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Comprender los casos de uso de la IA: Cómo aplicar la IA a sus problemas empresariales

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En el panorama en evolución de la inteligencia artificial (IA), las empresas nos encontramos en la cúspide de un potencial transformador. Con la era de la Inteligencia Artificial Limitada (Artificial Narrow Intelligence, ANI) sobre nosotros y la Inteligencia Artificial General (AGI) en un futuro cada vez más cercano, la pregunta inmediata no es sobre las capacidades de la IA futura, sino cómo aprovechamos la IA actual para resolver los retos empresariales actuales.

Juice Studio, con años de experiencia en ingeniería de productos digitales, nos enfocamos en aportar una perspectiva estratégica sobre la aplicación de la IA para catalizar el crecimiento empresarial, tanto desde el punto de vista de la aplicación directa de la IA a cada negocio como de la creación de capacidades impulsadas por la IA en la oferta de productos o servicios digitales para que los clientes puedan aprovecharla.

Independientemente de si una empresa utiliza directamente tecnologías de IA o crea soluciones basadas en inteligencia artificial para terceros (como clientes o socios), todas las consideraciones detalladas aquí son igualmente relevantes e importantes.

Identificar las aplicaciones empresariales de la IA

El primer paso para aprovechar la inteligencia artificial es identificar casos de uso empresarial precisos. Para ello, es necesario conocer a fondo las preguntas a las que la IA puede dar respuesta en nuestra empresa. He aquí varias áreas en las que la IA puede tener un impacto significativo:

Mejorar el servicio al cliente y la experiencia del cliente

  • Chatbots para atención al cliente 24/7.
  • Recomendaciones personalizadas de productos en ecommerces.

Optimización de los procesos existentes

  • Automatización de tareas rutinarias de papeleo.
  • Agilización de la gestión de la cadena de suministro mediante análisis predictivos.

Aumento de la productividad de los empleados

  • Herramientas para gestionar y priorizar correos electrónicos y tareas.
  • Acceso de los agentes del centro de llamadas a información actualizada y respuestas más rápidas a las consultas de los clientes.
  • Análisis basados en IA para optimizar el rendimiento del equipo.

Añadir nuevos servicios o productos

  • Contenidos generados por inteligencia artificial para plataformas digitales.
  • Nuevos productos basados en datos a partir del análisis del comportamiento de los clientes.

Producción de contenidos

  • Generación automatizada de noticias e informes.
  • Creación de contenidos de marketing personalizados.

Aumento de la calidad de productos y servicios

  • Sistemas de control de calidad mediante reconocimiento de imágenes.
  • Mantenimiento predictivo para equipos de fabricación.
  • El papel fundamental de los datos en la IA empresarial

La eficacia de las aplicaciones empresariales de inteligencia artificial depende de la calidad de los datos. No es sólo la cantidad de datos lo que importa, sino su relevancia, precisión y seguridad. Es crucial comprender que más datos no siempre es mejor. La relevancia de los datos desempeña un papel vital, ya que el uso de información obsoleta puede dar lugar a una toma de decisiones errónea.

Las empresas también debemos tener cuidado con los datos históricos, ya que la solución correcta del pasado podría no ser la más adecuada para el presente. Por ejemplo, un modelo de previsión de la demanda basado en IA desarrollado hace unos años puede haber sido muy preciso en su momento, pero si ahora se alimenta con datos de ventas de un período de cambios significativos en el mercado, las predicciones del modelo podrían estar completamente fuera de base. 

Del mismo modo, un sistema de inteligencia artificial aplicado a la evaluación del riesgo crediticio podría tomar decisiones erróneas si se basa en historiales de crédito anteriores a la pandemia del COVID-19, que afectó significativamente a los patrones de gasto y endeudamiento de los consumidores.

El enriquecimiento de datos es otro aspecto importante de una estrategia de datos completa. Tener en cuenta la información disponible interna y externamente que complementa los datos de la empresa garantiza una visión empresarial completa que tiene en cuenta la evolución del panorama del mercado.

Elegir las aplicaciones de inteligencia artificial adecuadas para nuestra empresa

Seleccionar las herramientas y tecnologías de inteligencia artificial adecuadas es fundamental. Más allá del bombo publicitario de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM), los métodos clásicos de machine learning siguen siendo eficaces para muchas necesidades empresariales y ofrecen soluciones sólidas de optimización, predicción y reconocimiento de patrones. 

Aunque los recientes avances en aplicaciones de IA para empresas, como las notables capacidades de los LLM, han captado la atención del público, las técnicas tradicionales de machine learning siguen siendo muy valiosas en muchas aplicaciones empresariales. Algoritmos como la regresión logística, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de soporte destacan en una serie de tareas, como la detección de fraudes, el mantenimiento predictivo y el modelado de la pérdida de clientes.

Estos métodos clásicos a menudo requieren menos datos y recursos computacionales que los últimos modelos de deep learning, lo que los hace más prácticos y rentables para ciertos casos de uso empresarial.

La decisión entre utilizar modelos de inteligencia artificial estáticos o dinámicos y el grado de participación humana en el bucle de la IA también pueden influir significativamente en el resultado de las iniciativas de IA. Las empresas debemos evaluar cuidadosamente las ventajas y desventajas de la flexibilidad y adaptabilidad de los modelos dinámicos frente a la estabilidad y explicabilidad de los modelos estáticos, sopesando nuestras necesidades empresariales específicas y el nivel de supervisión humana necesario.

Al comprender los puntos fuertes y las limitaciones de los enfoques de inteligencia artificial clásicos y de vanguardia, las empresas podemos crear un conjunto de herramientas sólido y complementario para abordar nuestros retos más importantes.

Integración empresarial de la IA: Cambio organizativo

Para que la IA sea realmente transformadora, debe integrarse tanto en los procesos tecnológicos como en la cultura organizativa. Para lograr el impacto más significativo, la inteligencia artificial no sólo debe automatizar tareas, sino también impulsar acciones y decisiones empresariales. Esto requiere una cultura que adopte la innovación, procesos perfeccionados para aprovechar la IA y una plantilla formada para utilizar estas nuevas herramientas con eficacia. 

Es esencial abordar los prejuicios de la IA, garantizar su uso ético y promover prácticas de IA responsables. Esto incluye centrarse en eliminar los sesgos y las alucinaciones en los modelos de IA y fomentar un entorno que priorice el desarrollo ético y responsable de la IA.

Conclusión

En Juice Studio, entendemos que el camino hacia la integración efectiva de la IA es complejo. Exige no solo tecnología de vanguardia y experiencia en ciencia de datos, sino también un profundo compromiso para ser verdaderos socios de nuestros clientes. Al centrarnos en las aplicaciones de IA adecuadas para tu negocio, podemos priorizar la integridad de los datos, seleccionar los modelos de IA apropiados y fomentar una cultura organizativa en sintonía con la innovación.

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