Inteligencia artificial generativa

La atención de los CIO (Chief Innovation Officer) dentro de las empresas está en las tendencias tecnológicas del 2024, en el futuro cercano y cómo aplicarlas. Una de estas tendencias y de la cual queremos hablarles hoy es la inteligencia artificial IA generativa, explicar cuáles pueden ser las ventajas para su negocio, su adopción y qué papel juega en las telecomunicaciones.

¿Qué es la Inteligencia Artificial-IA generativa?

AWS define la IA generativa como una clase de inteligencia artificial que tiene la habilidad de crear contenidos e ideas nuevas, estos contenidos se traducen en música, imágenes, videos, historias, conversaciones, investigación de datos, desarrollo de argumentos, entre muchas otras. Estas tecnologías buscan imitar la inteligencia de los humanos no tradicionales como el NLP (natural language processing), la traducción y el reconocimiento de imágenes.

Este tipo de AI puede ser entrenada, reutiliza datos para resolver problemas y puede aprender nuevos vocabularios.

¿La ventaja de la IA generativa?, puede ser usada en las empresas para chatbots, desarrollo de nuevos productos, investigación, creación, consultas y más.

En qué se diferencia de ML y otras técnicas de inteligencia artificial

La inteligencia artificial generativa (IA) se distingue de las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) y otras metodologías por su capacidad para crear nuevos datos o contenido, como imágenes, música o texto, en lugar de simplemente analizar o clasificar datos existentes.

Mientras que el aprendizaje automático (ML) se centra en aprender patrones a partir de conjuntos de datos para hacer predicciones o tomar decisiones, la IA generativa utiliza modelos de redes neuronales para generar datos originales que imitan la distribución de datos de entrenamiento. Esto permite a la IA generativa ser utilizada en aplicaciones creativas como la creación de arte, diseño de productos, y síntesis de voz, entre otros, donde la capacidad de generar contenido nuevo y único es fundamental.

AI y los negocios

¿Cómo utilizar la inteligencia artificial generativa en su negocio?

1. Para hacer su empresa más productiva, versátil y eficiente
En el ámbito corporativo, la IA al ser tecnología de máquinas, funciona con sistemas que operan a una velocidad notable, traduciéndose en productividad.

La versatilidad se obtiene al poder emplear inteligencia artificial para múltiples consultas de mercado en simultáneo, realizar contenido de marketing o temas técnicos y combinarla de manera sinérgica con las capacidades de los colaboradores.

Adicionalmente, las herramientas de inteligencia artificial generativa demuestran su valía al encargarse de tareas en segundo plano, como el análisis de datos. Esto posibilita que los profesionales se centren en funciones más inherentes a la naturaleza humana, liberando tiempo y recursos para actividades estratégicas.

Podría aplicarse en la gestión de redes de telecomunicaciones permite una respuesta rápida a los cambios de demanda. Por ejemplo, al emplear algoritmos predictivos, la IA puede anticipar picos de tráfico, ajustando dinámicamente los recursos para mantener una conectividad eficiente. Esto no solo optimiza la productividad, sino que también hace que la red sea más versátil para adaptarse a diversas demandas.

2. Para lograr validación, precisión y calidad:
En el entorno empresarial, los sistemas de inteligencia artificial generativos desempeñan un papel crucial en la mejora constante de calidad y precisión. La capacidad de estos sistemas para minimizar errores comunes, derivados de fallos humanos, no solo reduce la necesidad de edición y revisión, sino que también agiliza la validación de información y productos.

Las aptitudes de aprendizaje automático de la IA permiten llevar a cabo análisis a una velocidad que supera las capacidades de un ser humano.

Por ejemplo, en la gestión de tiquetes, la inteligencia artificial generativa facilita la validación automática de problemas comunes. Al emplear modelos de lenguaje natural, puede interpretar y categorizar automáticamente los tiquetes, mejorando la precisión de la asignación y reduciendo el tiempo de resolución. Esto garantiza una mayor calidad en la atención al cliente y una respuesta más rápida a los problemas.

3. Para optimizar recursos:
Desde una perspectiva financiera, ofrece un ahorro significativo de costes. Muchos de estos programas son gratuitos o cobran tarifas mínimas por uso profesional. Incluso si se requiere inversión, el desembolso económico en herramientas de inteligencia artificial es considerablemente menor que el costo asociado a contratar personal para tareas como la codificación. Este enfoque permite generar productos de manera más económica, contribuyendo a un aumento neto de los ingresos.

Por ejemplo, en un área de Service Desk, aplicar un algoritmo que pueda evaluar los tipos de llamadas y consultas que se realizan para predecir cuáles se pueden automatizar a través de otros medios, esto ahorra en horas-hombre y en enfocar la atención de los agentes a resolver problemas más críticos o vitales para los clientes.

4 . Para identificar tendencias comerciales:
Más allá de la creación de contenido, estas herramientas tienen la capacidad de identificar tendencias comerciales y del consumidor. La revisión de datos existentes, recopilados por la inteligencia artificial, se convierte en un recurso valioso para la toma de decisiones informadas en el ámbito empresarial.

Se puede aplicar en la analítica de tráfico, la inteligencia artificial generativa puede analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias. Por ejemplo, puede detectar cambios en el comportamiento del usuario y anticipar demandas emergentes. Al proporcionar información valiosa sobre las tendencias comerciales, la IA facilita tomar caminos de acción para estrategias de expansión y optimización.

Adopción de la AI en LATAM

De acuerdo a estudios de NTT Data y MIT Technology Review, las empresas de Latinoamérica (México, Colombia, Brasil, Perú, Chile y Argentina) pasaron de adoptar la tecnología de 58% en 2020 a 71% en 2023, esto se traduce en el crecimiento del compromiso, específicamente en crear departamentos exclusivos enfocados a explorar el potencial de la IA.

Por otro lado, se encontró que las empresas enfrentan desafíos en la falta de conocimientos técnicos acerca de cómo implementar la tecnología y falta de inversión para el aplicar soluciones basadas en IA, más aún luego de el “boom” de ChatGPT.

Un estudio realizado por Forbes afirma que un 20% de las empresas aún les falta incluir en sus operaciones la IA, estableciendo un gran campo para el crecimiento y la expansión de la adopción de esta tecnología. Adicional a ello, el estudio señala que no hay empresa en LATAM que piense que la inteligencia artificial no les afectará.

Desafíos de la inteligencia artificial generativa
A pesar de las avanzadas herramientas tecnológicas y la capacidad de aprendizaje profundo de las computadoras, la inteligencia artificial no es perfecta y enfrenta riesgos y errores inherentes como: riesgos en la seguridad y la privacidad de los datos, temas éticos, desafíos técnicos e integración de los procesos con sistemas empresariales que ya existen.

Tendencias tecnológicas del 2024

No podemos dejar de nombrar el resto de las tendencias tecnológicas del 2024, las 10 tendencias fueron señaladas por Gartner, además de la llegada de la red 5G al país, de acuerdo con la consultora, la ola de innovación que llega puede acelerar el progreso hacia los objetivos comerciales de las compañías, sobre todo en la “era de rápida expansión de la IA”.

Todo apunta a que la IA llegó para no irse pronto y más aún para cambiar la manera en la que percibimos los negocios siempre influenciados por la tecnología.

Gartner señala las 10 tendencias tecnológicas enfocadas en estrategia para los negocios:
1. IA generativa democratizada
2. Gestión continua de la exposición a amenazas (CTEM)
3. Ingeniería de plataformas
4. Fuerza de trabajo conectada aumentada
5. Desarrollo asistido por IA
6. Plataformas industriales en la nube
7. Tecnología sostenible
8. Aplicaciones inteligentes
9. Clientes máquina
10. Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA

Cómo aplicamos la IA en Bismark

Como beneficiarios y potenciadores de la tecnología y la innovación, en Bismark estamos probando y aplicando Inteligencia Artificial para optimizar algunos procesos, como por ejemplo: al realizar el procedimiento de determinar los consumos de datos de nuestros clientes, se corre un proceso que está acortando los tiempos de trabajo manual y deja tiempo para la analítica. Utilizamos la IA para analizar cientos de datos históricos y estimar el mantenimiento que puedan tener nuestros equipos en el área de laboratorio. Tenemos en curso otros proyectos que por ahora se encuentran en proceso.

¿Y usted cómo usa la inteligencia artificial generativa a su favor?

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Fuentes: Forbes, Gartner, ImpactoTIC, AWS, Mailchimp, Ingenieros Bismark

Escrito por: Alejandra Pérez – Analista de Marketing