Lo que la mayoría de la gente no sabe sobre la IA
La IA se ha convertido en una realidad en muchas industrias, incluidas, entre otras, las siguientes:
En otras palabras, decir que la inteligencia artificial (IA) es el siguiente paso para los negocios es quedarse corto. Además, está creciendo en fuerza y popularidad. Pero a pesar de que se sabe que la IA es el siguiente paso, los mitos y los conceptos erróneos sobre la IA y sus procesos siguen siendo rampantes. (Lea también: Inteligencia artificial: desacreditando 10 grandes mitos de la IA.)
Aquí hay algunos pasos prácticos que puede tomar para hacer realidad la IA en su negocio:
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1. Asegúrese de que su equipo comprenda la IA
Para que AI y ML alcancen su máximo potencial para ayudar a optimizar los negocios, reducir los costos, reducir el riesgo y aumentar las ganancias, aquellos con expectativas realistas deben implementarlo con precisión. En 2023, Techopedia realizó una encuesta y un cuestionario de dos partes para ayudarnos a comprender hasta qué punto los ejecutivos de la industria comprenden la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML).
Nuestros hallazgos respaldan una respuesta clara: los ejecutivos comerciales y de la industria no entienden la mayor parte de la IA y el ML.
Sin embargo, existe el impulso para incorporar AI y ML en la empresa. Entre los encuestados, el 44 % tiene un proyecto de IA o ML en curso, el 14 % está trabajando para implementarlo y el 17 % aún no está comprometido pero le gustaría hacerlo.
Nuestra encuesta y cuestionario muestran que los mitos sobre IA y ML prevalecen entre los ejecutivos de la industria. Los conceptos erróneos comunes incluyen:
- El veintitrés por ciento de los encuestados dijo que creía que las computadoras programadas con inteligencia artificial podían ejercer el libre albedrío. no pueden
- A la larga, la IA aumentará el desempleo. Si bien el 55% de los encuestados afirmó tener esta creencia, este no fue el caso. (Lea también: ¿Los robots están tomando tu trabajo?Eso depende.)
- Se cree que la inteligencia artificial aumentará el peligro de crear máquinas sensibles que amenacen a la humanidad. Cuarenta y siete por ciento de los encuestados afirmó esto.
Entonces, ante todo, los C-Suites y los ejecutivos deben asegurarse de que están invirtiendo en IA por las razones correctas: porque tienen problemas específicos que quieren resolver.
Invertir en IA por miedo a quedarse atrás seguramente conducirá a la decepción y a una mayor incomprensión de lo que la IA es realmente capaz de hacer.
2. Determine dónde y cómo desea adoptar la IA en su empresa
La primera pregunta que debe hacerse a sí mismo y a su empresa debe ser: «¿Cuál es nuestro problema? ¿Qué queremos predecir? «Esto debe ser específico. Solo querer hacer crecer su negocio no es la estrategia correcta para implementar IA.
Un consejo aquí: no persigas viajes a la luna. En su lugar, busque tareas simples y repetitivas con las que AI y ML puedan ayudar. Examine el flujo de trabajo de su negocio y comience poco a poco. (Lea también: Automatización robótica de procesos: lo que necesita saber.)
Otras preguntas que pueden ayudarlo a identificar el problema comercial que desea que la IA resuelva incluyen:
- ¿En qué métricas medibles tienen mayor impacto sus proyectos de IA/ML?
- ¿Cómo los rastrearás?
- Específicamente, ¿cuándo esperas comenzar a ver resultados?
- ¿Cuál es el retorno de la inversión (ROI) objetivo para su proyecto?
También es importante entender que implementar un proyecto de IA no es simplemente accionar un interruptor para generar resultados. Los proyectos de IA requieren una planificación cuidadosa y tiempo para mostrar resultados.
3. Recopile los datos correctos
Un concepto erróneo común es que puede comenzar (y terminar) un proyecto de IA simplemente alimentándolo con una gran cantidad de datos. Lejos de ahi.
De hecho, una pequeña cantidad de datos más específicos que son muy relevantes para la pregunta que se hace es mejor que una gran cantidad de datos que solo son parcialmente relevantes para la pregunta que se hace.
El mito de que más datos siempre es mejor está estrechamente relacionado con el mito de que AI y ML pueden resolver cualquier problema. Muchos representantes de la industria juzgaron mal la importancia de implementar proyectos de IA. Una vez más, ¡no es necesario que sean disparos a la luna gigantes! Lanzar un proyecto de IA no significa reemplazar a los trabajadores humanos con robots o construir drones para hacer trabajo adicional.
Los mejores casos de uso para proyectos de IA y ML reducirán los costos, reducirán el riesgo y/o aumentarán las ganancias. A menudo, los mejores resultados se logran al implementar IA para manejar tareas pequeñas y repetitivas que las empresas realizan a diario.
Por supuesto, encontrar estos elementos no siempre es la tarea más fácil para C-suite y la alta dirección. Reducir el alcance de un proyecto de IA o ML requiere una comprensión profunda del flujo de trabajo de una empresa.
Ahora que tiene un problema entre manos, eche un vistazo a sus datos. ¿Tienes los datos necesarios para responder a esta pregunta? Examinar sus datos probablemente lo lleve a realizar una limpieza profunda de los datos y reducirlos a los que son realmente relevantes para la tarea en cuestión.
Esto podría significar traer un equipo de ciencia de datos bien educado que pueda ayudarlo a analizar los datos y determinar qué tan útiles son para el proyecto que desea comenzar. (Lea también: Rol laboral: científico de datos.)
4. Utiliza los recursos adecuados
Si bien las habilidades y competencias de IA son cada vez más comunes y demandadas, es importante no subestimar el trabajo y el tiempo que se dedica a un proyecto de IA o ML. Determine si tiene el talento interno para iniciar su propio proyecto de IA y, de no ser así, busque el socio externo de IA/ML adecuado.
Con el auge de la IA y el ML, hay muchas empresas dedicadas a ayudar a su empresa a descubrir su potencial de IA. Pero no todas las empresas de IA son iguales. Encuentre el socio adecuado con la experiencia, las capacidades y los recursos para ayudar a que su proyecto gane exposición.
Además, asegúrese de tener las herramientas adecuadas para satisfacer las diversas necesidades que se presenten.
Aquí hay una lista rápida de las mejores herramientas comerciales de IA que quizás desee usar:
texto
Esta útil herramienta de inteligencia artificial analiza su texto utilizando tecnología predictiva para mejorar sus ofertas de trabajo, haciéndolas parecer más atractivas para los solicitantes de empleo y eliminando cualquier sesgo subconsciente de las descripciones. ¡Porque necesitará contratar a un experto en inteligencia artificial en algún momento!
S.A.S.
Esta herramienta de IA lo ayudará con la gestión de datos. La plataforma de SAS lo ayuda a tomar el control de su progreso en última instancia, ayudándolo con evaluaciones de riesgos, inteligencia de clientes, pronósticos comerciales e incluso verificación de identidad. (Lea también: Mantenimiento predictivo: garantizar la continuidad del negocio con IA.)
Tamm
Esta herramienta de integración de datos utiliza el aprendizaje automático para analizar, organizar e integrar sus datos de manera rápida y eficiente.
Tamr es un activo que se puede usar para dar sentido a grandes volúmenes de datos dispares y dispersos, conectar los puntos y transformar los datos en un formato limpio y utilizable.
luciérnaga
Fireflies utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para grabar, transcribir y buscar de manera fácil e intuitiva sus conversaciones habladas. Simplemente «invita» a Fireflies a cualquiera de tus reuniones y la herramienta hará todo el trabajo por sí misma.
héroe del tiempo
TimeHero es una plataforma de gestión del tiempo impulsada por IA que ayuda a los equipos a organizar sus agendas, calendarios y listas de tareas pendientes. Sincroniza los calendarios personales con los calendarios de los equipos, recordando automáticamente a los empleados sus tareas y mejorando la colaboración. (Lea también: Cómo garantizar la máxima productividad mientras se trabaja de forma remota.)
refuerzo
Esta plataforma de herramientas de trabajo utiliza IA para extraer información procesable sobre datos de actividad humana. Es un activo que puede ayudarlo a reducir costos e identificar áreas en las que su negocio puede mejorar la productividad, la seguridad y la calidad de la fuerza laboral.
robots legales
Como sugiere el nombre, Legal Robots es una herramienta muy útil que puede ayudar a su empresa a descifrar la jerga legal de los contratos, a menudo compleja. También se puede usar para hacer que sus contratos recién creados sean más legibles para que todos estén en la misma página antes de firmar el contrato.
Sage AP Automatización
La herramienta automatiza por completo el proceso de cuentas por pagar, lo que simplifica las operaciones que consumen mucho tiempo, como el registro de gastos, la realización de conciliaciones bancarias y la gestión de facturas. Esto es especialmente útil para las empresas que trabajan con muchos contratistas externos o cuyo personal se compone principalmente de trabajadores autónomos.
chatbot
La IA se ha convertido en una herramienta indispensable para el servicio al cliente. A través de chatbots de inteligencia artificial, a menudo integrados en el sitio web de una empresa, los clientes pueden solucionar problemas, realizar pedidos y ponerse en contacto con representantes de servicio al cliente humanos.
Existen innumerables plataformas de chatbots en el mercado, incluidas Chatfuel, MobileMonkey y Pandorabots.
Plataforma de marketing dirigida
Hoy en día, los clientes comercializan desde todos los ángulos. Eso significa que es más difícil que su producto o servicio se destaque, pero la IA puede ayudar.
La inteligencia artificial está integrada en muchas de las herramientas de marketing dirigidas más importantes de la actualidad, aprovechando los datos de navegación de los consumidores para proporcionar información más detallada sobre los programas de marketing. En otras palabras, la IA puede mostrar a las empresas qué productos comercializar a qué consumidores en función de su historial de Internet. (Lea también: Cómo los sistemas de recomendación están cambiando el comercio electrónico.)
En la actualidad, existen muchas plataformas de marketing dirigidas impulsadas por IA, que cubren funciones desde la optimización SEO hasta la redacción de textos publicitarios. Los ejemplos populares incluyen SEMrush y MarketMuse.
La inteligencia artificial en los negocios desde una perspectiva digital
Según McKinsey & Company, para 2023, el 56 % de las empresas habrán adoptado al menos una tecnología de IA. La expansión de la IA también tendrá un gran impacto en la economía y el empleo mundiales.
La exageración que rodea a la IA también ha llevado a un rápido aumento de las empresas que invierten en IA y big data, por temor a quedarse atrás. Según MIT Sloan Management Review, el 92 % de las empresas Fortune 1000 siente la urgencia de invertir en big data e inteligencia artificial, y el 21 % gasta más de 50 millones de dólares en estas inversiones.
McKinsey & Company también predice que para 2030, las tecnologías de IA podrían conducir a una brecha de rendimiento entre las empresas que han absorbido completamente las herramientas de IA en toda la empresa durante los próximos cinco años y las que no.
Pero no son solo las empresas las que temen quedarse atrás; según MITSloan Management Review, el 84 % de las organizaciones comerciales globales creen que la IA les dará una ventaja competitiva.
Por supuesto, los ingresos y las ganancias financieras son factores importantes en la forma en que las empresas se dan cuenta del valor de la IA. PwC cree que la IA podría aportar hasta 15,7 billones de dólares a la economía global para 2030, mientras que Tractica predice que el mercado de software de IA generará ingresos globales anuales de 100.000 millones de dólares para 2025.
Al final, es fácil ver dónde la IA está impulsando el panorama laboral tecnológico. En su Informe de talento global de 2023, Element AI reveló que entre 2017 y 2018, la cantidad de personas que afirmaron tener un perfil de educación y habilidades para calificar como especialistas en IA aumentó de 22 000 a 477 000.
¿largo o corto? La llamada «revolución de la inteligencia artificial» ha llegado. Si aún no te has unido, es hora de empezar.
en conclusión
Al adoptar la IA, debe ser paciente pero ágil. Este último es importante para recordar: los proyectos de IA no son sprints, tienes que gatear para ejecutarlos. A veces, avanzar requiere repensar y reexaminar sus preguntas originales.
La inteligencia artificial afectará muchos aspectos de su negocio, y los modelos requieren tiempo de aprendizaje y práctica para producir resultados. (Lea también: 6 plataformas de IA sin código que las pymes pueden usar.)
