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.
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.
