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Ventajas de usar Inteligencia Artificial en las Empresas

Inteligencia Artificial en las Empresas

La Inteligencia Artificial (IA) es un tema candente para las empresa en estos días, con líderes de la industria que buscan aplicaciones que van desde productos inteligentes hasta la auto-sanación,  incluso auto-consciente, de la infraestructura de computación.

Pero, ¿cuánto de esto es real y cuánto es ciencia ficción? ¿Estamos realmente a punto de vender nuestra humanidad a una clase de dominadores de robots? ¿O la tecnología no producirá ningún cambio significativo en absoluto?

A juzgar por lo que está disponible en este momento y donde se dirigen las tendencias de desarrollo, la respuesta a las dos últimas preguntas es “No”.

IA vs Automatización

 

Lo primero que debemos entender acerca de la IA de hoy es que no es sólo una extensión de la automatización existente. La automatización tradicional se puede utilizar para hacer que las máquinas, los dispositivos y las aplicaciones realicen tareas repetibles, generalmente a una tarifa constante y de una manera constante. La automatización impulsada por IA permite que la entidad programada se adapte primero y responda a una amplia gama de estímulos y luego ajuste sus propios patrones de programación y operación, para adaptarse a su entorno cambiante. Así, mientras que un brazo robótico automatizado puede ser programado para fijar un cierto panel a un cierto tipo de puerta del coche de la misma manera un número infinito de veces, un brazo de IA puede analizar diferentes tipos de paneles y averiguar por sí mismo cómo adjuntar a diferentes tipos de puertas.

En términos de infraestructura empresarial, IA es la clave para implementar la transformación digital que es necesaria para prosperar en una economía orientada a servicios, diceVenkatSrinivasan, presidente y CEO de la firma de automatización Rage Frameworks. IA ya está introduciendo varias capacidades clave para las operaciones de infraestructura utilizando un enfoque más lingüístico para el análisis de datos en lugar de los algoritmos de base de datos tradicionales. De esta manera, los sistemas de datos empresariales adquieren la capacidad de comprender los datos en su contexto y relevancia para el mundo real, lo que les permite dar sentido a las tramas de datos no estructurados que están sentados en los archivos empresariales intactos y olvidados. La Inteligencia Artificial al mismo tiempo, permite un mayor nivel de razonamiento y trazabilidad, dando a los operadores humanos y otros sistemas inteligentes la capacidad de profundizar en análisis y otros procesos para determinar cómo y por qué se toman decisiones.

Pero, ¿cómo, exactamente, todo esto funcionará a nivel operativo? ¿Qué tipos de aplicaciones podemos esperar de los procesos de Inteligencia Artificial?

Según Gil Press, socio gerente de la consultora de investigación gPress, dos de los más profundos son el reconocimiento del habla y la generación del lenguaje natural. Usando redes neuronales y otras tecnologías avanzadas, empresas como Google y Amazon ya están empujando la informática conversacional en el hogar a través de Google Home y Alexa. Es sólo cuestión de tiempo, entonces, el que estas mismas tecnologías invadan el centro de datos, permitiendo que incluso los usuarios no técnicos simplemente pregunten a sus entornos de datos lo que necesitan saber en lugar de escribir, hacer clic o enviar mensajes de texto. Además, con las capacidades de autoaprendizaje y autocorrección que la Inteligencia Artificial aporta a la mesa, es probable que el ciclo de vida de los sistemas y los patrones de actualización cambien dramáticamente: el equipo no se degradará con el tiempo; Mejorará con poca o ninguna participación humana. Además, el entorno de datos en sí será más proactivo en sus operaciones, haciendo sugerencias sobre cómo optimizar el rendimiento de los datos, y no sólo responder a los comandos.

¿Alguna desventaja?

 

¿Es esta visión de un futuro brillante y todo lo que hay a la Inteligencia Artificialen la empresa entonces? ¿Qué pasa con los inconvenientes?

Para estar seguros, dice Chris Preimesberger de eWeek,  La Inteligencia Artificial tendrá que ser implementada de una manera controlada, coordinada, al igual que cualquier otra tecnología. De hecho, muchas de las fallas clave son las mismas que existen en las plataformas de datos existentes, como el despliegue de una tecnología en busca de una solución y la falla en asegurar que los procesos automatizados se correspondan con los requisitos empresariales. Pero la IA también requiere cierta atención especial, como reconocer el hecho de que la Inteligencia Artificial sólo puede ofrecer resultados tan buenos como los datos que recibe. También hay un trade-off entre amplitud y profundidad cuando se trata de Inteligencia Artificial; Cualquier sistema que esté diseñado para abordar una amplia gama de funciones no podrá profundizar en los procesos altamente granulares que impulsan la productividad.

Y probablemente lo más importante de todo: no importa lo “inteligente” que sea una plataforma de IA, siempre necesitará un cerebro humano para guiarlo.

Así, aunque puede sonar cliché, el hecho es que Inteligencia Artificial este realmente al borde o rehacer el entorno de datos a algo parecido a lo que hemos visto en las películas de ciencia ficción durante todos estos años: un entorno de datos que habla y piensa que es literalmente todo alrededor de nosotros, como la computadora a bordo de la empresa Starship.

A la luz de esto, parece que todos tendremos que acostumbrarnos a la idea de que la Inteligencia Artificial ya no es sólo una colección de dispositivos y software que soporta nuestros datos, sino un miembro sensible y altamente eficaz del equipo de negocios.