Domar la IA. ¿Cómo dar los primeros pasos para aplicar la IA en tu negocio? | IA en los negocios #119

¿Las recomendaciones de productos personalizadas aparecen automáticamente en su aplicación de compras favorita? ¿Los asistentes virtuales responden preguntas y resuelven problemas en cualquier momento con una eficiencia incomparable? ¿Y cómo podría su empresa beneficiarse del poder de la inteligencia artificial, una tecnología que está mejorando la forma en que se hacen negocios en todo el mundo? Como propietario de una empresa, desea aprovechar este poder transformador. Aquí hay cinco pasos que le mostrarán cómo hacer precisamente eso. Sigue leyendo para saber más. ¿Cómo domesticar la IA en una empresa? Introducción

¿Qué tan fácil es dominar la IA en una empresa? Introducción

Aunque la Inteligencia Artificial (IA) está ganando popularidad entre las empresas en Polonia, todavía hay muchas empresas que no están explotando plenamente su potencial. Según un estudio de KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do- wykorzystania.html), sólo el 15% de las empresas de nuestro país utilizan actualmente soluciones de IA, mientras que la media mundial es del 35-37%. Al mismo tiempo, hasta el 62% de las empresas que han implementado la IA no monitorean la efectividad de estas implementaciones, es decir, no saben qué impacto, si es que tuvieron alguno, han tenido.

Estas cifras muestran el enorme potencial sin explotar de la inteligencia artificial en las empresas polacas. Por otro lado, el 13% de las empresas tenía previsto implementar la IA para finales de 2023, lo que podría ser una señal de la próxima ola de adopción de esta tecnología disruptiva. De hecho, las empresas ven numerosos beneficios de la IA, como una mayor productividad, una mejor calidad de productos y servicios, un mejor desempeño financiero y una posición competitiva fortalecida.

Paso 1. Comprender la diferencia entre IA, aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa

Si estás pensando en dar el primer paso para implementar la IA en tu negocio, merece la pena aprender los conceptos básicos de este grupo de tecnologías. Antes de poder aprovechar el potencial de la IA en su negocio, debe comprender la diferencia clave entre la Inteligencia Artificial (IA) en su sentido más amplio, el Aprendizaje Automático (ML) y la IA Generativa. Estos términos se utilizan a menudo indistintamente, pero en realidad describen conceptos ligeramente diferentes.

La IA se refiere a la capacidad general de las máquinas programadas, como computadoras o robots, para "pensar" de manera similar a los humanos e imitar un comportamiento inteligente. Los sistemas de IA pueden asimilar, analizar y utilizar conocimientos del mundo real para obtener nueva información. Ejemplos de tecnologías basadas en IA incluyen reconocimiento de voz, imagen y rostro.

Por otro lado , el aprendizaje automático (ML) es un campo de la IA en el que los sistemas informáticos aprenden de los datos y toman decisiones sin intervención humana directa. Una característica clave del ML es la capacidad de mejorar y adaptar continuamente algoritmos basados ​​en nuevos datos de entrada.

Con el rápido desarrollo de la IA generativa , cuyo principal signo es la loca popularidad de ChatGPT, también es importante comprender esta nueva tendencia. La IA generativa es capaz de generar nuevos datos, como texto, imágenes, vídeo y audio, o incluso código informático. Para ello, aprende de grandes cantidades de datos de entrenamiento. Los modelos de lenguaje, como ChatGPT, aprenden los patrones y reglas inherentes a los datos de entrada y luego utilizan este conocimiento para crear textos nuevos y únicos que se asemejan a los escritos por humanos.

El poder de la IA generativa radica en su flexibilidad y capacidad para remezclar y sintetizar información de forma creativa de formas innovadoras.

Definir las necesidades del negocio

El segundo paso es identificar las necesidades específicas de su negocio que pueden satisfacerse mediante la implementación de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este proceso comienza con un análisis en profundidad y una consideración cuidadosa de varias preguntas:

1. ¿Qué resultados específicos desea lograr? Podría ser un aumento de los ingresos, la optimización de la cadena de suministro o un mejor servicio al cliente.
2. ¿Cuáles son los principales obstáculos para lograr estos objetivos?
3. ¿Cómo pueden la IA y el aprendizaje automático ayudarle a superarlos?
4. ¿Cómo quiere medir el éxito de una iniciativa de este tipo? Vale la pena planificar desde el principio cómo se evaluarán los resultados, especialmente teniendo en cuenta cuántas empresas se saltan este paso clave. Esto puede basarse en KPI, ganancias financieras directas u otras métricas definidas específicamente para esta implementación.
5. ¿Qué tipo de datos tienes ya? Los datos son un recurso clave que utilizará la IA recientemente implementada por una empresa. Pregúntese: ¿qué datos adicionales necesitará para aprovechar todo el potencial de la IA?

Para comprender completamente el valor de responder estas preguntas, veamos un ejemplo práctico. Imagine una pequeña empresa de contabilidad que tuviera que lidiar con largos procesos manuales para manejar los documentos de los clientes. Definieron su objetivo como "automatizar la contabilidad para acelerar el procesamiento y aumentar la productividad".

Los principales obstáculos eran el tiempo dedicado a tareas tediosas y los grandes volúmenes de documentos que debían procesarse. Después de revisar estos desafíos, el equipo identificó el procesamiento de documentos basado en IA como una solución potencial: la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que podría extraer y categorizar automáticamente datos financieros relevantes, reducir errores y acelerar los procesos.

Las formas de medir el impacto fueron, en este caso, un aumento en el número de documentos procesados ​​por mes y una reducción en el tiempo promedio de procesamiento por pedido. También era importante evaluar los recursos de datos; en este caso, el volumen de recibos, facturas y otros documentos financieros necesarios para entrenar los sistemas de IA.

Este ejemplo ilustra la importancia de definir claramente las necesidades de su negocio al comienzo del proceso de implementación de la IA. Sólo de esta manera podrá identificar las soluciones adecuadas e implementarlas adecuadamente para ofrecer el máximo valor a su negocio.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vale la pena recurrir a herramientas como SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai -builder/overview) o Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation utiliza tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para automatizar la comprensión del contenido del documento, que es clave para las tareas robóticas y los procesos de toma de decisiones. Una vez que se ha analizado el texto, el sistema agrega los datos recopilados y los presenta en forma estructurada, listos para su uso en aplicaciones de análisis y automatización de procesos robóticos (RPA). Con la tecnología que hemos desarrollado, es posible crear eficientemente modelos que interpreten la información contenida en una amplia variedad de documentos comerciales.

SensID Cognitive Automation permite la integración de datos de una variedad de fuentes textuales, incluidos datos estructurados (como bases de datos), datos semiestructurados (como formularios, csv, html, etc.) y datos no estructurados (como doc, pdf, etc.), proporcionando una visión unificada de la información.

Microsoft AI Builder es parte de Microsoft Power Platform. Con él, puede crear y utilizar modelos de IA para ayudar a optimizar sus procesos comerciales. Puede utilizar un modelo prediseñado que esté listo para muchos escenarios comerciales comunes, como el reconocimiento de documentos, o crear un modelo personalizado para cumplir con los requisitos específicos de su empresa.

Otra opción que vale la pena probar es Docsumo, que utiliza OCR (reconocimiento óptico de caracteres) para leer documentos y en el que confían importantes empresas como PayU e Hitachi.

Paso 3. Descubra cómo la IA puede ayudar a su empresa

Después de identificar sus objetivos y desafíos comerciales, el siguiente paso lógico es identificar las formas específicas en que la IA puede agregar valor y ganancias a su negocio. A veces el camino puede no ser obvio, así que considere la amplia gama de posibles beneficios.

Uno de los factores clave de valor de la IA es aumentar el valor entregado a los clientes . Con el poder del aprendizaje automático y el análisis de datos avanzado, la IA puede ayudar a las empresas a comprender mejor las preferencias y el comportamiento de los consumidores. Esto permite una experiencia de compra más personalizada y satisfactoria.

Otro factor clave es el potencial de la IA para aumentar la eficiencia y la productividad de los empleados . Al automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, la IA puede generar importantes ahorros de costos y permitir que los equipos se concentren en actividades más estratégicas y creativas, además de mejorar significativamente la satisfacción laboral. De hecho, el 59% de quienes trabajan en puestos directivos cree que el uso de la IA en el lugar de trabajo mejora la satisfacción laboral (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Por último, no debemos olvidar las ganancias comerciales directas que a menudo resultan de la implementación de soluciones de IA. Al optimizar los procesos, mejorar las operaciones y hacer un mejor uso de los datos, las organizaciones pueden maximizar los ingresos y las ganancias.

Entonces, ¿la IA aumentará la satisfacción de sus clientes? ¿Maximizará la productividad de los empleados? ¿Contribuirá al crecimiento de los ingresos? Si la respuesta a cualquiera de estas preguntas es “sí”, entonces la IA ciertamente merece su atención.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Paso 4. Evalúe sus propias capacidades para implementar la IA

Al comprender el enorme potencial de la IA, ahora se enfrenta al mayor desafío: evaluar y preparar sus propias capacidades y recursos organizacionales para implementar nuevas tecnologías de manera efectiva. Desafortunadamente, a menudo existe una brecha significativa entre lo que queremos lograr y lo que realmente podemos lograr en un tiempo y presupuesto determinados.

Si ve numerosas oportunidades para utilizar la IA en su empresa, debe comenzar con una evaluación honesta de sus competencias y herramientas. Pida a sus profesionales de TI que respondan honestamente las siguientes preguntas:

• ¿Tenemos un equipo de desarrollo interno con las habilidades adecuadas para crear una solución de IA personalizada desde cero?
• Si no es así, ¿deberíamos considerar comprar un producto de IA disponible en el mercado ofrecido por proveedores externos?
• ¿O sería más rentable colaborar estratégicamente con un socio externo experimentado para desarrollar conjuntamente una solución adaptada a nuestras necesidades?

Debido a la falta de recursos internos, la mejor solución puede ser subcontratar completamente su proyecto de implementación de IA a una empresa externa especializada. Cualquiera que sea el camino que elija, un buen primer paso es investigar exhaustivamente las soluciones de IA disponibles en el mercado y evaluar si alguna de ellas podría satisfacer las necesidades actuales de su organización. Comprar un producto listo para usar puede ser una opción más rentable que construirlo desde cero.

Recuerde que la integración de IA es diferente de una implementación típica de software nuevo. Requiere experiencia en aprendizaje automático, procesamiento de big data y algoritmos avanzados. Si su organización no tiene esta experiencia, puede ser inevitable trabajar con especialistas externos para maximizar las posibilidades de éxito del proyecto.

Paso 5. Considere consultar a un especialista

A pesar del entusiasmo por la tecnología de IA, muchos directivos todavía tienen miedo de dar los primeros pasos debido a la falta de habilidades dentro de su organización. Si usted es uno de ellos, considere contratar un consultor especializado o una empresa externa.

La creación de sistemas de IA es significativamente diferente del desarrollo de aplicaciones empresariales típicas. Es un área de especialización altamente especializada que requiere habilidades avanzadas en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje profundo y análisis de big data.

Por ejemplo, crear un asistente virtual de IA que pueda comunicarse de manera efectiva con los clientes requiere no solo una base sólida y completa, sino también tecnología de procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial generativa.

Si su equipo carece de habilidades especializadas, puede que tenga más sentido buscar ayuda externa. Las empresas y agencias de consultoría especializadas en IA pueden proporcionar no solo conocimientos y experiencia relevantes, sino también procesos probados y mejores prácticas para aumentar las posibilidades de éxito de sus iniciativas.

Por supuesto, contratar expertos externos tiene un coste adicional. Sin embargo, es importante recordar que la implementación inadecuada de la IA puede provocar pérdidas financieras aún mayores debido a errores, tiempos de inactividad y la necesidad de correcciones. O simplemente un mal funcionamiento de todo el sistema, que no realizará las tareas para las que fue creado. Por eso, trabajar con especialistas suele ser una inversión inteligente que puede ahorrarle tiempo y dinero a largo plazo.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Domar la IA – resumen

Implementar la inteligencia artificial en una empresa es sin duda un emprendimiento serio y desafiante, pero también es una gran oportunidad de transformación y crecimiento empresarial. Abre la puerta a innumerables oportunidades para aumentar la eficiencia, optimizar procesos y ofrecer mayor valor a los clientes.

Como ya hemos visto, muchas empresas de todo el mundo (desde pequeñas hasta grandes empresas) están utilizando con éxito la IA para automatizar tareas tediosas, analizar grandes conjuntos de datos y tomar mejores decisiones basadas en hechos.

Por supuesto, como ocurre con cualquier iniciativa empresarial seria, el camino hacia una implementación exitosa de la IA pasa por una planificación detallada y el cumplimiento de principios comprobados.

La implementación de la IA es un proceso iterativo. Por eso es mejor comenzar con un pequeño proyecto piloto, realizar pruebas y recopilar comentarios. En base a esto, será más fácil tomar decisiones sobre futuros desarrollos o ajustes. Además, no olvide un factor clave de éxito: los datos. Cuantos más datos de calidad alimente sus sistemas de IA, mejor aprenderán y funcionarán.

Si le gusta nuestro contenido, únase a nuestra comunidad de abejas ocupadas en Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

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.

Ver todas las publicaciones

IA en los negocios:

1. Amenazas y oportunidades de la IA en los negocios (parte 1)
2. Amenazas y oportunidades de la IA en los negocios (parte 2)
3. Aplicaciones de IA en las empresas: descripción general
4. Chatbots de texto asistidos por IA
5. PNL empresarial hoy y mañana
6. El papel de la IA en la toma de decisiones empresariales
7. Programación de publicaciones en redes sociales. ¿Cómo puede ayudar la IA?
8. Publicaciones automatizadas en redes sociales
9. Nuevos servicios y productos que operan con IA
10. ¿Cuáles son las debilidades de mi idea de negocio? Una sesión de lluvia de ideas con ChatGPT
11. Usando ChatGPT en los negocios
12. Actores sintéticos. Los 3 mejores generadores de vídeo con IA
13. 3 útiles herramientas de diseño gráfico de IA. IA generativa en los negocios
14. 3 increíbles escritores de IA que debes probar hoy
15. Explorando el poder de la IA en la creación musical
16. Navegando por nuevas oportunidades comerciales con ChatGPT-4
17. Herramientas de IA para el directivo
18. 6 fantásticos complementos de ChatGTP que te harán la vida más fácil
19. 3 gráficos AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. ¿Cuál es el futuro de la IA según McKinsey Global Institute?
21. Inteligencia artificial en los negocios - Introducción
22. ¿Qué es la PNL o procesamiento del lenguaje natural en los negocios?
23. Procesamiento automático de documentos
24. Traductor de Google frente a DeepL. 5 aplicaciones de la traducción automática para empresas
25. El funcionamiento y las aplicaciones empresariales de los voicebots.
26. ¿Tecnología de asistente virtual o cómo hablar con la IA?
27. ¿Qué es la inteligencia empresarial?
28. ¿La inteligencia artificial reemplazará a los analistas de negocios?
29. ¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial con BPM?
30. IA y redes sociales: ¿qué dicen de nosotros?
31. Inteligencia artificial en la gestión de contenidos
32. IA creativa de hoy y de mañana
33. IA multimodal y sus aplicaciones en los negocios
34. Nuevas interacciones. ¿Cómo está cambiando la IA la forma en que operamos los dispositivos?
35. RPA y APIs en una empresa digital
36. El futuro mercado laboral y las próximas profesiones
37. IA en EdTech. 3 ejemplos de empresas que aprovecharon el potencial de la inteligencia artificial
38. Inteligencia artificial y medio ambiente. 3 soluciones de IA para ayudarle a construir un negocio sostenible
39. Detectores de contenido de IA. ¿Valen la pena?
40. ChatGPT frente a Bard frente a Bing. ¿Qué chatbot con IA lidera la carrera?
41. ¿Es el chatbot AI un competidor de la búsqueda de Google?
42. Avisos efectivos de ChatGPT para recursos humanos y contratación
43. Ingeniería rápida. ¿Qué hace un ingeniero rápido?
44. Generador de maquetas de IA. Las 4 mejores herramientas
45. ¿IA y qué más? Principales tendencias tecnológicas para las empresas en 2024
46. IA y ética empresarial. Por qué debería invertir en soluciones éticas
47. Meta IA. ¿Qué debes saber sobre las funciones compatibles con IA de Facebook e Instagram?
48. Regulación de la IA. ¿Qué necesitas saber como emprendedor?
49. 5 nuevos usos de la IA en los negocios
50. Productos y proyectos de IA: ¿en qué se diferencian de los demás?
51. Automatización de procesos asistida por IA. ¿Donde empezar?
52. ¿Cómo se combina una solución de IA con un problema empresarial?
53. IA como experta en tu equipo
54. Equipo de IA versus división de roles
55. ¿Cómo elegir un campo profesional en IA?
56. ¿Siempre vale la pena añadir inteligencia artificial al proceso de desarrollo de productos?
57. IA en RRHH: cómo la automatización de la contratación afecta a RRHH y al desarrollo de equipos
58. Las 6 herramientas de IA más interesantes en 2023
59. Los 6 mayores contratiempos empresariales causados ​​por la IA
60. ¿Cuál es el análisis de madurez de la IA de la empresa?
61. IA para la personalización B2B
62. Casos de uso de ChatGPT. 18 ejemplos de cómo mejorar tu negocio con ChatGPT en 2024
63. Microaprendizaje. Una forma rápida de adquirir nuevas habilidades.
64. Las implementaciones de IA en las empresas más interesantes en 2024
65. ¿Qué hacen los especialistas en inteligencia artificial?
66. ¿Qué desafíos trae el proyecto de IA?
67. Las 8 mejores herramientas de IA para empresas en 2024
68. IA en CRM. ¿Qué cambia la IA en las herramientas CRM?
69. La Ley de IA de la UE. ¿Cómo regula Europa el uso de la inteligencia artificial?
70. Sora. ¿Cómo cambiarán los negocios los vídeos realistas de OpenAI?
71. Los 7 mejores creadores de sitios web con IA
72. Herramientas sin código e innovaciones en IA
73. ¿Cuánto aumenta el uso de IA la productividad de su equipo?
74. ¿Cómo utilizar ChatGTP para estudios de mercado?
75. ¿Cómo ampliar el alcance de su campaña de marketing de IA?
76. "Todos somos desarrolladores". ¿Cómo pueden los desarrolladores ciudadanos ayudar a su empresa?
77. IA en transporte y logística
78. ¿Qué puntos débiles empresariales puede solucionar la IA?
79. Inteligencia artificial en los medios
80. IA en banca y finanzas. Raya, Monzo y Grab
81. IA en la industria de viajes
82. Cómo la IA está fomentando el nacimiento de nuevas tecnologías
83. La revolución de la IA en las redes sociales
84. IA en el comercio electrónico. Panorama general de los líderes mundiales
85. Las 4 mejores herramientas de creación de imágenes con IA
86. Las 5 mejores herramientas de IA para el análisis de datos
87. Estrategia de IA en su empresa: ¿cómo construirla?
88. Los mejores cursos de IA: 6 recomendaciones increíbles
89. Optimización de la escucha en las redes sociales con herramientas de inteligencia artificial
90. IoT + AI, o cómo reducir costes energéticos en una empresa
91. IA en logística. 5 mejores herramientas
92. Tienda GPT: una descripción general de los GPT más interesantes para empresas
93. LLM, GPT, RAG... ¿Qué significan las siglas de IA?
94. Robots con IA: ¿el futuro o el presente de los negocios?
95. ¿Cuál es el coste de implementar la IA en una empresa?
96. ¿Cómo puede ayudar la IA en la carrera de un profesional independiente?
97. Automatizar el trabajo y aumentar la productividad. Una guía de IA para autónomos
98. IA para startups: las mejores herramientas
99. Construyendo un sitio web con IA
100. OpenAI, Midjourney, Antrópico, Hugging Face. ¿Quién es quién en el mundo de la IA?
101. Once Laboratorios y ¿qué más? Las startups de IA más prometedoras
102. Los datos sintéticos y su importancia para el desarrollo de tu negocio
103. Principales motores de búsqueda de IA. ¿Dónde buscar herramientas de IA?
104. Vídeo IA. Los últimos generadores de vídeo con IA
105. IA para directivos. Cómo la IA puede facilitar su trabajo
106. ¿Qué hay de nuevo en Google Géminis? Todo lo que necesitas saber
107. IA en Polonia. Empresas, reuniones y congresos
108. Calendario de IA. ¿Cómo optimizar tu tiempo en una empresa?
109. La IA y el futuro del trabajo. ¿Cómo preparar su negocio para el cambio?
110. Clonación de voz mediante IA para empresas. ¿Cómo crear mensajes de voz personalizados con IA?
111. Verificación de hechos y alucinaciones de IA
112. IA en la contratación: desarrollo de materiales de contratación paso a paso
113. Mitad del viaje v6. Innovaciones en la generación de imágenes con IA
114. IA en las PYMES. ¿Cómo pueden las pymes competir con los gigantes utilizando la IA?
115. ¿Cómo está cambiando la IA el marketing de influencers?
116. ¿Es la IA realmente una amenaza para los desarrolladores? Devin y Microsoft AutoDev
117. Chatbots de IA para comercio electrónico. Estudios de caso
118. Los mejores chatbots de IA para comercio electrónico. Plataformas
119. ¿Cómo estar al tanto de lo que sucede en el mundo de la IA?
120. Domar la IA. ¿Cómo dar los primeros pasos para aplicar la IA en tu negocio?