Estrategias Efectivas de Implementación de IA en Empresas

La Inteligencia Artificial (IA) demostró ofrecer grandes ventajas competitivas a las empresas de distintos sectores. Entre las capacidades de esta tecnología podemos mencionar: el aprendizaje continuo, la adaptabilidad, el procesamiento de grandes cantidades de datos, la realización de tareas repetitivas, el cálculo de riesgos, el margen de error y las proyecciones a futuro. En esta nota vamos a explorar cuáles son las estrategias de Implementación de IA en Empresas. 

¿Cómo cambia la cultura de la Inteligencia Artificial en las organizaciones?  

Implementar estrategias de Implementación de IA en Empresas, implica incorporar la tecnología a otro nivel. Requiere de la integración de cambios en la estructura y los procesos productivos de una empresa. Esto es porque la aplicación de la robótica, los algoritmos y distintos sistemas se combinan para mejorar tanto los procesos como los productos finales. De la misma manera, se agilizan los pedidos, la distribución y la cadena de suministros. 

La cultura de la Inteligencia Artificial en organizaciones requiere de una mentalidad flexible capaz de incorporar los cambios que trae aparejado esta tecnología. Algunos de los cambios de los que se pueden beneficiar las empresas son la automatización de procesos y la reducción de errores humanos. Ambos beneficios generan un alto impacto en la estructura, la dinámica laboral, la generación del producto final, así como la relación con el cliente. 

Por eso, decimos que la cultura de la IA empuja en su avance procedimientos y tareas que comienzan a ser consideradas obsoletas. La aplicación de esta tecnología puede llevar a la reducción de talentos en la compañía al tiempo que perfecciona el ritmo de las tareas a desempeñar. Puede anticiparse a detectar errores y corregirlos en simultáneo, sin afectar a los tiempos de entrega planificados. Esto acelera los tiempos en cada una de las etapas de la producción.

Puede administrar y gestionar las distintas instancias en la cadena de suministro. Desde la recepción de las materias primas, el almacenamiento y controlar que no se produzcan cambios que puedan afectar a sus condiciones de óptima conservación. También puede ser utilizada en la organización y la coordinación de los pedidos, al igual que en la entrega y la distribución. Las empresas deben adaptarse a la celeridad en los tiempos, al igual que a los cambios que implica su implementación. 

Por eso cada vez más profesionales se forman en propuestas de tecnologías digitales avanzadas, como el big data and analytics. 

¿Cómo puedo comenzar a incorporar la inteligencia artificial en mi estrategia empresarial? 

En el apartado anterior, comentamos sobre el cambio de cultura que implica la adopción de la IA en cuanto a las actividades en una empresa. Ahora vamos a explorar cuáles son los pasos a seguir que una compañía debe considerar para desarrollas estrategias de Implementación de IA en Empresas. Para ello tenemos que tener en claro que es lo que esperamos obtener y mejorar con la IA. 

Estrategias de Implementación de IA en Empresas: Pasos a seguir

Identificar cuáles son los objetivos y las necesidades a cumplir

Preguntarnos que esperamos resolver en la organización con la IA, que valor puede aportar y si estamos dispuestos a realizar los cambios que sean necesarios para su aplicación.

Seleccionar cuál es la IA que mejor se adecúa a las necesidades

Para esto es importante investigar las aplicaciones más frecuentes son el uso de Chatbots, automatización de tareas, Machine Learning, etc.

Elaborar una estrategia de uso de datos

Este punto puede llamar la atención, pero debemos saber que la IA se alimenta de datos. Usa esa información para mejorar procesos, productos, identificar errores, etc.. Entonces es importante definir de qué manera se van a obtener los datos, cómo se los va a almacenar y cómo va a ser el acceso a los mismos. 

Otro punto a tener en cuenta es la privacidad de estos datos, ya que en algunos casos se trata de información personal de los clientes como nombre, tarjeta de crédito, domicilio, etc. Se debe velar por el cuidado de esta información que esté expuesta al hackeo. 

Contar con un equipo dedicado a IA

El control y seguimiento del funcionamiento de la IA requiere de un equipo especializado. En general se cuenta con expertos en IA avanzada, científicos e ingenieros de datos que necesitan de formación y actualización constantes. Teniendo en cuenta que este personal va a acceder a información valiosa sobre el negocio, al igual que a los datos de los clientes, lo ideal es que este equipo sea parte de la compañía. 

Definir un modelo de IA

El modelo de IA utilizado debe poder hacer análisis de los datos, detectar patrones, hacer predicciones y aprender.

 

Integrar el modelo de IA a las operaciones del negocio

Cuando el modelo de IA está entrenado y probado, se puede avanzar en la integración a los procesos internos y a las operaciones comerciales. En principio se recomienda realizar un período de prueba de manera de contar con tiempo para realizar ajustes en el sistema.

Monitorear el rendimiento

Se requiere del control y evaluación del rendimiento. De esa manera, podemos asegurarnos que está funcionando tal como fue planificado y está dando los resultados esperados.

Evaluar el proceso de mejoras continuas

El desarrollo de estrategias de implementación de IA en empresas es un proceso de evolución constante. Por ello, es vital verificar que el proceso de mejora continua esté funcionando correctamente, ya que es lo que va a permitir las mejoras en el negocio y acceder a ventajas competitivas. 

La cultura de la IA en empresas implica la integración de nuevas formas de sistematización de procesos, control, seguimiento y aprendizaje. Las utilidades de la IA en empresas son múltiples. La automatización empresarial permite acelerar y perfeccionar distintas instancias: desde la gestión de insumos, la atención al cliente hasta el despacho de pedidos.

¿Cuál es el costo de implementar la Inteligencia Artificial en una estrategia de marketing empresarial?

Para competir en el mercado, las empresas necesitan de estrategias de marketing destinadas a conectar con el público y aumentar las ventas. Los estudios de mercado suelen ser bastante costosos, por lo que muchas aprovechan el uso de herramientas de IA gratuitas relacionadas con el marketing y la comunicación.

 

Si bien existen aplicaciones de IA de acceso gratuito al público, su implementación en una empresa requiere de una inversión a tener en cuenta. Para asegurarnos de que funcione correctamente, es importante contar con un equipo de expertos para realizar la implementación, las instancias de prueba, ajustes y mantenimiento. 

En este sentido, la inversión demanda la incorporación de la tecnología y de un equipo exclusivo. Es costoso, por lo que la compañía deberá evaluar cuál es el retorno en el mediano y largo plazo. Tomemos como ejemplo a la IA en la industria 4.0. 

La automatización industrial 4.0

Este proceso implica la sustitución del personal por un robot o un software y mejorar los tiempos del ciclo productivo. La automatización también ofrece mejoras a la calidad de los productos, potenciando la competitividad de la empresa. La tecnología no requiere tiempos de descanso y reduce el error humano, consiguiendo generar un producto final de calidad superior. 

Las empresas automotrices son algunas de las primeras en incorporar este tipo de tecnología en el sector. Una de las ventajas que provee a la industria es identificar errores en la cadena de producción y corregirlos antes de que se conviertan en problemas reales. Optimizan los tiempos inactivos, detectan actividades que puedan significar un ahorro de energía, de costos y de producción. 

Para que esta inversión rinda sus frutos, tienen que realizar algunos cambios en su estructura interna. Estas empresas deben incorporar en la nómina a un equipo de técnicos capaces de ocuparse del control y buen mantenimiento de la maquinaria o el sistema. 

Con el fin de reducir costos, suelen contar con un equipo de especialistas propio. La incorporación de la IA suele ser costosa, por lo que las empresas deben evaluar el costo-beneficio que puede aportar la inversión. En cuanto a los profesionales, no es casualidad que una gran parte de ellos busquen una buena Especialización en Inteligencia Artificial en los Negocios que tenga peso en sus currículums.

Retomando a las estrategias del marketing empresarial, vamos a citar a continuación a las aplicaciones de IA más utilizadas en el marketing de empresas y para qué sirven. 

Las aplicaciones de IA más usadas en las estrategias de marketing empresarial

Chat GPT

Una de las más conocidas es el Chat GPT. Esta es una aplicación de chatbot que trabaja con un modelo de lenguaje de esfuerzo y aprendizaje. Se presenta al público general en su versión gratuita y en la paga. Su uso les permite acceder a otras perspectivas, generar mensajes que conecten con el público de manera eficaz y espontánea.  

Segmentación de Audiencias

La IA en los estudios de mercado puede ofrecer distintas ventajas, ya que puede dar respuestas específicas y con mayor precisión. Puede dar respuestas eficaces porque está desligada del sesgo humano. La IA  en la segmentación de la audiencia ofrece datos de mucho valor, ya que al acceder a los datos históricos del usuario, puede conocer su comportamiento y preferencias. De esta manera, puede hacer sugerencias sobre temas de su interés.

Machine Learning

A diferencia de otros sistemas de AI que se basan en patrones, el Machine Learning, es un sistema de algoritmos y modelos estadísticos que tienen como fin realizar tareas sin instrucciones particulares. Esto le permite realizar aprendizajes continuos utilizando el comportamiento de los usuarios, comprendiendo cuales son sus preferencias y sugerir productos afines a ellas. 

Recomendación de productos

La recomendación de productos basada en Inteligencia Artificial procesa los datos recopilados, selecciona los que son relevantes y luego ofrece recomendaciones. Este sistema se basa en el Machine Learning aprendiendo de manera continua acerca del comportamiento del usuario. Se adapta de manera flexible a su nuevo comportamiento e incorpora la nueva información. 

Deep Learning

Siguiendo esta línea en el procesamiento de los datos, el Deep Learning es una forma de Machine Learning en la que se entrena a un sistema a realizar tareas como el reconocimiento de voz, identificar imágenes y realizar predicciones. El Deep Learning moldea abstracciones en datos usando algoritmos que trabajan con transformaciones iterativas múltiples no lineales. Podemos ver su aplicación en los asistentes virtuales, chatbots, la visión artificial, la salud y el entretenimiento.  

Chatbots

Los chatbots, sistemas robóticos programados para dar respuesta a determinadas preguntas, resuelven ágilmente la atención al cliente. Pueden dar servicio las veinticuatro horas sin descanso, dando respuesta en casos de emergencia, dar turnos médicos y dar información acerca de productos o servicios. La automatización del servicio al cliente es una solución para responder a tareas específicas o a preguntas frecuentes.  

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Se trata de una herramienta capaz de diseñar encuestas detectando preguntas capciosas y sesgos. Estos sesgos se perfeccionan para procurar que se entiendan las preguntas y así proporcionar respuestas precisas. También puede colaborar en mejorar la experiencia de los clientes respecto de las encuestas en línea. 

Predicción y fijación de precios

Este proceso se realiza a través de algoritmos de aprendizaje sin supervisión humana, llamado clustering o agrupamiento de datos. Cuando los datos están agrupados, pueden detectar grupos pequeños de clientes que comparten las mismas características similares y cuál es su sensibilidad respecto de los precios. 

La IA en la fijación de precios dinámicos es una estrategia que implica el ajuste en relación a los datos del mercado en tiempo real. La información sobre la oferta, demanda, el comportamiento del consumidor, la competencia, etc, son los que determinan la suba o la baja de precios de los productos.

Personalización de productos

La personalización de productos mediante IA requiere obtener, reunir y analizar datos a gran escala. Estos datos se recopilan del historial de compras y navegación online, incluidas las interacciones en las redes sociales. Esta tecnología aprende de las preferencias del usuario, elaborando propuestas pensadas para ese segmento de clientes en particular. 

Big Data

El Big Data es un proceso de recolección, almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos. Puede analizar grandes volúmenes de datos y obtener resultados en poco tiempo. La IA aprovecha los datos que reúne el Big Data para aprender y perfeccionar los patrones en el tiempo. De esta manera, ambas pueden trabajar en conjunto. 

El Big Data nutre al aprendizaje continuo de la IA. Juntos pueden ofrecer información de gran valor al marketing empresarial. El resultado de la elaboración que hace la IA de los datos del Big Data, puede sugerir nuevos productos, mejorarlos y brindar recomendaciones.

La organización interna de una empresa, la gestión de negocios y la atención al cliente encuentran en la IA a una gran aliada. Es una aliada no solo porque perfecciona los procesos internos, sino que tiene la capacidad de sugerir cambios para mejorar  y personalizar tanto los productos como los servicios. 

¿Qué tendencias emergentes podemos esperar en el futuro de la Inteligencia Artificial en las empresas?  

Para aplicar estrategias de implementación de IA en empresas, es necesario analizar las tendencias IA. Las cuales permiten resolver determinadas situaciones en distintos sectores: servicios, consumo, producción, farmacia y salud. Entre las problemáticas que los distintos sectores de la industria pretende resolver se encuentran perfeccionar la eficiencia, la eficacia, la reducción de costos y riesgos, así como mejorar la competitividad.  

Ejemplos de IA en empresas de tecnología

– Google: la empresa líder de búsquedas online desarrolló distintos productos con IA cómo Translate (o Lens) creado con la combinación de algoritmos de reconocimiento visual y el aprendizaje continuo.  La IA fue incorporada en otros servicios para mejorar la experiencia del usuario, la calidad y la eficiencia. Nos referimos a Pixel, Google Maps, Google Photos y YouTube

– Baidu (o Bidu) es un motor de búsqueda asiático que utiliza un chatbot llamado Ernie bot. Los entendidos dicen que puede llegar a ser rival del ChatGPT.

– Open AI: desarrolló el ChatGPT,  el sistema de conversación con IA que interactúa con los usuarios. Cuenta con un modelo de aprendizaje de lenguaje con técnicas de aprendizaje supervisado y sin esfuerzo.

 – IBM: es la empresa que desarrolló la aplicación de la IA en el servicio Cloud (o Nube) que es un espacio de almacenamiento de datos, el cual cuenta con ciberseguridad y puede realizar análisis de datos.

– Microsoft: tiene un contrato comercial con la empresa OpenAI para la utilización del ChatGPT en su motor de búsqueda.

– Nvidia: los CPU (unidad central de procesamiento) se encuentran potenciados por IA y permiten la implementación del Deep Learning.

Tendencias de Inteligencia Artificial

– VAS (Virtual Assistance Service) o servicio de asistente virtual: se trata de asistentes virtuales avanzados en los que interviene la IA conversacional, la comunicación con voz natural, la conversación con otros bots, etc. 

– Potenciar la fuerza laboral con la IA: se refiere a que la IA se encarga de desempeñar las tareas rutinarias y repetitivas, dejando lugar a los trabajadores a realizar tareas estratégicas. En lugar de reemplazar a los trabajadores por la tecnología, se los capacita para realizar otro tipo de tareas y se aprovecha a la IA para las actividades más simples. Esto permite generar nuevos puestos de trabajo como los Managers de comunicación IA y Especialistas en IA.

– Modelo de IA Multimodal: con la intención de ampliar la capacidad de acción de esta tecnología. Para esto se permitirá enseñar a la herramienta a realizar correlaciones, comunicarse con otros tipos de formatos y a descubrir nuevas posibilidades. Por ejemplo, un asistente virtual podría resumir la conversación y analizar los sentimientos del usuario, informándose a las personas que van a tomar decisiones.

– Experiencia del cliente hiperpersonalizada: esto implica avanzar un paso más en el servicio de atención al cliente. Significa que el cliente va a recibir recomendaciones, ofertas y respuestas muy personalizadas en tiempo real, aumentando el nivel de eficacia, así como el engagement.

La IA ofrece un gran aporte de valor tanto al marketing empresarial como a los negocios. Comprender cómo podemos beneficiarnos con esta tecnología, qué áreas podemos perfeccionar y cuál es el sistema que mejor se adecúa a las necesidades es fundamental. Esto es clave para aplicar estrategias de implementación de IA en empresas.

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