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Cómo aplicar inteligencia artificial en tu empresa

La aplicación de inteligencia artificial (IA) en empresas puede ayudar a mejorar la productividad, el rendimiento y el crecimiento. Muchas organizaciones son conscientes de ello pero se encuentran con el problema de no saber realmente por dónde empezar a aplicar IA.

Son muchas las empresas que se enfrentan a este reto, y aunque cada una tiene su propia organización, necesidades, formación y visión sobre la IA, lo primero que hace falta es entender qué puede hacer la inteligencia artificial y cómo pueden aprovecharla.

Por eso hemos creado este artículo, para que sirva de guía básica para aquellas organizaciones que desean introducir IA y no tengan claro cómo empezar.

Diferencias entre inteligencia artificial predictiva y generativa.

En primer lugar consideramos que es importante entender estas dos grandes ramas de la IA, ya que aunque comparten base tecnológica, su aplicación y casos de uso son muy diferentes y por eso deben tratarse por separado:

Entre sus principales diferencias destacan:

  • Su objetivo: la IA generativa se centra en la creación de contenido, mientras que la IA predictiva se dedica a anticipar resultados futuros en base a datos históricos.
  • Su aplicación: la IA predictiva es especialmente interesante para la toma de decisiones con mayor y mejor información de lo que puede suceder a futuro, mientras que las IAs generativas tienen un espacio más importante en ámbitos creativos como la generación de texto, el arte o el diseño.

Inteligencia artificial predictiva: qué es y qué beneficios ofrece.

Empecemos hablando de IA predictiva y cómo aplicarla en empresas.

Esta rama de la IA se enfoca en predecir resultados futuros basados en datos históricos. Gracias al uso de algoritmos avanzados es capaz de analizar grandes cantidades de datos para identificar en ellos tendencias, relaciones y correlaciones que son imperceptibles usando otros métodos de análisis convencionales.

Entre los principales beneficios que esta inteligencia artificial ofrece a las empresas podemos destacar:

  • Mejora la toma de decisiones: ya que proporciona información crucial, haciendo que los equipos directivos puedan anticiparse a los cambios en el mercado para minimizar los riesgos y capitalizar mejor las oportunidades.
  • Optimiza los procesos: ya que puede identificar áreas de mejora para reducir costes operativos y aumentar la eficiencia operacional.
  • Mejora la satisfacción del cliente: ya que facilita la personalización de los productos o servicios anticipando las necesidades, el comportamiento y las preferencias de los clientes.
  • Ofrece una mejora competitiva sostenible: ya que hace a las empresas más ágiles, adaptables y orientadas a datos que sus competidores.

Cómo introducir la IA predictiva en tu empresa desde cero.

Como hemos dicho, cada organización tiene una naturaleza y necesidades diferentes. Esto puede afectar al proceso de implantación de la inteligencia artificial, aunque de forma genérica podríamos definir los siguientes pasos a seguir.

Evaluación de las necesidades y objetivos.

Una IA predictiva se encarga de prever el mañana para mejorar la toma de decisiones hoy. Por lo tanto, el primer paso a dar es identificar dónde tiene cabida en tu organización.

Dicho de otra forma: habrá que identificar qué decisiones se toman para ver dónde la IA podría ofrecer una mejora. Para esto es necesario realizar un inventario de decisiones tanto estratégicas como operacionales para así entender mejor dónde puede aportar valor.

Preparación y recolección de datos.

Este tipo de IA se basa en el análisis de datos pasados para hacer predicciones, por lo que una parte importante del proceso es recopilar y preparar datos relevantes y de alta calidad para su uso en el desarrollo de los modelos predictivos.

Explicar que a veces los datos necesarios para desarrollar un proyecto de IA no están disponibles a primeras, pero cuando tienes claro el caso de uso puedes evaluar cómo conseguir estos datos que necesitas y poner los mecanismos necesarios para empezar la recolección de dichos datos.

Lo recomendable para empezar es seleccionar un proyecto de un tamaño adecuado para que pueda desarrollarse a nivel de recursos pero que pueda mostrar resultados significativos, a forma de acción piloto dentro de la organización.

Construcción y entrenamiento de modelos predictivos.

En esta fase se desarrollan los modelos predictivos usando algoritmos apropiados para la empresa y sus conjuntos de datos, y se validan antes de implementarlos.

Además debe seleccionarse una plataforma que ofrezca facilidad de uso, escalabilidad, capacidad de integración con otros activos de la empresa, etc.

Implementación y monitoreo.

Una vez se ha validado el modelo predictivo, se implementa dentro del proceso empresarial real y se monitorea para evaluar su rendimiento y poder realizar los ajustes necesarios.

Tras completar esta primera experiencia de implantación de IA y en base a los aprendizajes extraídos se puede considerar extender su uso a otras áreas de la empresa. Lo importante aquí es expandir su uso de forma progresiva y cuidadosa, involucrando a todos los equipos pertinentes y garantizando la alineación con los objetivos estratégicos de la empresa.

Ejemplos de aplicación de IA predictiva en empresas.

Las aplicaciones de esta tecnología en el mundo empresarial ofrecen muchas posibilidades. Como veremos a continuación, su aplicación puede hacerse a todos los niveles dentro de una empresa (desde decisiones más estratégicas a más “cotidianas”) y para organizaciones de todo tipo de sectores y tamaños.

Por ejemplo, aplicaciones como Netflix o Spotify usan IA predictiva para las sugerencias a sus usuarios y así lograr más tiempo de reproducción y mayor satisfacción. Algo similar hace Amazon a la hora de hacer recomendaciones de productos, para lo que tiene en cuenta tu historial de compras, patrones de navegación, comportamiento del usuario, etc.

Tesla incorpora IA predictiva en sus vehículos de conducción autónoma, los cuales analizan en tiempo real su entorno y predicen el comportamiento del tráfico y de los peatones.

Coca Cola usa este tipo de IA para optimizar la gestión de sus inventarios y su distribución usando modelos de predicción de demanda, lo que les permite minimizar costes de almacenamiento y maximizar la disponibilidad de productos.

Si hablamos de más usos en organizaciones de otros tamaños, podríamos mencionar estos ejemplos:

  • Predicción del comportamiento del cliente en retail: lo que permite aumentar la personalización de las ofertas y predecir el impacto de diferentes acciones de marketing tanto online como offline.
  • Detección de enfermedades en el ámbito sanitario: la IA tiene capacidad para detectar y correlacionar señales que pueden conducir a un diagnóstico prematuro que de otra forma no podría hacerse.
  • Selección de candidatos en recursos humanos: gracias a la optimización del proceso de revisión de perfiles y currículos, algo que suele requerir mucho tiempo de los equipos de selección.
  • Detección de fraudes financieros: el análisis de patrones de fraudes y el procesamiento de datos en tiempo real permiten tanto detectar los casos que ocurren como ayudar a prevenirlos
  • Optimización del mantenimiento en industria: las cadenas de producción automatizada cuentan con numerosos sensores que recogen datos de todo tipo. El procesamiento tanto del histórico como de los datos en tiempo real permite detectar anomalías que anticipan la aparición de desgastes, defectos o problemas.

Te ayudamos a avanzar hacia un futuro impulsado por inteligencia artificial.

La adaptación de inteligencia artificial prepara a las empresas para adaptarse a un futuro donde la innovación tecnológica cada vez jugará un papel más importante. Aquellas empresas que aprovechen esta oportunidad estarán mejor preparadas para triunfar en un mercado competitivo y en constante evolución.

El camino para la implementación exitosa de la inteligencia artificial requiere de compromiso, mentalidad innovadora y colaboración con socios que favorezcan el éxito. Si tu organización está en este proceso y buscas un partner con experiencia tanto en el análisis inicial como en la ejecución de proyectos de inteligencia artificial, no dudes en contactar con nosotros.

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