable para satisfacer las cambiantes necesidades comerciales. Hasta la fecha, la mayoría de las soluciones de IA para empresas han sido creadas a mano por científicos de datos. Estas soluciones requieren instalación y mantenimiento detallados y manuales, y no permiten escalar. Para implementar con éxito proyectos de IA, necesita soluciones de inteligencia artificial que puedan escalar a fin de cumplir con los nuevos requisitos a medida que avanza con la IA.

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 aprendizaje autónomo, 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 texto. Puede ayudar a las compañías a lograr un tiempo de valorización más rápido, aumentar la productividad, reducir los costos y mejorar las relaciones con los clientes.

Los obstáculos que dificultan desarrollar el máximo potencial de la IA

A pesar de las promesas de la IA, muchas empresas no aprovechan todo el potencial del aprendizaje automático 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 enfrentar desafíos para obtener los recursos y datos necesarios para construir modelos de aprendizaje autónomo. Pueden tener problemas para colaborar con sus compañeros de equipo. Además, cuentan con muchas herramientas de código abierto diferentes de 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 Tecnología Informática termina dedicando más tiempo a asistir a los equipos de ciencia de datos al 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 asignan suficiente patrocinio ni recursos para crear el ecosistema colaborativo e integrado necesario para el éxito de la IA.

La IA como imperativo estratégico y ventaja 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.

Pero la IA aun sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita un aliado con experiencia en la construcción y administración de sus soluciones de IA a escala. 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 administración correctas para garantizar el éxito de la IA.

Asistencia en su experiencia con la IA

No se puede renunciar a la transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, cada empresa debe finalmente 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 su 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, cuente con un socio innovador con amplia experiencia en el sector y una cartera completa de IA, como Quaxam Datalab.

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