Qué puede hacer la IA por la empresa

La inteligencia artificial (IA) está pasando rápidamente del banco de pruebas a la corriente principal de la arquitectura de datos empresariales (EDA). Pero incluso a medida que las organizaciones aumentan su nivel de comodidad con lo que se espera que cambie las reglas del juego para la economía digital, es importante recordar que esta transición está solo en su infancia y el resultado final aún tiene muchas posibilidades, tanto positivas como negativas. que apenas se puede imaginar en este momento.

Entonces, para muchas organizaciones, la pregunta sigue siendo: ¿qué puede hacer la IA en este momento y qué podemos esperar en el futuro?

Inteligencia parlante

Quizás la mayor influencia de la IA en la empresa no sea cómo se rediseñe o qué nuevos servicios y capacidades surgirán, sino qué cambios están reservados para las funciones y responsabilidades de la fuerza laboral del conocimiento.

El CEO de Net Technologies, Abhishek Rungta, le dijo a Forbes recientemente que podemos esperar que la IA impacte prácticamente en todos los aspectos del lugar de trabajo. La automatización será una gran parte, por supuesto, pero no es el único beneficio. El cambio más profundo será la forma en que la IA altera la forma en que interactuamos con el ecosistema de datos.

En lugar de pasar nuestros días escribiendo y haciendo clic en interminables indicaciones y menús, AI creará una interfaz de usuario más conversacional, lo que algunos ya llaman «informática ambiental», que estará disponible en la oficina, en el hogar y en cualquier lugar intermedio.

Podemos esperar hacer grandes avances en esta dirección en el próximo año, dice Ryan Welsh, fundador y director ejecutivo del desarrollador de procesos de lenguaje natural (NLP) Kyndi. Hasta ahora, la IA se ha convertido en un otro misterioso, algo que cambiará todo, pero nadie sabe exactamente cuándo ni cómo. Para fines de 2023, deberíamos comenzar a ver ejemplos concretos de humanos e IA trabajando juntos para impulsar el rendimiento empresarial y crear nuevas oportunidades.

Un factor habilitador clave en esta progresión será la creación de una base centralizada de conocimiento institucional que pueda aprovecharse en una amplia gama de procesos y dominios temáticos. Esto debería crear una cohesión más estrecha entre las unidades de negocio en la búsqueda de objetivos organizativos clave.

Imagine un mundo en el que las ventas, el desarrollo de productos y la atención al cliente se unen para abordar no solo las necesidades de la mayoría de los clientes, sino también, con herramientas de autoayuda impulsadas por IA y circuitos de retroalimentación automatizados, las preocupaciones de las personas. (Lea también: Lo que puede lograr la hiperautomatización).

Nada de esto sucederá por sí solo, por supuesto. Para implementar completamente una empresa impulsada por la IA, los ejecutivos de arriba hacia abajo deben comprometerse con su ejecución, pero solo en el contexto de un plan estratégico bien definido que traza un curso realista basado en las capacidades demostradas de la IA.

Esta versión de “IA 2.0”, en palabras del equipo editorial de eWeek, evolucionará más allá del dominio singular del científico de datos hacia una plataforma más democratizada accesible para toda la fuerza laboral.

En el camino, también deberíamos ver cómo la propia IA evoluciona de una plataforma de aprendizaje automático (ML) a una plataforma de razonamiento automático. Mediante el uso de una variedad de técnicas de modelado, incluidas las semisupervisadas y totalmente autosupervisadas, las organizaciones deberían poder impulsar la IA más allá de la automatización simple hacia una comprensión más matizada de los datos y la interacción del usuario, llegando finalmente a una comprensión más precisa de los comportamientos y otros. fenómeno. (Lea también: Comprender el aprendizaje autosupervisado en el aprendizaje automático).

Aquí es donde comenzamos a cruzar la línea entre la inteligencia humana y la artificial para que podamos confiar en las máquinas para interpretar sistemas y entornos más complejos y críticos.

El lugar adecuado para las soluciones de IA

Sin embargo, a pesar de esto, es justo decir que la IA no se hará cargo por completo de todos los aspectos de la empresa, al menos no a corto plazo. Vijay Narayana, director de inteligencia artificial de ServiceNow, argumenta que la única forma de impulsar realmente las operaciones es poner la inteligencia artificial a trabajar en el conjunto correcto de problemas.

Por el momento, la IA está lista para influir en tres áreas clave:

• Automatización de procesos.
• IA de asistencia.
• Descubrimiento de automatización.

Cada una de estas aplicaciones está diseñada para disminuir la carga de los operadores humanos para que puedan concentrarse en tareas de mayor nivel y aumentar la productividad en todos los ámbitos.

En Forbes, Bernard Marr identifica 10 áreas que están maduras para las integraciones de IA. Incluyen una amplia gama de departamentos, incluidos ventas y marketing, contabilidad y finanzas, y centros de atención al cliente y experiencia del cliente.

Es fácil ver dónde la IA pronto se convertirá en una parte integral de los negocios. En recursos humanos, por ejemplo, la automatización de procesos puede categorizar las solicitudes entrantes o los incidentes para que luego puedan ser atendidos por un agente. En la gestión del centro de datos, un asistente de IA puede procesar volúmenes de datos de registro provenientes de servidores, redes, servicios y aplicaciones para mantener operaciones consistentes.

Conclusión

Sin duda, la IA mejorará el estado de la funcionalidad empresarial de manera profunda, pero a diferencia de las generaciones anteriores de tecnología, no es simplemente una plataforma para implementar y potenciar. En cambio, representa un enfoque de transición hacia un ecosistema de datos más optimizado, parte de la transformación digital más amplia que ha estado en marcha durante varios años. (Lea también: Por qué la «Transformación digital» ya no es correcta).

Pero como cualquier tecnología, obtienes de la IA lo que pones en ella. Esto significa que la empresa debe preocuparse no solo por los datos que recibe la IA o las tareas que realiza, sino también por su posición general en las arquitecturas digitales emergentes que pronto sustentarán nuestra vida personal y profesional.