El papel de la IA en la toma de decisiones empresariales | IA en los negocios #15

Publicado: 2022-09-14

La inteligencia artificial ya está ayudando a los propietarios de muchas empresas en la actualidad. Ayuda a centrarse en problemas relevantes al facilitar la automatización de tareas repetitivas en la empresa. Apoya y acelera el trabajo de los analistas al clasificar, cotejar y visualizar los datos recopilados. Pero, ¿la inteligencia artificial también es capaz de ayudar a proporcionar decisiones comerciales basadas en datos?

El papel de la IA en la toma de decisiones empresariales – índice:

  1. Introducción
  2. Toma de decisiones: ¿cuál es el problema?
  3. Métodos de toma de decisiones
  4. Áreas de toma de decisiones apoyadas por IA
  5. Resumen

Introducción

Muchos dueños de negocios sueñan con la siguiente situación: las herramientas analíticas basadas en inteligencia artificial recopilan datos en tiempo real sobre varios aspectos de las operaciones de la empresa. Están conectados a un almacén de datos, lo que le da a la IA una visión holística de la situación de la empresa frente a sus competidores y la situación general del mercado. Con todos estos datos, la IA realiza un análisis preciso del estado actual de la empresa, así como de su futuro próximo y lejano. Escribimos sobre las capacidades de la inteligencia artificial en el análisis de datos comerciales (BDA, BDI) en un artículo anterior.

Sin embargo, ¿qué pasaría si la IA no solo delineara posibles caminos para el desarrollo de una empresa, sino que sugiriera decisiones sobre qué hacer para que la empresa crezca de manera óptima y obtenga las mejores ganancias posibles? ¿O incluso, si entregó las decisiones comerciales correctas?

Toma de decisiones: ¿cuál es el problema?

La base para tomar decisiones precisas de cualquier tipo es el conocimiento de la relación entre eventos y procesos. Tanto los humanos como la inteligencia artificial siguen cometiendo errores mientras intentan predecir las futuras posibilidades de éxito mediante la recopilación y el análisis de datos del pasado. Estadísticamente, las posibilidades de tomar una decisión más precisa aumentan en el llamado sistema cerrado, es decir, una situación que no está sujeta a influencias externas. Las posibilidades de éxito también aumentan cuando se acompaña de un amplio conjunto de datos que describen relaciones pasadas similares de diferentes maneras.

La inteligencia artificial tiene una ventaja sobre los humanos porque puede analizar sin problemas volúmenes de datos mucho más grandes y ver patrones que son invisibles para el ojo humano. Puede, por ejemplo, detectar cambios cíclicos en la demanda de servicios dependiente de la ubicación de una empresa en un abrir y cerrar de ojos, o seleccionar de un currículum visualmente poco atractivo la combinación óptima de habilidades del candidato para la empresa.

Sin embargo, el tema de la toma de decisiones por inteligencia artificial es muy complejo. Al fin y al cabo, otra cosa es visualizar un conjunto de datos recopilados, y otra más indicar el curso de acción óptimo. Esto se debe a que se trata de decisiones en situaciones de riesgo, basadas en datos incompletos. También implica la influencia de factores completamente impredecibles que tienen graves consecuencias, llamados cisnes negros.

Los humanos tienen una ventaja sobre la inteligencia artificial porque al tomar decisiones pueden tener en cuenta factores externos cuyo impacto en la situación de la empresa puede no ser obvio o directo. Estos incluyen, por ejemplo, eventos políticos que afectan el precio y la disponibilidad de materias primas, o los rasgos de carácter de un candidato para un puesto en particular que compensa un poco menos de experiencia. Una persona también puede planificar un marco que determine los factores que se tienen en cuenta durante la toma de decisiones, es decir, mirar el proceso como un todo.

Métodos de toma de decisiones

Las empresas adoptan varios métodos para que el proceso sea más fácil y ordenado para hacer frente a los riesgos, incertidumbres y responsabilidades asociadas con la toma de decisiones comerciales. Éstos incluyen:

  • Matriz de Eisenhower : que organiza las decisiones sobre ejes de urgencia e importancia para ayudar a tomar decisiones sobre el orden en que se deben realizar las tareas
  • SPADE : un marco multifacético que enfatiza la responsabilidad de una sola persona por las decisiones basadas en compartir la experiencia de todo el equipo
  • Agile Inception : que proporciona el marco para la primera fase conceptual y de toma de decisiones del trabajo del equipo ágil.
  • Pensamiento integrado : un método que se centra en la exploración de posibilidades y la creación rápida de prototipos de soluciones.

¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial en su aplicación? En la etapa actual de desarrollo, la IA puede ayudar principalmente a preparar soluciones óptimas para fases específicas de la toma de decisiones. Esto se debe a que se aplica punto por punto. En otras palabras, la IA actual puede evitar que los empleados realicen las tediosas tareas de buscar y procesar información, por ejemplo, elegir el precio óptimo para un producto. Sin embargo, depende de los tomadores de decisiones determinar cómo la inteligencia artificial debe buscar respuestas. En otras palabras, tendrán que indicar los productos de la competencia, las ubicaciones minoristas y el grupo de clientes objetivo, por nombrar algunos.

Áreas de toma de decisiones apoyadas por IA

La inteligencia artificial sobresale en el apoyo o incluso en la toma de decisiones limitadas. Usamos sus capacidades diariamente usando, por ejemplo, avisos al escribir correos electrónicos. Según nuestro idioma, estilo de escritura y una base cada vez mayor de conexiones entre palabras y frases, la inteligencia artificial es cada vez más precisa al sugerir el siguiente término, frase o signo de puntuación. A uno le gustaría decir que capta nuestras intenciones sobre la marcha: una oración o pensamiento aún no dicho.

El análisis y la toma de decisiones basados ​​en datos incompletos funcionan con un principio similar. Al analizar la información previa, la IA puede completar los campos que faltan, es decir, de alguna manera "adivina" qué debería estar en una celda vacía de una tabla o punto de un gráfico.

Por lo tanto, la inteligencia artificial hoy da soporte a áreas de toma de decisiones diversas pero especializadas. Encuentra aplicación en, entre otras cosas:

  • ingresar documentos en bases de datos : incluso en situaciones en las que se entregan a la empresa en papel o contienen datos incompletos o mal estructurados, la IA puede organizar con precisión la información y decidir a qué colección pertenece el documento,
  • responder preguntas en lenguaje natural : la toma de decisiones hace que la inteligencia artificial sea capaz de responder con precisión a las preguntas formuladas y tomar la iniciativa al hacer preguntas de seguimiento, como escribimos cuando hablamos de chatbots, voicebots y asistentes virtuales,
  • gestión de procesos de negocio : en una situación de datos incompletos, la IA puede decidir pasar a uno de los grupos de próximos pasos alternativos incluidos en el mapa de procesos
  • automatización de procesos – la acción de la inteligencia artificial permite la automatización de flujos de trabajo entre diferentes programas que dan soporte a la empresa
The role of AI in business decision-making

Resumen

Las áreas de toma de decisiones respaldadas por la inteligencia artificial hoy en día tienen un alcance limitado. La visión del futuro esbozada al principio es una mera suposición, los días en que la IA lidere las empresas posiblemente sean poco probables.

Sin embargo, expandir el alcance de la IA a través de módulos colaborativos para analizar y gestionar diferentes procesos abre posibilidades impredecibles. Intentaremos mirar hacia el futuro de la inteligencia artificial para respaldar las decisiones y los procesos comerciales en nuestro siguiente artículo.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que entrena a los departamentos de TI. Su objetivo principal es aumentar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar de manera efectiva mientras codifican.

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