Com aplicar intel·ligència artificial a la teva empresa

L’aplicació d’intel·ligència artificial (IA) a empreses pot ajudar a millorar la productivitat, el rendiment i el creixement. Moltes organitzacions en són conscients però es troben amb el problema de no saber realment per on començar a aplicar IA.

Són moltes les empreses que s’enfronten a aquest repte, i encara que cadascuna té la seva pròpia organització, necessitats, formació i visió sobre la IA, el primer que cal és entendre què pot fer la intel·ligència artificial i com la poden aprofitar.

Per això hem creat aquest article, perquè serveixi de guia bàsica per a aquelles organitzacions que volen introduir IA i no tinguin clar com començar.

Diferències entre intel·ligència artificial predictiva i generativa.

En primer lloc considerem que és important entendre aquestes dues grans branques de la IA, ja que encara que comparteixen base tecnològica, la seva aplicació i casos d’ús són molt diferents i per això han de tractar-se per separat:

Entre les principals diferències destaquen:

• El seu objectiu: la IA generativa es centra en la creació de contingut, mentre que la IA predictiva es dedica a anticipar resultats futurs en base a dades històriques.
• La seva aplicació: la IA predictiva és especialment interessant per a la presa de decisions amb més i millor informació del que pot passar a futur, mentre que les IAs generatives tenen un espai més important en àmbits creatius com la generació de text, l’art o el disseny.

Intel·ligència artificial predictiva: què és i quins beneficis ofereix.

Comencem parlant de IA predictiva i com aplicar-la a empreses.

Aquesta branca de la IA s’enfoca a predir resultats futurs basats en dades històriques. Gràcies a l’ús d’algorismes avançats és capaç d’analitzar grans quantitats de dades per identificar-hi tendències, relacions i correlacions que són imperceptibles usant altres mètodes d’anàlisi convencionals.

Entre els principals beneficis que aquesta intel·ligència artificial ofereix a les empreses podem destacar:

• Millora la presa de decisions: ja que proporciona informació fonamental, fent que els equips directius puguin anticipar-se als canvis al mercat per minimitzar els riscos i capitalitzar millor les oportunitats.
• Optimitza els processos: ja que podeu identificar àrees de millora per reduir costos operatius i augmentar l’eficiència operacional.
• Millora la satisfacció del client: ja que facilita la personalització dels productes o serveis anticipant les necessitats, el comportament i les preferències dels clients.
• Ofereix una millora competitiva sostenible: ja que fa les empreses més àgils, adaptables i orientades a dades que els seus competidors.

Com introduir la IA predictiva a la teva empresa des de zero.

Com hem dit, cada organització té una naturalesa i necessitats diferents. Això pot afectar el procés d’implantació de la intel·ligència artificial, encara que de manera genèrica podríem definir els passos següents a seguir.

Avaluació de les necessitats i objectius.

Una IA predictiva s?encarrega de preveure el demà per millorar la presa de decisions avui. Per tant, el primer pas a fer és identificar on té cabuda a la teva organització.

Dit altrament: caldrà identificar quines decisions es prenen per veure on la IA podria oferir una millora. Per això cal fer un inventari de decisions tant estratègiques com operacionals per així entendre millor on pot aportar valor.

Preparació i recol·lecció de dades.

Aquest tipus d’IA es basa en l’anàlisi de dades passades per fer prediccions, per la qual cosa una part important del procés és recopilar i preparar dades rellevants i d’alta qualitat per utilitzar-les en el desenvolupament dels models predictius.

Explicar que de vegades les dades necessàries per desenvolupar un projecte d’IA no estan disponibles de primer, però quan tens clar el cas d’ús pots avaluar com aconseguir aquestes dades que necessites i posar els mecanismes necessaris per començar la recol·lecció d’aquestes dades.
El que és recomanable per començar és seleccionar un projecte d’una mida adequada perquè es pugui desenvolupar a nivell de recursos però que pugui mostrar resultats significatius, a forma d’acció pilot dins de l’organització.

Construcció i entrenament de models predictius.

En aquesta fase es desenvolupen els models predictius usant algoritmes apropiats per a l’empresa i els seus conjunts de dades, i es validen abans d’implementar-los.

A més, cal seleccionar una plataforma que ofereixi facilitat d’ús, escalabilitat, capacitat d’integració amb altres actius de l’empresa, etc.

Implementació i monitorització.

Un cop s’ha validat el model predictiu, s’implementa dins del procés empresarial real i es monitoritza per avaluar-ne el rendiment i poder realitzar els ajustaments necessaris.

Després de completar aquesta primera experiència d’implantació d’IA i sobre la base dels aprenentatges extrets, es pot considerar estendre’n l’ús a altres àrees de l’empresa. L’important aquí és expandir-ne l’ús de manera progressiva i curosa, involucrant tots els equips pertinents i garantint l’alineació amb els objectius estratègics de l’empresa.

Exemples daplicació dIA predictiva en empreses.

Les aplicacions d’aquesta tecnologia al món empresarial ofereixen moltes possibilitats. Com veurem a continuació, la seva aplicació es pot fer a tots els nivells dins d’una empresa (des de decisions més estratègiques a més “quotidianes”) i per a organitzacions de tota mena de sectors i mides.

Per exemple, aplicacions com Netflix o Spotify usen IA predictiva per als suggeriments als seus usuaris i així aconseguir més temps de reproducció i més satisfacció. Una cosa semblant fa Amazon a l’hora de fer recomanacions de productes, per això té en compte el teu historial de compres, patrons de navegació, comportament de l’usuari, etc.

Tesla incorpora IA predictiva als seus vehicles de conducció autònoma, els quals analitzen en temps real el seu entorn i prediuen el comportament del trànsit i dels vianants.

Coca Cola fa servir aquest tipus d’IA per optimitzar la gestió dels seus inventaris i la seva distribució usant models de predicció de demanda, cosa que els permet minimitzar costos d’emmagatzematge i maximitzar la disponibilitat de productes.
Si parlem de més usos en organitzacions d’altres mides, podríem esmentar aquests exemples:

• Predicció del comportament del client en retail: el que permet augmentar la personalització de les ofertes i predir l’impacte de diferents accions de màrqueting tant en línia com offline.
• Detecció de malalties en l’àmbit sanitari: la IA té capacitat per detectar i correlacionar senyals que poden conduir a un diagnòstic prematur que altrament no es podria fer.
• Selecció de candidats en recursos humans: gràcies a l’optimització del procés de revisió de perfils i currículums, cosa que sol requerir molt de temps dels equips de selecció.
• Detecció de fraus financers: l’anàlisi de patrons de fraus i el processament de dades en temps real permeten detectar tant els casos que ocorren com ajudar a prevenir-los
• Optimització del manteniment en indústria: les cadenes de producció automatitzada compten amb nombrosos sensors que recullen dades de tota mena. El processament tant de l’històric com de les dades en temps real permet detectar anomalies que anticipen l’aparició de desgasts, defectes o problemes.

Intel·ligència artificial generativa: què és i quins beneficis ofereix.

Parlem ara de la IA Generativa i com aplicar-la a empreses.

Encara que el subjacent tecnològic és el mateix que a la IA predictiva (xarxes neuronals), les aplicacions que té són radicalment diferents. És important entendre bé les capacitats de la IA Generativa, perquè és sobre la base d’aquestes quan podem definir bé els usos que li podem donar.

Aleshores: per què és especialment útil la IA Generativa?

Com el nom indica, per generar contingut. Aquest tipus d’IAs, basant-se en milions de textos, imatges i vídeos amb què han estat entrenades, són capaços de crear nous textos, imatges i vídeos des de zero sense intervenció humana, més enllà d’una petita descripció del que desitges.

Però, a més d’aquesta generació de contingut, la IA Generativa té altres característiques que la fan especialment interessant per a les empreses.

Característiques de la IA Generativa.

La primera és la capacitat d’entendre el significat del text. No es tracta únicament de generar text, sinó que amb aquesta tecnologia en pots extreure el significat d’una manera molt precisa, per poder posteriorment prendre decisions o accions en funció de la comprensió d’aquest significat.

A més, la IA Generativa i en concret els LLMs (Models de Llenguatge de Gran Escala) es poden utilitzar com a petites màquines de raonar.

Unint la capacitat de comprendre text juntament amb la de generar respostes es té com a resultat una tecnologia capaç d’oferir respostes raonades, cosa que té un gran potencial per a aplicacions molt interessants.

D’acord amb això, la IA Generativa té dos grans àmbits d’aplicació a l’empresa.

D’una banda, hi ha multitud d’eines d’usuari que aconsegueixen augmentar la productivitat de cada persona de manera individual, com ara ChatGPT o similars.

De l’altra, a més d’aquestes eines d’usuari o ofimàtiques, la IA Generativa es pot aplicar per solucionar problemes empresarials complexos. Alguns exemples serien:

• SentimentAnalytics: aquesta és una de les aplicacions dels LLMs, que poden comprendre i generar llenguatge humà de manera avançada. El Sentiment Analysis (o anàlisi del sentiment) permet processar el llenguatge per identificar i extreure informació subjectiva de recursos, una cosa amb molt de potencial en aplicacions com anàlisi d’enquestes, el monitoratge de comentaris en xarxes socials, l’avaluació de respostes en atenció al client, l’anàlisi de ressenyes de productes, etc.
• Integració amb el Llenguatge Natural (ILN): també dins dels LLMs, permet millorar l’atenció al client amb interfícies conversacionals (com chatbots) més eficients i ràpids, permetent així reduir els temps d’atenció i descarregar l’equip humà perquè es pugui dedicar a tasques de més valor.
• Generació de contingut: com ja hem comentat, parlem de crear textos, imatges, vídeos, música, etc. d’una manera autònoma, ajudant les empreses a mantenir una comunicació més activa i visible de manera senzilla.

Com començar amb IA Generativa a la teva empresa.

Igual que amb la IA predictiva, cada organització ha d’avaluar la seva pròpia naturalesa i necessitats per veure com pot fer servir aquesta tecnologia. En tot cas, a l’hora d’introduir la IA Generativa a la teva empresa et recomanem tenir en compte aquests passos:

Formar els equips en lús de IA Generativa.

Segons un informe de Salesforce, un 39% dels espanyols creu que dominar la IA Generativa els proporcionarà alguna millora a la feina. De la mateixa manera, l’informe també adverteix que la manca de polítiques clarament definides al voltant del seu ús “pot estar posant en risc les empreses”.

L’estudi s’ha fet a 14 països. En el cas espanyol, el 84% dels treballadors opina que la seva empresa no té polítiques definides sobre l’ús de la IA Generativa a la feina. Si a això sumes que un alt percentatge no ha rebut formació específica sobre el seu ús, el resultat és que molts equips i treballadors estaran usant aquesta tecnologia de manera inadequada.

La IA Generativa pot actuar també com a imant de talent. Molts treballadors diuen sentir-se atrets per empreses que la utilitzen de manera habitual, i creuen que se sentirien més compromesos amb els seus ocupadors.

Per això, un pas important per a les empreses que vulguin incorporar IA, és definir un marc d’aplicació que sigui segur, ètic i fiable, formar els treballadors i enderrocar barreres perquè puguin utilitzar-la de manera eficaç.

Identificar els àmbits d’aplicació on la IA Generativa pot ser més efectiva.

Parlem d’una tecnologia molt flexible i que quasi dia a dia està evolucionant, per tant les seves possibilitats dins d’una empresa són molt nombroses. Vegem alguns exemples on la IA Generativa té un gran potencial dins l’àmbit empresarial.

• Anàlisi del comportament del client.

Una de les possibilitats més interessants de la IA Generativa és la hiperpersonalització que permet.

Tot i que avui dia les empreses distribuïdores de productes de consum encara no són capaces de dotar cada client individual d’un contingut personalitzat, això és assolible amb aquesta tecnologia.

De moment, ja es poden analitzar ressenyes de clients sobre un producte o servei, la seva opinió en enquestes o les seves publicacions a les xarxes, per saber què pensen i com se senten.

• Interacció amb usuaris i atenció al client.

La IA Generativa funciona com un autèntic assistent virtual de clients.

Un chatbot basat en IA pot atendre 24 hores al dia i 7 dies a la setmana, oferint recomanacions de manera proactiva i fent més senzilles i ràpides les resolucions de problemes complexos del client.

Salvant la desconfiança inicial, és un fet que la interacció de la IA i els clients ha anat creixent i s’accepta ja com una cosa quotidiana, encara que no cal oblidar que equilibrar la tecnologia amb la presència humana segueix sent bàsic per crear experiències positives per als usuaris.

• Creació de xatbots amb coneixement expert de la teva empresa.

La IA generativa permet la creació de chatbots alimentats amb les bases de dades i les fonts de coneixement específiques de les empreses, cosa que els converteix en excel·lents assistents per a la resolució de dubtes o preguntes en diferents àmbits del negoci.

Alguns exemples podrien ser chatbots per resoldre dubtes de clients, o chatbots per contenir la informació de l’operativa de la maquinària de tota l’empresa, entre altres possibilitats.

• Generació de contingut creatiu.

Aquesta tecnologia és una eina poderosa que impulsa no només l’eficiència i la productivitat, sinó també la innovació i la creativitat.

I és que els sistemes de IA Generativa són capaços de crear dissenys originals o produir textos i música, per posar-ne alguns exemples habituals.

Els responsables de comunicació a les empreses poden aprofitar aquestes possibilitats per indagar en noves idees i formes d’expressió, podent produir contingut de manera més eficient, estalviant temps en el procés de creació, adaptant cada peça de forma ràpida a diferents audiències, i tot això mantenint una idea lineal al to ia l’estil.

T’ajudem a avançar cap a un futur impulsat per intel·ligència artificial.

L’adaptació d’intel·ligència artificial prepara les empreses per adaptar-se a un futur on la innovació tecnològica jugarà cada cop un paper més important. Aquelles empreses que aprofitin aquesta oportunitat estaran més ben preparades per triomfar en un mercat competitiu i en constant evolució.

El camí per a la implementació amb èxit de la intel·ligència artificial requereix de compromís, mentalitat innovadora i col·laboració amb socis que afavoreixin l’èxit. Si la vostra organització està en aquest procés i busques un partner amb experiència tant en l’anàlisi inicial com en l’execució de projectes d’intel·ligència artificial, no dubtis en contactar amb nosaltres.