Inteligencia artificial (IA): ¿qué es? Aplicaciones en la empresa

La inteligencia artificial (IA) es un área que se ha desarrollado intensamente los últimos años debido a la posibilidad de una amplia aplicación de sus funciones. Es complicado no darse cuenta del gran potencial de la IA en casi todas las industrias y sectores de la economía. Esta tecnología aportará valor a casi todas las industrias y empresas en el futuro. Por ello, crece la preocupación entre los empleados de que la inteligencia artificial sustituya a la mano de obra humana. Sin embargo, los expertos tienen una opinión diferente: creen que la IA será más bien un elemento de apoyo a los recursos humanos. Especialmente los puestos directivos y especializados estarán respaldados por soluciones basadas en IA.

Si quieres aprender más sobre la inteligencia artificial, cómo funciona, cómo puede afectar al funcionamiento de tu empresa, así como por qué es el futuro de los negocios, entonces sigue leyendo este artículo, en el que resolvemos muchas dudas relacionadas con este tema.

Comencemos con los conceptos básicos. La inteligencia artificial (Artificial Intelligence) es una rama de la informática que estudia las reglas que rigen el comportamiento mental humano y crea programas o sistemas informáticos que simulan el pensamiento humano. Esta tecnología aborda tareas específicas que requieren el proceso de aprendizaje y análisis de nuevas circunstancias o datos mientras se resuelve una tarea o problema determinado. En resumen, el sistema recibe datos, los procesa y reacciona de manera similar a lo que haría un humano.

La inteligencia artificial se basa en combinar enormes cantidades de datos con un procesamiento rápido e iterativo y con algoritmos inteligentes. Como consecuencia, el sistema IA puede aprender automáticamente en función de los patrones y características de los datos. La IA tiene muchos subcampos, y uno de ellos es la rama del aprendizaje automático. A menudo surge la pregunta, de cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también conocido como machine learning.

Hay que destacar que la inteligencia artificial y el machine learning están estrechamente relacionados, pero no se puede decir que sean idénticos. La IA es la capacidad de un sistema informático para mapear las funciones cognitivas humanas, que incluyen el aprendizaje y la resolución de problemas, mientras que el aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial que permite a un ordenador desarrollar su análisis. Su función es automatizar la construcción de modelos analíticos. El machine learning o aprendizaje automático utiliza redes neuronales, así como estadísticas e investigación.

Se puede decir que la red neuronal es un modelo muy simplificado del cerebro, ya que se compone de muchos elementos (series de algoritmos) que procesan la información. La tarea de las redes neuronales es facilitar que un sistema informático logre las capacidades de la inteligencia artificial utilizando el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo se utiliza para reconocer imágenes y también es responsable del procesamiento del lenguaje natural.

Se puede decir que la historia de la inteligencia artificial se remonta a los años 50, porque fue entonces, en 1956 para ser exactos, cuando se definió por primera vez el término "inteligencia artificial". Esto ocurrió en una conferencia en Dartmouth (EEUU) organizada por el informático John McCarthy. Los años siguientes fueron muy fructíferos en cuanto a avances en este tema. Por ejemplo, en 1966 el robot "ELIZA" se convirtió en el primer chatbot que se comunicaba no a base de código informático, sino de lenguaje humano.

Por otro lado, en los años 80 se observó cómo la IA podía utilizarse comercialmente, lo que renovó la inversión en este campo de la ciencia. La tecnología de la inteligencia artificial (concretamente los programas informáticos) comenzó a utilizarse para realizar tareas específicas, lo que fue acogido con especial entusiasmo por las empresas. 

Hoy en día, el uso de la inteligencia artificial en el trabajo diario tanto en medianas como en grandes empresas se ha convertido en un hecho. Y aunque no todas las organizaciones podrán aprovechar esta tecnología en este momento, es sin duda una de las herramientas de más rápido crecimiento y más prometedoras. Su uso en la mayoría de los sectores puede proporcionar una mayor eficiencia laboral y, como resultado, una ventaja competitiva. El funcionamiento de la inteligencia artificial se centra principalmente en las habilidades de máquinas como un ordenador o incluso aplicaciones específicas para el aprendizaje y el pensamiento. Por lo tanto, se puede decir que si un programa realiza algunas tareas que generalmente se realizan con la ayuda de la inteligencia humana, significa que usamos IA.

Pero ¿cómo ayuda exactamente la inteligencia artificial en el trabajo diario de las empresas? En primer lugar, tiene un efecto positivo en la organización del trabajo, así como en la calidad de los servicios prestados. Un ejemplo del uso de la IA es el servicio al cliente. Los algoritmos de IA pueden buscar, ordenar y filtrar información, por ejemplo, sobre clientes de muchas fuentes. Esto hace que sea muy fácil para las empresas ponerse en contacto con el cliente. Los chatbots o asistentes virtuales que ayudan a los clientes a utilizar los servicios de la empresa son muy populares.

Además, los sistemas de IA pueden apoyar la implementación de procesos en los siguientes departamentos: recursos humanos, contabilidad y finanzas, marketing, comercial o administración. Las máquinas totalmente automatizadas también son capaces de realizar tareas relacionadas con la logística, ya que analizan enormes cantidades de datos que son generados, por ejemplo, por los sistemas WMS.

Los principales sectores en los que se utiliza la IA son los siguientes:

• Finanzas y banca. Sistema de recomendación (proponiendo los productos adecuados a los clientes del banco en función del análisis de su comportamiento), apoyando las operaciones bursátiles, estimación de riesgos, detección de fraude e intentos de extorsión
• Transporte y logística. Estimación del acceso a un punto específico en tiempo real, aplicaciones para conductores (el llamado asistente personal), estimación más precisa del tiempo de los pedidos de transporte y automóviles autónomos (actualmente los autobuses autónomos, el transporte ferroviario de mercancías ya están en funcionamiento).
• HI-TECH y telecomunicaciones. Contacto telefónico automático controlado por bots y chatbots, herramientas de análisis de Big Data, actividades en el área de garantía de calidad inteligente de los servicios.
• Atención médica. Diagnósticos mediante bots y chatbots, robots que realizan operaciones, identificación y monitoreo de pacientes de los llamados grupos de alto riesgo, pronóstico de enfermedades, automatización de pruebas de diagnóstico, mantenimiento de registros médicos, dispositivos para diagnósticos remotos (por ejemplo, aquellos que controlan el trabajo del corazón durante todo el día).
• Comercio. Los chatbots recopilan una gran cantidad de datos sobre los clientes, sobre la base de los cuales se puede optimizar el trabajo de los vendedores, así como para ofrecer ofertas personalizadas por ellos. Con la ayuda de la inteligencia artificial, es posible ajustar los programas de fidelización, la forma en que se manejan y procesan los pedidos, la entrega de productos o los métodos de pago a los consumidores.
• TI / Ciberseguridad. La seguridad de los procesos es mayor (el algoritmo de inteligencia artificial puede aumentar significativamente la efectividad de la protección contra ataques cibernéticos) y aumenta la eficiencia al optimizar las tareas de TI, pronosticar y reconocer fallos o mal funcionamiento.

La inteligencia artificial ofrece multitud de ventajas para una empresa. Los beneficios más destacados son los siguientes:

• La inteligencia artificial automatiza procesos repetitivos que hasta ahora han sido dominio de los humanos y se basaban en el razonamiento humano. 
• La IA utiliza redes neuronales que se basan en algoritmos y técnicas de aprendizaje profundo, lo que a su vez permite la adquisición, monitoreo e interpretación de datos sucesivos (la IA proporciona un contexto más amplio y un mejor análisis de datos)
• Sobre la base de datos más detallados y su análisis, los gerentes de la empresa tomarán mejores decisiones de gestión.
• La inteligencia artificial es un gran apoyo en la implementación y optimización de procesos internos, lo que afecta a la mayor eficiencia de los empleados.
• Las aplicaciones de IA minimizan el error humano: las máquinas suelen ser más precisas.

Antes de pasar a la implementación de soluciones de IA en nuestra empresa, debemos hacer un análisis preliminar previo a la implementación, así que pensemos en primer lugar en qué área de actividad de nuestra empresa se debe utilizar la inteligencia artificial. Además, vale la pena responder a las preguntas: ¿qué valor comercial pueden aportar las nuevas tecnologías y cómo vemos las próximas etapas del desarrollo de estas? Después de una finalización positiva de esta fase, es necesario mirar las soluciones disponibles en el mercado y hacer una selección. Siempre hay que apostar por soluciones que ayuden a aumentar el valor para nuestros clientes, y no las que actualmente están de moda, porque van seguidas de un aumento de las ventas.

Si elegimos el sistema de IA adecuado, el siguiente paso será migrar datos estructurados y desarrollar el modelo hasta su aplicación final. Hay que recordar que incluso el algoritmo más avanzado no servirá de mucho si los datos que procesamos todos los días son de baja calidad. Por eso es importante organizar los datos preferentemente a través de bases de datos adecuadas que den acceso a información actualizada. La integración y actualización de bases de datos es proporcionada por sistemas ERP profesionales.

Una vez la organización ha decidido cuál será su solución de inteligencia artificial más adecuada, es el momento de implantar el software. Y aquí es donde pueden aparecer los obstáculos. ¿Qué limitaciones y obstáculos pueden surgir durante la implantación del software y cómo pueden superarse?

El mayor obstáculo para implementar la IA es la falta de conocimientos y habilidades adecuadas. Las nuevas tecnologías a menudo plantean preocupaciones, preguntas y dudas a los empleados, por lo que es tan importante llevar a cabo la formación profesional de los futuros usuarios de los sistemas. Es bueno elegir un proveedor de este tipo que brinde la ayuda de especialistas en todas las etapas de implementación. Prestemos atención también al soporte post-implementación que se ofrece en las empresas proveedoras de aplicaciones, así como a sus recomendaciones.

Otro gran obstáculo es la falta de datos de alta calidad en la empresa. ¿Qué significa esto exactamente? Cada organización recopila datos, pero es importante hacerlo de la manera correcta para centrarse en su calidad y relevancia. Preparar datos cualitativos para su uso por inteligencia artificial, y así desarrollar una ventaja competitiva, es un proceso que requiere mucho tiempo y diligencia. Los sistemas ERP avanzados ayudan en la recopilación adecuada de grandes conjuntos de datos y su integración. A su vez, sobre su base, tenemos la oportunidad de realizar análisis posteriores que contribuirán a tomar buenas decisiones de gestión y a un mejor desarrollo empresarial en el futuro.

Otro problema es que las empresas no tienen las herramientas o equipos adecuados (incluidas las máquinas y los ordenadores profesionales). Las empresas que quieran aprovechar los beneficios de la tecnología de IA deben tener plataformas para desarrollar modelos analíticos y de aprendizaje automático avanzados.

La gran cantidad de datos de hoy en día, combinada con la capacidad de cálculo de los ordenadores modernos, ofrece oportunidades realmente grandes para hacer crecer el negocio. Además de las soluciones de inteligencia artificial, también vale la pena examinar los sistemas de inteligencia empresarial (BI), ya que, al igual que la IA, se basan en la estadística. El objetivo del software Business Intelligence es modificar los datos disponibles para convertirlos en información que pueda utilizarse eficazmente para dirigir una organización. Los programas de BI permiten analizar y visualizar los datos de los sistemas CRM y ERP, por ejemplo. Con Exact Insight y la plataforma Synergy, los usuarios pueden convertir fácilmente grandes cantidades de datos en tendencias y KPI.

Las tecnologías de BI basadas en mecanismos de inteligencia artificial facilitan el trabajo y la gestión.