Domando la IA. ¿Cómo dar los primeros pasos para aplicar la IA en tu negocio? | IA en los negocios #119

¿Qué tan fácil es domesticar la IA en una empresa? Introducción

Aunque la Inteligencia Artificial (IA) está ganando popularidad entre las empresas en Polonia, todavía hay muchas compañías que no están aprovechando completamente su potencial. Según un estudio de KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), solo el 15% de las empresas en nuestro país utilizan actualmente soluciones de IA, mientras que el promedio global es del 35-37%. Al mismo tiempo, hasta el 62% de las empresas que han implementado IA no monitorean la efectividad de estas implementaciones, es decir, no saben qué impacto, si es que lo ha tenido, han tenido.

Estas cifras muestran el enorme potencial no aprovechado de la inteligencia artificial en los negocios polacos. Por otro lado, el 13% de las empresas planeaba implementar IA para finales de 2023, lo que podría ser un signo de la próxima ola de adopción de esta tecnología disruptiva. De hecho, las empresas ven numerosos beneficios de la IA, como el aumento de la productividad, la mejora de la calidad de productos y servicios, un mejor rendimiento financiero y una posición competitiva fortalecida.

Paso 1. Entender la diferencia entre IA, aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa

Si estás considerando dar el primer paso hacia la implementación de IA en tu negocio, vale la pena aprender los conceptos básicos de este grupo de tecnologías. Antes de poder realizar el potencial de la IA en tu negocio, necesitas entender la diferencia clave entre la Inteligencia Artificial (IA) en su sentido más amplio, el Aprendizaje Automático (ML) y la IA Generativa. Estos términos a menudo se utilizan indistintamente, pero en realidad describen conceptos ligeramente diferentes.

IA se refiere a la capacidad general de las máquinas programadas, como computadoras o robots, para ‘pensar’ de manera similar a los humanos y para imitar el comportamiento inteligente. Los sistemas de IA pueden asimilar, analizar y utilizar conocimientos del mundo real para derivar nueva información. Ejemplos de tecnologías basadas en IA incluyen el reconocimiento de voz, imagen y facial.

Por otro lado, el aprendizaje automático (ML) es un campo de la IA en el que los sistemas informáticos aprenden de los datos y toman decisiones sin intervención humana directa. Una característica clave del ML es la capacidad de auto-mejorarse continuamente y adaptar algoritmos basados en nuevos datos de entrada.

Con el rápido desarrollo de la IA generativa, cuyo signo principal es la loca popularidad de ChatGPT, también es importante entender esta nueva tendencia. La IA generativa es capaz de generar nuevos datos, como texto, imágenes, video y audio, o incluso código de computadora. Lo hace aprendiendo de grandes cantidades de datos de entrenamiento. Los modelos de lenguaje, como ChatGPT, aprenden los patrones y reglas inherentes a los datos de entrada y luego utilizan este conocimiento para crear nuevos textos únicos que se asemejan a los escritos por humanos.

El poder de la IA generativa radica en su flexibilidad y capacidad para remixar y sintetizar información de manera innovadora.

Definir las necesidades empresariales

El segundo paso es identificar las necesidades específicas de tu negocio que pueden ser satisfechas mediante la implementación de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este proceso comienza con un análisis profundo y una cuidadosa consideración de varias preguntas:

1. ¿Qué resultados específicos deseas lograr? Podría ser un aumento de ingresos, optimización de la cadena de suministro o un mejor servicio al cliente.
2. ¿Cuáles son los principales obstáculos para alcanzar estos objetivos?
3. ¿Cómo pueden la IA y el aprendizaje automático ayudarte a superarlos?
4. ¿Cómo deseas medir el éxito de tal iniciativa? Vale la pena planificar desde el principio cómo se evaluarán los resultados, especialmente dado cuántas empresas omiten este paso clave. Esto puede basarse en KPIs, ganancias financieras directas u otras métricas definidas específicamente para esta implementación.
5. ¿Qué tipo de datos ya tienes? Los datos son un recurso clave que la IA recién implementada de una empresa utilizará. Pregúntate, ¿qué datos adicionales necesitarás para aprovechar al máximo el potencial de la IA?

Para comprender completamente el valor de responder a estas preguntas, veamos un ejemplo práctico. Imagina una pequeña firma contable que estaba luchando con procesos manuales y prolongados para manejar documentos de clientes. Definieron su objetivo como “automatizar la contabilidad para acelerar el procesamiento y aumentar la productividad”.

Los principales obstáculos eran el tiempo dedicado a tareas tediosas y los grandes volúmenes de documentos que necesitaban ser procesados. Después de revisar estos desafíos, el equipo identificó el procesamiento de documentos basado en IA como una solución potencial: tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que podría extraer y categorizar automáticamente datos financieros relevantes, reducir errores y acelerar procesos.

Las formas de medir el impacto fueron, en este caso, un aumento en el número de documentos procesados por mes y una reducción en el tiempo promedio de procesamiento por pedido. También era importante evaluar los recursos de datos: en este caso, el volumen de recibos, facturas y otros documentos financieros necesarios para entrenar los sistemas de IA.

Este ejemplo ilustra la importancia de definir claramente tus necesidades empresariales al comienzo del proceso de implementación de IA. Solo de esta manera puedes identificar las soluciones adecuadas e implementarlas correctamente para ofrecer el máximo valor a tu negocio.

Fuente: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vale la pena recurrir a herramientas como SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) o Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation utiliza tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para automatizar la comprensión del contenido de documentos, lo cual es clave para tareas robóticas y procesos de toma de decisiones. Una vez que el texto ha sido analizado, el sistema agrega los datos recopilados y los presenta en una forma estructurada, lista para su uso en automatización de procesos robóticos (RPA) y aplicaciones de análisis. Con la tecnología que hemos desarrollado, es posible crear modelos de manera eficiente que interpretan la información contenida en una amplia variedad de documentos empresariales.

SensID Cognitive Automation permite la integración de datos de diversas fuentes textuales, incluidos datos estructurados (como bases de datos), datos semi-estructurados (como formularios, csv, html, etc.) y datos no estructurados (como doc, pdf, etc.), proporcionando una vista unificada de la información.

Microsoft AI Builder es parte de la Microsoft Power Platform. Con él, puedes crear y utilizar modelos de IA para ayudar a optimizar tus procesos empresariales. Puedes usar un modelo preconstruido que está listo para muchos escenarios comerciales comunes, como el reconocimiento de documentos, o crear un modelo personalizado para satisfacer los requisitos específicos de tu empresa.

Otra opción que vale la pena probar es Docsumo, que utiliza OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) para leer documentos y es confiado por grandes empresas como PayU y Hitachi.

Paso 3. Descubre cómo la IA puede ayudar a tu negocio

Después de identificar tus objetivos y desafíos empresariales, el siguiente paso lógico es identificar las formas específicas en que la IA puede agregar valor y beneficios a tu negocio. A veces, el camino puede no ser obvio, así que considera la amplia gama de posibles beneficios.

Uno de los factores clave de valor de la IA es aumentar el valor entregado a los clientes. Con el poder del aprendizaje automático y el análisis de datos avanzado, la IA puede ayudar a las empresas a comprender mejor las preferencias y comportamientos de los consumidores. Esto permite una experiencia de compra más personalizada y satisfactoria.

Otro factor clave es el potencial de la IA para aumentar la eficiencia y productividad de los empleados. Al automatizar tareas repetitivas y que consumen tiempo, la IA puede ofrecer ahorros significativos y permitir que los equipos se concentren en actividades más estratégicas y creativas, así como mejorar significativamente la satisfacción laboral. De hecho, el 59% de quienes trabajan en roles de gestión creen que el uso de la IA en el lugar de trabajo mejora la satisfacción laboral (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Finalmente, no debemos olvidar las ganancias comerciales directas que a menudo resultan de la implementación de soluciones de IA. Al optimizar procesos, mejorar operaciones y hacer un mejor uso de los datos, las organizaciones pueden maximizar ingresos y beneficios.

Entonces, ¿aumentará la IA la satisfacción de tus clientes? ¿Maximizará la productividad de los empleados? ¿Contribuirá al crecimiento de los ingresos? Si la respuesta a alguna de estas preguntas es “sí”, entonces la IA ciertamente merece tu atención.

Fuente: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Paso 4. Evalúa tus propias capacidades para implementar IA

Con una comprensión del enorme potencial de la IA, ahora enfrentas el mayor desafío: evaluar y preparar tus propias capacidades organizativas y recursos para implementar efectivamente nuevas tecnologías. Desafortunadamente, a menudo hay una brecha significativa entre lo que queremos lograr y lo que realmente podemos entregar dentro de un tiempo y presupuesto dados.

Si ves numerosas oportunidades para usar IA en tu empresa, necesitas comenzar con una evaluación honesta de tus competencias y herramientas. Pide a tus profesionales de TI que respondan honestamente las siguientes preguntas:

• ¿Tenemos un equipo de desarrollo interno con las habilidades adecuadas para construir una solución de IA a medida desde cero?
• Si no, ¿deberíamos considerar comprar un producto de IA estándar ofrecido por proveedores externos?
• ¿O sería más rentable involucrar estratégicamente a un socio externo experimentado para desarrollar conjuntamente una solución adaptada a nuestras necesidades?

Debido a la falta de recursos internos, la mejor solución puede ser externalizar completamente tu proyecto de implementación de IA a una empresa externa especializada. Cualquiera que sea el camino que elijas, un buen primer paso es investigar a fondo las soluciones de IA disponibles en el mercado y evaluar si alguna de ellas podría satisfacer las necesidades actuales de tu organización. Comprar un producto estándar puede ser una opción más rentable que construir desde cero.

Recuerda que la integración de IA es diferente de una implementación típica de nuevo software. Requiere experiencia en aprendizaje automático, procesamiento de grandes datos y algoritmos avanzados. Si tu organización no tiene esta experiencia, trabajar con especialistas externos puede ser inevitable para maximizar las posibilidades de éxito del proyecto.

Paso 5. Considera consultar a un especialista

A pesar del entusiasmo por la tecnología de IA, muchos gerentes todavía tienen miedo de dar los primeros pasos debido a la falta de habilidades dentro de su organización. Si eres uno de ellos, considera traer a un consultor especialista o una empresa externa.

Construir sistemas de IA es significativamente diferente de desarrollar aplicaciones comerciales típicas. Es un área de especialización altamente especializada, que requiere habilidades avanzadas en aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo y análisis de grandes datos.

Por ejemplo, crear un asistente virtual de IA que pueda comunicarse efectivamente con los clientes requiere no solo una sólida base de desarrollo completo, sino también tecnología de procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial generativa.

Si tu equipo carece de tales habilidades especializadas, puede tener más sentido buscar asistencia externa. Las empresas y agencias de consultoría de IA especializadas pueden proporcionar no solo la experiencia y el conocimiento relevantes, sino también procesos probados y mejores prácticas para aumentar las posibilidades de éxito de tus iniciativas.

Por supuesto, contratar expertos externos conlleva un costo adicional. Sin embargo, es importante recordar que una implementación inadecuada de la IA puede llevar a pérdidas financieras aún mayores debido a errores, tiempo de inactividad y la necesidad de correcciones. O simplemente a un mal funcionamiento de todo el sistema, que no realizará las tareas para las que fue creado. Por eso, trabajar con especialistas es a menudo una inversión sabia que puede ahorrarte tiempo y dinero a largo plazo.

Fuente: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Domesticar la IA – resumen

Implementar inteligencia artificial en una empresa es, sin duda, una tarea seria y desafiante, pero también es una gran oportunidad para la transformación y el crecimiento empresarial. Abre la puerta a innumerables oportunidades para aumentar la eficiencia, optimizar procesos y ofrecer un mayor valor a los clientes.

Como ya hemos visto, muchas empresas en todo el mundo, desde pequeñas empresas hasta grandes corporaciones, están utilizando con éxito la IA para automatizar tareas tediosas, analizar grandes conjuntos de datos y tomar mejores decisiones basadas en hechos.

Por supuesto, como con cualquier iniciativa empresarial seria, el camino hacia una implementación exitosa de la IA es una planificación detallada y la adherencia a principios probados.

Implementar IA es un proceso iterativo. Por eso, lo mejor es comenzar con un pequeño proyecto piloto, realizar pruebas y recopilar comentarios. Con base en esto, será más fácil tomar decisiones sobre el desarrollo o ajustes posteriores. Además, no olvides un factor clave de éxito: los datos. Cuantos más datos de calidad alimentes a tus sistemas de IA, mejor aprenderán y rendirán.

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