Trends of AI in Business: Uses, Benefits & Challenges

No se pueden subestimar los impactos de la IA en las operaciones empresariales actuales. ¿Por qué?

En primer lugar, el uso de la inteligencia artificial en los negocios está mostrando signos de aceleración. Aproximadamente tres cuartas partes de las empresas ahora utilizan IA o exploran usos de la IA.

La inteligencia artificial (IA) transforma radicalmente la forma en que operan las empresas, permitiéndoles automatizar tareas repetitivas, analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones informadas. Al aprovechar la IA, las empresas pueden optimizar los procesos, aumentar la productividad y obtener una ventaja competitiva.

En esta publicación, le brindaré una descripción general de la IA en los negocios, sus usos comunes, beneficios y ejemplos de IA de la vida real y formas en que puede usar la IA para respaldar su negocio.

¿Qué es la IA y cómo ayuda a las empresas?

La inteligencia artificial tiene una amplia gama de usos en las empresas, incluida la generación de contenido, la investigación de palabras clave, la optimización de los procesos laborales y la agregación de datos comerciales.

Para comprender la IA en los negocios, primero debemos comprender la IA.

¿Qué es la IA (Inteligencia Artificial)?

La inteligencia artificial puede realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la planificación y la resolución de problemas. En resumen, la IA está hoy en el centro del crecimiento empresarial.

Entonces, ¿qué es la IA en los negocios?

La inteligencia artificial en los negocios implica la aplicación de software informático inteligente con capacidades similares a las humanas para realizar actividades comerciales sin participación humana.

¿Cómo ayuda la IA a las empresas?

La IA permite a las empresas mejorar la experiencia del cliente, aumentar los ingresos, aumentar la productividad y la eficiencia e impulsar el crecimiento y la transformación empresarial. ¿Cómo?

Los procesos empresariales actuales tienen un alto nivel de complejidad que implica grandes cantidades de datos. Con una gran cantidad de datos, las empresas pueden obtener información valiosa para crear estrategias de crecimiento.

Al utilizar la IA en los negocios, las empresas pueden analizar grandes cantidades de datos rápidamente y en tiempo real y obtener información útil para tomar mejores decisiones. Esto permite a las empresas comprender e involucrar a los clientes, automatizar los procesos comerciales y mejorar la productividad y los ingresos al tiempo que reducen los gastos operativos.

¿Cómo funciona la IA en las empresas?

Los sistemas de IA funcionan consumiendo grandes cantidades de datos (datos de entrenamiento), analizando los datos en busca de correlaciones y patrones, y utilizando estos patrones para predecir estados futuros. La IA es una categoría interdisciplinaria de la informática con múltiples enfoques y avances en tecnologías clave o técnicas de IA, que incluyen lo siguiente:

(1) Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA que implica el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los sistemas informáticos aprender y tomar predicciones o decisiones. Implica desarrollar técnicas que permitan automáticamente a las computadoras (máquinas) aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan y extraen patrones de grandes conjuntos de datos para hacer predicciones o tomar acciones basadas en nuevas entradas.

(2) Aprendizaje profundo (DL)

El aprendizaje profundo es un tipo más avanzado de aprendizaje automático que funciona mediante representación pero con conjuntos de datos no estructurados. Utiliza una arquitectura de red neuronal artificial de inspiración biológica. DL está inspirado en la estructura y función de las redes neuronales del cerebro humano. Los algoritmos de aprendizaje profundo han respaldado el reconocimiento de imágenes y voz y las tareas de PNL.

(3) Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

En IA, el procesamiento del lenguaje natural es una herramienta lingüística en informática que permite a las máquinas aprender, leer, comprender, interpretar, generar y responder al lenguaje humano. Las técnicas de PNL se utilizan en diversas aplicaciones, como traducción automática, análisis de sentimientos, chatbots y asistentes de voz.

(4) Visión por computadora (CV)

La visión artificial (visión por computadora) es un área de la IA que permite a las máquinas computarizadas comprender e interpretar información visual de imágenes o videos. Las aplicaciones de las técnicas de visión artificial incluyen reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes, videovigilancia, vehículos autónomos, imágenes médicas y otras.

Usos comunes de la IA en los negocios

La IA se ha vuelto omnipresente en varios aspectos de las operaciones comerciales. El uso de la IA en operaciones y aplicaciones comerciales se está expandiendo. Algunos de los casos de uso más comunes incluyen:

1. Análisis de datos e inteligencia empresarial

Con la creciente cantidad de datos empresariales disponibles, encontrar información valiosa a partir de los datos puede resultar todo un desafío. Es por eso que muchas empresas están adoptando la IA en la inteligencia empresarial. La IA permite a las organizaciones analizar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa rápidamente. Estos conocimientos ayudan a las empresas a identificar tendencias, tomar decisiones basadas en datos y optimizar procesos. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar datos de IA para mejorar el marketing, comprender mejor a los clientes, realizar segmentaciones y crear experiencias personalizadas.

2. Servicio al cliente, experiencia y soporte

Uno de los casos de uso empresarial más comunes de la IA es la experiencia del cliente, el servicio y la asistencia. Aunque sigue siendo controvertida, la IA está reemplazando cada vez más a los humanos en el servicio al cliente. Las tecnologías impulsadas por IA, como los chatbots, los asistentes virtuales y los sistemas de recomendación personalizados mejoran las interacciones con los clientes. Proporcionan soporte instantáneo, recomendaciones personalizadas y experiencias personalizadas, lo que conduce a una mayor satisfacción y lealtad del cliente.Por ejemplo, la industria de eventos incorpora IA para resolver consultas de los asistentes relacionadas con el sistema de registro para eventos, procesamiento de pagos, navegación a través de la aplicación del evento, etc.

3. Marketing personalizado y dirigido con modelos predictivos

El marketing dirigido es una aplicación clave de la IA en los negocios. Los algoritmos de IA pueden predecir resultados futuros basándose en datos históricos, lo que permite a las empresas anticipar el comportamiento de los clientes, las tendencias de la demanda y los riesgos potenciales. Esto permite la toma de decisiones proactiva y la asignación de recursos. Por ejemplo, los proveedores de búsquedas en línea, los minoristas y otras entidades de Internet utilizan sistemas inteligentes de IA para comprender a los usuarios y sus patrones de compra.

4. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Con la IA, las máquinas ahora pueden leer, escribir y comprender idiomas como los humanos. Los chatbots y asistentes virtuales impulsados ​​por IA pueden comprender y responder al lenguaje humano, brindando atención al cliente personalizada y mejorando las experiencias de los usuarios. Con los avances en PNL, las empresas ahora ofrecen productos de asistente digital inteligente para ayudar a los usuarios en tareas rutinarias. Estos softwares de PNL ahora ayudan a las empresas a generar informes comerciales automatizados sin supervisión humana. También pueden realizar análisis de sentimiento para comprender la percepción que las personas tienen de las marcas a partir de diversas fuentes, como comentarios en línea, tweets, etc.

5. Análisis predictivo y recomendaciones de productos

Para aumentar la eficacia del marketing y la participación del cliente, las empresas recomiendan productos que retengan el interés de los clientes y satisfagan sus deseos. Empresas como Spotify, Amazon, Netflix, etc., están utilizando IA para comprender los hábitos y comportamientos de sus clientes para predecir y recomendar productos.

6. Creación de documentación y base de conocimientos

Con las herramientas sin código, ahora es más fácil documentar procesos y crear bases de conocimiento de la empresa. Scribe, por ejemplo, le permite capturar su pantalla y crear automáticamente guías prácticas con facilidad. Las herramientas sin código también proporcionan almacenamiento e intercambio de documentos en la nube adecuados. Y con ChatGPT, las empresas pueden automatizar todo el proceso de documentación de documentos como SOPS estándar, preguntas frecuentes, módulos de capacitación, etc.

11 tendencias clave de la IA en los negocios

La evolución de la inteligencia artificial fue lenta al principio, pero luego, de repente, se volvió rápida. Actualmente, varias tendencias están dando forma a la aplicación de la IA en los negocios. Las siguientes son algunas tendencias clave de la IA en los negocios:

1. Un tercio de las organizaciones utilizan IA

Según una encuesta de IBM, aproximadamente un tercio (31 %) de las organizaciones utilizan actualmente IA y el 43 % está explorando cómo utilizar la tecnología. Sólo alrededor del 34% de las empresas no han implementado ningún proyecto de IA. Además, las empresas más grandes tienen casi un 70% más de probabilidades que las más pequeñas de haber adoptado la IA. China lideró la adopción o exploración de la IA, seguida de India y España.

Los diversos factores que impulsan la adopción de la IA son:

• Avances que hacen que la IA sea más accesible
• Necesidades empresariales
• Necesidades empresariales cambiantes debido a la pandemia
• Automatiza procesos para potenciar el trabajo de mayor valor
• Proporciona confianza en los resultados empresariales
• Capacidad de implementar en cualquier lugar

2. La PNL está a la vanguardia de la adopción de la IA

El procesamiento del lenguaje natural (NLP), una de las tecnologías fundamentales para los modelos de IA, se está convirtiendo constantemente en una herramienta importante para la adopción de IA por parte de las organizaciones. Está ayudando a las organizaciones a capacitar a sus empleados e interactuar con sus clientes.

Pero existen algunas barreras para la adopción de la PNL, incluidas las siguientes:

• Tecnología costosa
• Requisitos de formación relevantes
• Es difícil mantenerse actualizado
• La tecnología es demasiado compleja para usarla
• Falta de herramientas necesarias en la organización

A pesar de las barreras, muchas organizaciones están adoptando la PNL en IA y automatización.

3. La IA generativa está aumentando

Una nueva área de la IA que recientemente ha ganado fuerza se llama IA generativa y se utiliza para producir contenido generado por IA. Entonces, ¿qué es la IA generativa?

La IA generativa se refiere al uso de técnicas y algoritmos de IA para crear contenido nuevo y original, como imágenes, vídeos, música o texto. Utilizó ML para procesar grandes cantidades de datos visuales o textuales, a menudo de Internet, para crear contenido "casi igual" según las instrucciones.La IA generativa, una tendencia creciente en los negocios, incluye tecnologías como un generador de video de IA, que permite a las empresas producir contenido de video original sin una gran participación humana.

La IA generativa existe desde ELIZA, un chatbot, en 1966. Pero años de trabajo en IA y mayores tecnologías de aprendizaje automático han llevado al reciente lanzamiento de nuevos sistemas de IA generativa, como ChatGPT y más.

Aplicaciones de IA generativa como ChatGPT y Google Bard tienen aplicaciones en industrias creativas, generación de contenido y simulación.Incluso hay generadores de contenido de IA que utilizan un modelo ajustado de IA generativa para generar contenido de formato largo para blogs y sitios web.

4. Las tecnologías de automatización de IA están cada vez más integradas

A medida que más empresas conocen el potencial de la IA, las tecnologías de automatización se integran cada vez más en las operaciones diarias para aumentar la eficiencia y ahorrar costos. Las empresas también están utilizando la automatización para casos de uso cada vez más complejos. Alrededor del 80% de las organizaciones ya utilizan o planean utilizar herramientas de automatización.

5. Las inversiones en IA han aumentado

Hay una implementación acelerada de la IA entre las organizaciones, especialmente después de la COVID-19. Otros factores que influyen en que las organizaciones adopten software de automatización de IA son la mejora de la productividad de los empleados y la necesidad de una mejor manera de interactuar con los clientes. Las siguientes son algunas áreas clave en las que muchas organizaciones planean invertir:

• IA generativa
• Automatización o incorporación de IA en aplicaciones y procesos de IA actuales
• Herramientas sin código
• Recapacitación y desarrollo de la fuerza laboral
• Soluciones patentadas de IA
• Aplicaciones de IA disponibles en el mercado
• Herramientas disponibles para crear sus propios modelos y aplicaciones

6. Documente la IA para optimizar la eficiencia del procesamiento.

También conocida como procesamiento inteligente de documentos (IDP), la tecnología de IA de documentos permite a las empresas automatizar y acelerar los procesos de entrada de datos redundantes. Document AI aprovecha la IA con ML para facilitar la extracción de datos de documentos como facturas, formularios, reclamaciones, contratos y SOP. Convierte documentos semiestructurados y no estructurados en información organizada o datos estructurados que la empresa utiliza para guiar la toma de decisiones.

7. Tecnología de código bajo y sin código

Durante décadas, el desarrollo de software requirió conocimiento y experiencia en el lenguaje de codificación. Esto fue una barrera para muchas personas. Hoy en día, la automatización ha ido más allá del departamento de TI y las empresas pueden acceder a procesos optimizados o innovadores. Las herramientas de documentación sin código, como las que ayudan a las empresas a aprovechar la IA para crear y respaldar su TI y solo su personal especializado.

8. Mayor intercambio de datos y acceso a datos para proyectos de IA

Es probable que la IA allane el camino para un mayor intercambio de datos, y existe la necesidad de un mayor acceso a los datos para los proyectos de IA. Las empresas modernas continúan recopilando cantidades de datos sin precedentes para obtener información valiosa y guiar la toma de decisiones a través de avances tecnológicos, como la informática de punta y la IoT, que han creado una avalancha de datos para las empresas.

Las tecnologías de inteligencia artificial en las empresas están aumentando la capacidad de las organizaciones para procesar datos y compartir datos e ideas. Las recientes demandas de privacidad y protección de los consumidores alimentan la tendencia del intercambio de datos asistido por IA. Por ejemplo, motores de búsqueda como Google y Safari prohíben las cookies de terceros. Ahora, las empresas comparten datos entre sí siempre que sigan las regulaciones requeridas. Agregue el intercambio de datos con herramientas de inteligencia artificial para brindar a las empresas información más completa sobre su audiencia.

Las organizaciones también deben asegurarse de que esta información sea accesible, segura, informe con precisión su inteligencia empresarial (BI) y cumpla con las normas de privacidad. El desafío es que esta enorme cantidad de datos se distribuye en extensos sectores de TI. Las organizaciones dicen que es muy importante poder construir y ejecutar sus proyectos de IA dondequiera que residan los datos.

9. Tecnología para el usuario final que democratiza la IA

Existe un debate sobre la brecha de habilidades en campos como el análisis y la ciencia de datos que está impactando negativamente las iniciativas de transformación digital. Los candidatos en ciencia de datos ahora tienen un precio alto y exigen salarios altos. Afortunadamente, las empresas están encontrando formas de democratizar la IA utilizando tecnología de código bajo y sin código. A medida que estas tecnologías se vuelven más refinadas, las empresas pueden utilizarlas para ayudar a cerrar la brecha de habilidades. Por ejemplo, en lugar de costosos redactores técnicos para desarrollar manuales técnicos, las empresas pueden utilizar ChatGPT para escribir sus manuales.

10. Empresas que equilibran la automatización y el aumento

Las empresas todavía están intentando lograr un equilibrio entre las tecnologías de IA utilizadas en la automatización y el aumento. Si bien las tecnologías modernas de IA en las empresas están diseñadas para reducir la necesidad de intervención humana, también deberían ayudar a las empresas a aumentar la agilidad y maximizar la eficiencia operativa. Pero todavía se necesita alguna aportación humana, al menos por ahora. Por ejemplo, el contenido generado por IA necesita intervención humana para optimizar la información. En el futuro, las empresas se esforzarán por aprender a equilibrar ambas cosas. Por ejemplo, pueden utilizar la IA para automatizar procesos redundantes y utilizar el aumento humano estratégico para guiar sus direcciones.

11. Las empresas enfrentan barreras para la adopción de IA

La adopción de la IA puede estar creciendo exponencialmente, pero las organizaciones enfrentan algunos desafíos al adoptar la tecnología. Los principales desafíos para la adopción de la IA son:

• Conocimiento o experiencia limitados
• Falta de habilidades
• Aumento de los silos de datos
• Complejidad de los datos
• Falta de plataformas o herramientas para desarrollar modelos de IA
• La IA es muy costosa de implementar

El aumento de los silos de datos, los costos y la complejidad de los datos constituyen el mayor desafío para la adopción de la IA en las empresas. Las habilidades, el conocimiento o la experiencia limitados son la barrera más grande para las organizaciones más pequeñas.

¿Qué significa la IA para los empleados?

La integración de la IA en las empresas inevitablemente plantea preguntas sobre su impacto en los empleados. Entonces, ¿cómo son la IA y el futuro del trabajo?

La IA en los negocios es bidireccional:

• La IA puede automatizar ciertas tareas y hacerlas redundantes para la operación humana.
• La IA en las empresas también creará nuevas oportunidades para que los empleados mejoren sus habilidades y se concentren en actividades de mayor valor.

Por lo tanto, en lugar de reemplazar empleos, la IA puede potencialmente aumentar las capacidades humanas, permitiendo a los empleados trabajar de manera más efectiva y creativa mientras mejora la productividad empresarial.

Si bien todavía hay más debate sobre lo que significa para los empleados el aumento de la IA en las empresas, la gente está de acuerdo en algunas tendencias que se pueden esperar.

Por ejemplo, es probable que se produzca un cambio hacia habilidades más especializadas y una orientación hacia la tecnología. La fuerza laboral puede transformarse y volverse más especializada. Los roles que no se pueden automatizar, como la creatividad, la resolución de problemas y las habilidades cualitativas, pueden ser cada vez más necesarios en el desempeño laboral.

5 ejemplos de la vida real de IA en los negocios

A continuación se muestran ejemplos de inteligencia artificial en negocios:

1. Recomendaciones en Netflix, YouTube y Spotify

Netflix, Spotify, YouTube y otros servicios de streaming utilizan el historial de visualización o visualización de un usuario para recomendar qué mirar en función del historial de visualización o escucha del usuario. Esto ayuda a proporcionar contenido personalizado para mejorar la experiencia y satisfacción del cliente.

2. Plataformas de comercio electrónico

Amazon, Alibaba y otras plataformas de comercio electrónico integran la IA en sus plataformas para mejorar las experiencias de los clientes. Su motor de recomendaciones utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar la navegación del usuario y el historial de compras, proporcionando recomendaciones de productos personalizadas que aumentan la participación del cliente e impulsan las ventas.

3. IA en la atención sanitaria

Las organizaciones sanitarias están aprovechando la IA para el análisis de imágenes médicas. Las empresas médicas utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para analizar imágenes médicas, lo que ayuda a los radiólogos a detectar anomalías y diagnosticar enfermedades con mayor precisión. Esto mejora la atención al paciente y reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para el diagnóstico. Un ejemplo es BPO sanitario.

4. Transporte

Hay muchas formas en que se aplica la IA en las empresas de transporte, incluidas las siguientes:

• Las aplicaciones para pedir taxis como Uber aprovechan la inteligencia artificial para predecir la demanda y el tráfico, reducir el tiempo estimado de llegada y relacionar a pasajeros y conductores.
• Los mapas utilizan sistemas de navegación de inteligencia artificial para mejorar el transporte y la navegación al mismo tiempo que brindan direcciones y mejoran la detección del tráfico.
• Los automóviles autónomos como Tesla utilizan algoritmos de inteligencia artificial para navegar por las carreteras y tomar decisiones.

5. Creación de contenido

Herramientas como Document 360, Scribe, etc. Utilice una IA generativa para ayudar a las empresas a documentar los procesos. Las empresas pueden documentar y compartir procesos, SOP, preguntas frecuentes, manuales, etc.

Además, las herramientas de creación de contenido impulsadas por IA van más allá de la documentación textual. Por ejemplo, un generador de vídeo con IA a partir de texto puede transformar el contenido escrito en atractivas presentaciones de vídeo, mejorando la comunicación y el intercambio de conocimientos dentro de las organizaciones. Esta herramienta permite a las empresas optimizar los procesos de creación de contenido, garantizando coherencia y eficiencia y al mismo tiempo atiende a diversos estilos y preferencias de aprendizaje.

TL; DR: Tendencias de la IA en los negocios: usos, beneficios y desafíos

Conclusión

La inteligencia artificial se ha convertido en una poderosa herramienta para empresas de diversos sectores.

Desde el análisis de datos, el modelado predictivo y el procesamiento del lenguaje natural hasta la IA generativa, las empresas están utilizando la IA para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y mejorar la toma de decisiones.

La inteligencia artificial se está volviendo cada vez más crucial para las organizaciones en su viaje de transformación digital. Cada vez más organizaciones están utilizando o explorando la IA. Además, el despliegue de la IA se ha acelerado como resultado de la pandemia de COVID-19.

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