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8 claves para entender la aplicación de la Inteligencia artificial en la gestión empresarial

8 claves para entender la aplicación de la Inteligencia artificial en la gestión empresarial

8 claves para entender la aplicación de la Inteligencia artificial en la gestión empresarial

La Inteligencia artificial es un concepto presente, durante los últimos años, en todos los medios de comunicación. Términos como Machine learning o Deep learning, asoman en las páginas de las revistas dirigidas a ejecutivos, pero en la mayoría de ocasiones se desconoce su significado y, sobre todo, su aplicación práctica en el día a día de la empresa.

1. El significado de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es la disciplina que diseña y desarrolla sistemas informáticos capaces de imitar el razonamiento humano: adquirir información del entorno, procesarla y obtener conclusiones para aplicarla a la realización de tareas o la toma de decisiones.

 

Inteligencia Artificial en LATAM

Inteligencia Artificial en LATAM

2. Big data, el punto de partida

Para conseguir este objetivo, el sistema debe analizar los datos, localizar patrones y extraer conclusiones y, para ello, precisa que los datos facilitados al sistema sean provistos en ingentes cantidades. De esta forma, el Big Data se convierte en el punto de partida.

El enorme desarrollo de la tecnología móvil ha sido uno de los impulsores de la inteligencia artificial. La presencia del dispositivo donde se produce la información y su gran popularidad, con más líneas que habitantes, eleva exponencialmente la cantidad de información recogida.

El incipiente IOT, Internet of Things, la presencia de internet en nuestras máquinas hasta ahora desconectadas (coche, televisión, bombillas, frigoríficos), que ya empieza a despuntar, multiplicará de nuevo exponencialmente la cantidad de datos en la nube.

3. Machine Learning

El aprendizaje es parte inherente de las técnicas de la Inteligencia Artificial. Al igual que enseñas a un niño mediante ejemplos, la técnica de Machine learning o aprendizaje automático se basa en técnicas de aprendizaje supervisado: ofrecemos al sistema una colección de ejemplos, indicándole en cada caso qué conclusión debe obtener de su análisis.

Para ello, pues, precisamos disponer de una colección de datos y humanos que deben analizar previamente la información y etiquetar cada elemento para que el sistema entienda qué objetivo perseguimos y qué características reúnen en cada caso los elementos analizados para poder generalizar y obtener un patrón de comportamiento.

4. Deep learning

Machine learning exige un esfuerzo importante para su desarrollo. No es fácil disponer de una colección de gran volumen, correcta, ordenada y etiquetada para facilitarla al sistema de Inteligencia Artificial. Algunos fabricantes proveen de conjuntos de datos que ya cumplen estas características, como Microsoft COCO.

El sistema ideal sería aquél en el que el sistema integrara los datos para obtener, sin intervención humana, conclusiones propias. De esta forma, el aprendizaje se produce de forma automática, lo que hace a la máquina autónoma. Esto es lo que denomina Deep learning.

5. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning es uno de los servicios avanzados que provee Microsoft. Mediante Microsoft Azure Machine Learning, los desarrolladores pueden construir sistemas que les servirán para ofrecer servicios predictivos a sus clientes.

Este servicio permite diseñar experimentos de Machine Learning utilizando código o usando su herramienta para diseñar los experimentos arrastrando y colocando los elementos necesarios.

Este mismo servicio es utilizado por Microsoft Dynamics 365 Insights para realizar predicciones en sus sistemas de gestión empresarial como Dynamics 365 Finance & operations.

 

Empresas líderes en inteligencia artificial

Empresas líderes en inteligencia artificial. Fuente: Statista.

 

6. El uso de Inteligencia Artificial y Deep Learning en la actualidad

Los campos en los que se ha realizado aplicaciones de la IA con mayor éxito son: tratamiento de imágenes, reconocimiento de voz y del lenguaje PLN (Procesamiento del lenguaje natural).

Todos conocemos a Alexa, Google o Cortana. La IA ayuda a realizar reconocimientos de voz cada vez más precisos, intuyendo cuál es la verdadera intención de búsqueda en la pregunta que se le realiza desde el buscador o desde los dispositivos de escucha.

Otras aplicaciones que se le dan en la actualidad es el reconocimiento de plagas, análisis de necesidades de regadío, conducción autónoma, creación de rutas, estudio de nuevos medicamentos, diagnóstico médico y estudios genéticos asociados a enfermedades.

 

Estadística de aplicaciones de inteligencia artificial

Estadística de aplicaciones de inteligencia artificial. Fuente: Statista.

 

7.  Ejemplos de aplicaciones de la inteligencia artificial en la empresa

Seguro que en este momento te preguntas ¿De qué le sirve todo esto a mi empresa?  Al fin y al cabo, para eso has iniciado la lectura del artículo.

Las aplicaciones de la inteligencia empresarial en la gestión empresarial son crecientes, como siempre pasa en los entornos tecnológicos, a medida que se descubren nuevos campos y se abarata su desarrollo y aplicación. Vamos a ver algunas.

Clasificación de documentos

Millones de documentos llegan a las empresas a diario, procedentes de sistemas informáticos externos, en papel o a través de fuentes como el correo electrónico. Sus formatos son diversos, exigiendo un gran esfuerzo para su clasificación e introducción en sus sistemas de Información. La IA reconoce, clasifica y dirige la información al canal adecuado.

Atención al cliente

Evitaremos esas tediosas llamadas que nos obligan a pulsar un número tras otro, identificarnos con nuestro número de cliente tras las que, en algunas ocasiones, no encontramos la respuesta por falta de información del operador.

Predicción de demanda y optimización de la logística

Detección de fraudes

Análisis de riegos financieros

Análisis de productos para inversores

El análisis de fuentes no estructuradas (por ejemplo, noticias) sobre distintas opciones de inversión, su clasificación y la selección de inversores que pudieran estar interesados en ellos.

Marketing online

El uso de la IA para clasificar las enormes cantidades de información sobre los usuarios, clasificarlos y proponer aquellas campañas con mayor probabilidad de éxito.

Recomendaciones al cliente

Las grandes multinacionales del turismo online están ya trabajando sobre el reconocimiento de patrones de contratación y, por comparación con otros usuarios, la propuesta de productos de interés para el cliente.

El estudio realizado por EY para Microsoft Inteligencia Artificial en España Cómo 277 organizaciones se benefician de la IA, que puede descargar en el link que le facilitamos, se describe cómo numerosas organizaciones han iniciado proyectos en esta área, pero solo un 20% ha ido más allá en su aplicación.

 

8. La Inteligencia Artificial en la familia Microsoft Dynamics

Microsoft Dynamics 365 AI forma parte de la solución Microsoft Dynamics 365 y es la solución de Microsoft que aplica la Inteligencia Artificial (IA) a la gestión empresarial.

La finalidad de Microsoft Dynamics 365 es la de ofrecer un análisis completo de los datos que la empresa ha generado en su operativa diaria para la mejora de la toma de decisiones por parte de los responsables de cada área.

Dynamics 365 Customer Insights

La aplicación de la IA permite generar segmentos de clientes con criterios comunes y obtener predicciones según los modelos de IA definidos.

Dynamics 365 Fraud Protection

La IA nos predice posibles problemas en la creación de cuentas de usuario, ventas fraudulentas, devoluciones de producto y campañas de descuento.

Dynamics 365 Virtual Agent for Customer Service

Los bots de atención al cliente inteligentes utilizan el lenguaje natural (PLN) para mantener conversaciones con sus clientes y empleados, ayudarles en la búsqueda de información o en la resolución de incidentes.

Sales sights de Microsoft Dynamics Sales

Este complemento nos ayudará a reconocer la mejor acción a realizar para tipo de cliente, mejorar la comunicación con el cliente analizando los mediante IA para detectar emociones, sentimientos y prioridades en la conversación del cliente y otras funciones relevantes para los equipos de ventas.

 

Rentabilidad de la aplicación de la Inteligencia Artificial

Rentabilidad de la aplicación de la Inteligencia Artificial. Fuente: Statista.

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