Cómo aplicar la inteligencia artificial en la empresa

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El término Inteligencia Artificial (IA), “la inteligencia de las máquinas”, unifica dos palabras que, a priori, no podrían asociarse, dado que el término inteligencia se atribuye a la facultad de la mente de aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse una idea determinada de la realidad.

¿Cómo es posible desarrollar fuera de la mente todas esas capacidades? La respuesta es sencilla: de manera artificial.

Este pequeño juego de palabras nos coloca en la casilla de salida para tratar de entender algunas nociones básicas de IA y vislumbrar cómo puede, hoy en día, ayudar a impulsar un negocio, ya sea grande o pequeño.

¿Qué hay detrás del término IA?

Para alguien ajeno al mundo de la IA, oír que el aprendizaje automático (machine learning o deep learning), la lógica difusa, la optimización por enjambres de partículas o la optimización para la toma de decisiones con múltiples variables y múltiples objetivos pueden ayudar a la buena marcha de una empresa es como no decirle nada.

Es más sencillo llevar a la vida real los diferentes tipos de algoritmos, con ejemplos en los que se ve, de manera sencilla, cómo se pueden obtener impactos positivos a nivel empresarial.

Estas son las cinco técnicas de IA más relevantes para una organización:

  1. Lógica difusa (Fuzzy logic): esta técnica recoge dos valores aleatorios relacionados entre sí en un contexto. Se utiliza para relativizar un escenario tras su observación de las posiciones diferenciales.
  2. Aprendizaje automático (Machine Learning): busca que los ordenadores sean capaces de aprender por sí mismos. Para ello se utiliza información no estructurada aportada para generalizar respuestas.
  3. Procesamiento de lenguaje natural: se utiliza para mejorar la comunicación entre el hombre y la máquina a través del uso del lenguaje natural. Se apoya en la lingüística computacional.
  4. Redes de neuronas artificiales: simulan el funcionamiento nervioso animal con el fin de generar una respuesta a través de un sistema colaborativo de trabajo mediante procesamientos automáticos.
  5. Minería de datos (Data mining): busca la extracción de información que se encuentra implícita en los propios datos. La información devuelta, desconocida previamente, será utilizada en cualquier otro proceso.

¿Cómo llevar la IA a la vida empresarial?

Según el informe sobre IA presentado por McKinsey & Company en noviembre de 2019 Global AI Survey, para el que más de 2 000 personas respondieron a una encuesta:

  • El 63% de los encuestados afirma que en las unidades de negocio en las que se ha aplicado la IA se han incrementado los ingresos.
  • El 44% cree que la IA ha ayudado a reducir costes a su compañía.

La pregunta es: ¿Esto cómo se logra? No es fácil explicar cómo lo hace cada compañía, habría que analizar cada una de ellas, pero sí se puede decir que herramientas de IA ya implantadas como los asistentes virtuales, el análisis inteligente del histórico de datos y predicciones de clientes, de ventas y de producción, y la optimización y automatización de procesos, generan resultados positivos. Detallando algunos de estos métodos tenemos que:

  1. Asistentes virtuales: un bot de conversación (chatbot) es un tipo de asistente virtual, pero pueden ser más profundos y complejos que eso. En cualquier caso, hay soluciones comerciales que pueden ayudar a filtrar y reducir costes operacionales. Su aprendizaje es evolutivo: a mayor entrenamiento mayor seguridad en su respuesta.
  2. Análisis inteligente del histórico de datos: minería de datos o data mining. Si se analizan debidamente los históricos de datos de las empresas, se puede llegar a predecir qué quiere comprar un cliente habitual o qué producto ofrecer a un cliente nuevo. Si a esto se incorpora el análisis de sentimientos (Sentiment Analysis), extrayendo información subjetiva de los datos de los clientes, se puede lanzar una oferta justo en el mejor momento para que el cliente la elija.
  3. Automatización de procesos: es indudable que introducir robots software o hardware reduce la posibilidad de ocurrencia de un error en una cadena de producción de algo lógico o físico. En el caso del software que ejecuta acciones automatizadas, este tipo de algoritmos permite incrementar la operativa del negocio. Los robots hardware, históricamente más implantados en el sector industrial, son una evidencia de los beneficios operativos que conlleva la automatización.

¿Qué departamentos se podrían beneficiar de la IA?

Se puede decir que todos los departamentos de una empresa pueden verse beneficiados por la IA pero quizás especialmente lo sean los de marketing y ventas, logística, operaciones, finanzas y recursos humanos.

En momentos de incertidumbre y dificultades empresariales puede valer la pena detenerse un momento, pensar en lo que se necesita y, antes de seguir avanzando, determinar si los problemas o carencias pueden ser resueltos por la IA. En caso afirmativo, es necesario hacer un análisis de coste/beneficio y decidir. Puede que la solución sea alcanzable y escalable de una manera eficaz y eficiente.

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