Tecnología de IA. ¿Cómo se combina una solución de IA con un problema empresarial? | IA en los negocios #51

Tecnología de IA para su empresa: ¿cómo prepararse para su implementación?

¿Qué vale la pena conocer para adaptar adecuadamente las tecnologías modernas en beneficio de su negocio? En primer lugar, el hecho de que no todas las empresas necesitan la tecnología de IA en su etapa actual de desarrollo. Sin embargo, dado el ritmo de desarrollo de la inteligencia artificial, vale la pena pensar ahora en las oportunidades que brinda a las empresas.

La mayoría de las pequeñas empresas que dependen de una presencia digital ya pueden mejorar significativamente el rendimiento empresarial mediante el uso de IA. También se beneficiarán las empresas más grandes que utilicen datos de clientes, planifiquen la logística o desarrollen líneas de producción modernas. En otras palabras, casi todas las empresas pronto no podrán prescindir de la ayuda de la tecnología de inteligencia artificial si quieren seguir siendo competitivas. Sin embargo, ¿por dónde empezar?

Define el problema de negocio que quieres resolver con inteligencia artificial

El primer paso para implementar la tecnología de IA en tu empresa es describir detalladamente el problema empresarial que quieres resolver con ella. Necesitamos tener claro y entender su relación con nuestros objetivos de negocio.

Veamos el ejemplo de una pequeña empresa manufacturera que tiene problemas para predecir la demanda de sus productos. La tecnología de IA se puede utilizar para:

• Análisis de datos de mercado actuales,
• Investigación competitiva y
• Análisis de tendencias históricas de ventas,

Esto hará que las previsiones de la demanda futura sean más precisas.

Una institución más grande puede hacer lo mismo. Por ejemplo, un banco que quiere optimizar sus procedimientos crediticios. Actualmente aplica ciertos filtros a las solicitudes de préstamos que rechazan automáticamente las más riesgosas. Sin embargo, el banco todavía aprueba demasiadas solicitudes que luego enfrentan problemas de pago.

En ambos casos, el objetivo es crear un modelo predictivo que facilite la planificación: identificar préstamos potencialmente incobrables o pronosticar fluctuaciones estacionales en la demanda. Independientemente del tamaño de la empresa, en el primer paso de la planificación de la implementación de la tecnología de IA, debemos verificar que los datos del cliente que tenemos contengan la información necesaria para resolver este problema empresarial en particular.

Definir objetivos y expectativas para la implementación de la tecnología de IA.

A continuación, es una buena idea definir objetivos de análisis de datos que permitan alcanzar los objetivos comerciales establecidos. Los objetivos deben ser específicos, así que utiliza el método SMART, por ejemplo. Su nombre proviene de las palabras específico, medible, alcanzable, relevante y oportuno.

Un objetivo INTELIGENTE para una pequeña empresa de contabilidad que introduzca tecnología de inteligencia artificial podría ser el siguiente: "Automatizar la entrada y el análisis de datos en 12 meses para reducir el tiempo de atención al cliente en un 50 % y mejorar la precisión en un 90 %".

• Los objetivos específicos (SMART) son claros y bien definidos. Por ejemplo, en lugar de la estipulación “atenderemos a más clientes”, un objetivo SMART especifica qué se debe hacer específicamente (ingreso y análisis de datos automatizados) y durante qué período, dentro de 12 meses,
• Las metas mensurables nos ayudan a evaluar si se ha logrado una meta. Por ejemplo, el objetivo de “reducir el tiempo de atención al cliente a la mitad y mejorar la precisión en un 90 %” es mensurable porque podemos ver cómo ha mejorado el rendimiento.
• Los objetivos alcanzables son realistas a la luz del desempeño pasado de la empresa. El objetivo del ejemplo se puede lograr si la empresa de contabilidad ya tiene el conocimiento y la experiencia en el ingreso y análisis de datos. La tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a la empresa a lograrlos.
• Los objetivos relevantes se refieren a la estrategia de la empresa descrita en el ejemplo y sus objetivos comerciales, como lo ha hecho con la mejora de la productividad y el servicio al cliente.
• Las metas oportunas tienen una fecha de finalización específica. Esto facilita evaluar el progreso hacia ellos y dividirlos en subobjetivos manejables.

En este caso, la tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a analizar grandes cantidades de datos, detectar anomalías y garantizar la precisión.

Con la inteligencia artificial, deberíamos definir medidas de éxito para el análisis de datos (por ejemplo, 90% de precisión de un modelo predictivo) y puntos de referencia para evaluar el éxito (por ejemplo, reducción de las tasas de error). Esto nos permitirá evaluar si la implementación de la IA ha aportado los beneficios empresariales previstos.

Conozca los tipos de tecnologías de IA y sus aplicaciones.

Existen muchas técnicas y herramientas de inteligencia artificial que ayudan en los negocios. Entre los más populares se encuentran:

• Aprendizaje automático (ML) : algoritmos que aprenden y mejoran su rendimiento basándose en datos sin necesidad de programación explícita, un ejemplo sería un algoritmo que recomienda productos a los clientes que pueden interesarles en función de su historial de compras y preferencias.
• Aprendizaje profundo (DL) : una variación más avanzada del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales. Se utiliza, entre otras cosas, para reconocer los rostros de los clientes en una tienda, permitiendo un servicio personalizado y recomendaciones.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP) : comprender, interpretar y generar el lenguaje humano en forma textual o hablada, utilizado, por ejemplo, para crear correos electrónicos personalizados para los clientes.
• Asistentes virtuales y chatbots : sistemas automatizados que mantienen conversaciones en lenguaje natural y proporcionan, por ejemplo, un robot de voz en el departamento de atención al cliente que contesta automáticamente el teléfono y mantiene conversaciones sobre las ofertas de la empresa.
• Análisis predictivo : creación de modelos para predecir eventos futuros basados ​​en datos históricos, que pueden usarse, por ejemplo, para predecir la pérdida de clientes.
• Automatización robótica de procesos (RPA) : automatiza tareas repetitivas, como la entrada de datos o la facturación.
• IA generativa : para crear texto, imágenes, voz o video, para que pueda acelerar significativamente la creación de materiales de marketing o generar automáticamente descripciones de productos únicas para su tienda en línea basadas en imágenes y características principales.

Una mirada más cercana a las capacidades de cada una de estas tecnologías garantizará que pueda seleccionar las herramientas de IA adecuadas para el problema comercial específico de su empresa.

Prepare sus datos para el uso de la tecnología de IA

Las pequeñas empresas suelen tener conjuntos de datos limitados, por lo que la clave es acertar con ellos. Sin embargo, incluso este conjunto limitado se puede utilizar para entrenar modelos de IA simples. Por ejemplo, una pequeña tienda online puede utilizar los datos de compra de los clientes para hacer recomendaciones de productos personalizadas.

Una vez que se asegure de tener suficientes datos históricos, por ejemplo sobre el comportamiento del cliente, suele ser suficiente combinar los datos que tiene con herramientas de IA listas para usar disponibles en la nube, como:

• Amazon SageMaker : una plataforma para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
• Microsoft Azure Machine Learning : una herramienta para crear y utilizar modelos predictivos.
• Vertex AI Platform : un conjunto de herramientas de IA y aprendizaje automático en la nube de Google.

Fuente: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Con la automatización, los sistemas internos de una empresa se pueden integrar con soluciones de inteligencia artificial externas sin involucrar a los desarrolladores para que creen modelos desde cero. Esto reduce significativamente los costos y acelera la implementación de la IA.

Explore las opciones de implementación de IA y elija el método correcto

Son posibles varias formas de implementar la tecnología de IA en las empresas:

1. Desarrollo de modelos y sistemas de IA propios por parte de un equipo interno de desarrolladores y analistas de datos.
2. Subcontrate la creación de soluciones de IA dedicadas a una empresa externa.
3. Uso de modelos y herramientas de IA disponibles en la nube en un modelo de “IA como servicio” (AIaaS)

Cada uno de los métodos anteriores tiene sus ventajas y desventajas en términos de costo, tiempo de implementación o flexibilidad. Sin embargo, las pequeñas empresas deberían considerar primero las soluciones de IA disponibles en el mercado, como las ya mencionadas AWS SageMaker o Vertex AI, que suelen ser más rentables y más fáciles de implementar, y ofrecen modelos predictivos listos para usar que Se puede utilizar para analizar el comportamiento del cliente. E incluso herramientas más especializadas, como:

• ClickUp, una herramienta de inteligencia artificial para la gestión de proyectos,
• Jasper AI: asistencia basada en IA para redactar materiales de marketing.
• Microsoft Power BI: una de las mejores herramientas de visualización de datos que cuenta con tecnología de inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes y análisis de texto para descubrir información valiosa oculta en sus datos.

Fuente: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Considere los costos y beneficios de implementar la IA

La implementación de nuevas tecnologías siempre tiene un costo. En el caso de la IA, los beneficios a largo plazo suelen superar los costos iniciales. Sin embargo, se debe evaluar:

• el costo de desarrollar y mantener sistemas de IA internos o utilizar una plataforma de IA externa,
• ahorros potenciales a través de procesos automatizados y una mejor toma de decisiones,
• posible aumento de ingresos debido a un mejor servicio al cliente, recomendaciones más relevantes, etc.
• otros beneficios potenciales, como tiempos de respuesta reducidos y errores reducidos.

Por ejemplo, una pequeña empresa de logística que invierta en sistemas de inteligencia artificial para optimizar las rutas de entrega puede reducir significativamente los costos de combustible y los tiempos de entrega, lo que se traducirá directamente en una mayor satisfacción del cliente y la capacidad de atender más viajes en el mismo período de tiempo.

Prepárese para el cambio y monitoree los resultados de la implementación de la tecnología de IA

La implementación de nuevas tecnologías requiere adaptación. Los empleados y los procesos comerciales deben estar preparados para ello. Por ejemplo, para una pequeña peluquería, implementar tecnología de inteligencia artificial para gestionar la programación y las reservas de los clientes puede requerir capacitación del personal, pero a la larga, puede conducir a una mejor organización y una mayor satisfacción del cliente.

También vale la pena monitorear continuamente los efectos del proyecto de IA y corregir el rumbo si los resultados se desvían de las expectativas. Medidas como:

• precisión de los modelos predictivos,
• tasas de conversión o
• la satisfacción del cliente

Proporcionarán información sobre si la IA está ayudando a alcanzar los objetivos empresariales. También permitirán la mejora continua de los modelos de IA para aumentar su relevancia y valor para la empresa.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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