Consejos para implementar la inteligencia artificial

| November 3, 2020 | Artículos

inteligencia artificial tren en marcha

Cuando el término “Inteligencia Artificial (IA)” es mencionado, la idea de un futuro distópico en el que los robots superan a los humanos es la que predomina, incluso sobre la definición más elemental del concepto. Y cuando se habla de implementar la IA en una empresa, ese futuro se ve aún más lejano y hasta monetariamente inalcanzable.

Sin embargo, el uso de la IA podría ser mucho más fácil y accesible de aplicar en una empresa de lo que parece. La IA puede implementarse para distintos fines como optimizar tiempos, aumentar la productividad, generar diseños o presupuestos y facilitar las tomas de decisiones.

¿Qué es la inteligencia artificial y qué buscamos hacer con ella? Virginia Robano, Doctora en Economía y Directora Ejecutiva de Áurea, que co-diseña estrategias de innovación responsable, explica que el objetivo principal es que la máquina trate de reproducir algunos comportamientos humanos como aprender, razonar o poder extrapolar la información. La máquina, al resguardar estos datos, puede seguir un proceso deductivo y aplicar esa lógica para tomar decisiones.

“Implementar la inteligencia artificial brinda una nueva oportunidad para tomar decisiones dentro de la empresa basadas en funciones de probabilidad; es aprender a interpretar el entorno”, dice Virginia en el webinar “IA: cómo subirse a un tren en marcha”.

Una de las ramas de la inteligencia artificial es el aprendizaje profundo, un proceso iterativo para construir “árboles de decisión”. El aprendizaje automático o profundo transforma un problema complejo en una serie de problemas simples, y permite calcular, conforme recibe nueva información, cuáles son las probabilidades de éxito de cada uno de éstos.

Aprovechar lo que ya está al alcance de la mano

El gran potencial que tiene la inteligencia artificial para las startups actualmente está en los datos públicos, es decir, aquellos que existen en las redes sociales o aplicaciones.

Al contar con estos datos se pueden detectar clientes potenciales: para conocer si los usuarios pertenecen a algún rango etario específico, a un género, si prefieren alguna tienda en específico o si en su camino en auto paran por un café. Cualquier comportamiento que pueda leerse en aplicaciones públicas es información relevante para la IA que identifica a más usuarios que cumplan con ciertos comportamientos y gustos por ser potenciales clientes a quienes atraer.

“El futuro ya llegó. La inteligencia artificial ya está entre nosotros. Ahora la pregunta es saber cómo o dónde es que lo voy hacer: si va a ser en un front end, o sea cuando vaya a relacionarme con los clientes, o si va a ser en el backend para optimizar los procesos”, añade Virginia Robano.

Una de las preguntas que más se hacen las empresas sobre la IA, es si deberían contratar a un equipo enfocado únicamente en este campo de manera permanente e interna, o si es mejor elegir el outsourcing. Al respecto, Virginia explica que si una empresa pequeña o mediana desarrolla un sistema de soporte interno, eso le permitirá explorar cada dato con el que se cuenta y predecir estrategias más integrales, a diferencia de un equipo externo que puede ser más barato, pero tendrá menor compromiso con las estrategias y la información.

“Si tengo una buena pregunta y el algoritmo muestra respuesta, la inteligencia artificial va a ser capaz de aprender por sí misma a calcular la probabilidad de éxito de mi pregunta con base en los datos, y más si se retroalimentan, porque se vuelve un proceso iterativo”, explicó Virginia.

Para conocer más ejemplos y entender cómo implementar la IA en diferentes procesos de tu empresa, puedes ver el webinar que forma parte de la introducción a la Maestría en Data Science ofrecida por UTEC (Uruguay) con el soporte académico del MIT Institute for Data, Systems and Society (IDSS) (USA).

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