Introducción a la IA empresarial

El tiempo es esencial y la automatización es la respuesta. En medio de las luchas de las tareas tediosas y mundanas, los errores provocados por humanos, la competencia descontrolada y, en última instancia, las decisiones confusas, la IA empresarial está permitiendo que las empresas colaboren con las máquinas y trabajen de manera más eficiente. De lo contrario, ¿cómo navegaría por su tipo de programas en Netflix o encontraría y compraría el accesorio deseado en Amazon? Desde Waymo en automóviles hasta análisis rápidos en marketing, la inteligencia artificial ya nos ha dado suficientes razones para quedarse. Pero, ¿cómo está ayudando a las organizaciones? O, ¿cómo lo están usando las organizaciones? La respuesta uno: IA empresarial. 

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Definición de IA empresarial

La IA empresarial se define como la aplicación de tecnologías y técnicas de inteligencia artificial dentro de grandes organizaciones para mejorar diversas funciones. Estas funciones incluyen la recopilación y el análisis de datos, la automatización, el servicio al cliente, la gestión de riesgos y la lista continúa. Abarca el uso de algoritmos de IA, aprendizaje automático (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora y otras herramientas para resolver problemas comerciales complejos, automatizar procesos y obtener información de grandes cantidades de datos. 

La IA empresarial se puede implementar en diferentes áreas. Estos incluyen gestión de la cadena de suministro, finanzas, marketing, servicio al cliente, recursos humanos y ciberseguridad. Permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, mejorar la eficiencia, optimizar los flujos de trabajo, mejorar las experiencias de los clientes y tener una ventaja competitiva en el mercado.

Características clave de la IA empresarial

La IA empresarial contribuye a muchos aspectos de una organización, desde el análisis de datos hasta la automatización. Es el producto de diferentes tecnologías, técnicas y métodos, que pueden ser diferentes para cada industria o negocio. Así es como funciona:

Combinación de tecnologías de IA para aplicaciones empresariales

Solo hay una serie de tecnologías de IA que se pueden aprovechar para aplicaciones empresariales. Las empresas de inteligencia artificial empresarial utilizan una culminación de tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la computación perimetral, el aprendizaje profundo, la visión artificial y, bueno, posiblemente más. Estas tecnologías facilitan capacidades poderosas, ayudando a las empresas con tareas como el análisis predictivo, el reconocimiento de imágenes, etc. Las recomendaciones personalizadas de Netflix, que utilizan técnicas como el aprendizaje profundo, son uno de los ejemplos destacados de esto. 

Adaptado y diseñado para satisfacer las necesidades de la organización

AI Enterprise es una mezcla de varias tecnologías. Ahora, depende de los requisitos comerciales que una organización determine la forma y la técnica correctas para abordarlo en el sistema. Después de todo, lo que funciona para la gestión de la cadena de suministro puede no ser necesario en el caso del comercio electrónico. 

Por ejemplo, las empresas de inteligencia artificial empresarial en el cuidado de la salud emplean técnicas como análisis de imágenes, monitoreo de pacientes, etc. Esto se hace para aumentar la eficiencia en las prácticas médicas. La industria de la energía utiliza tecnologías y técnicas como el mantenimiento predictivo, la integración de energías renovables y más para optimizar la generación y el consumo de energía. La diferencia en su influencia hace que las organizaciones naveguen por diferentes ramas de la inteligencia artificial.

Beneficios y aplicaciones de la IA empresarial

Estos son los beneficios clave de Enterprise AI:

Eficiencia operativa y productividad mejoradas

Una de las últimas ofertas de Enterprise AI es que automatiza tareas repetitivas y tediosas, descargando algo de tiempo en las manos de los empleados y permitiéndoles concentrarse en actividades más estratégicas y de alto valor. Agiliza los procesos, reduce los errores manuales y mejora la eficiencia operativa en varios departamentos y funciones, incluidos los recursos humanos y la gestión de la cadena de suministro. Al final, es un salvavidas de la productividad.

Capacidades de predicción y toma de decisiones mejoradas

Al analizar grandes conjuntos de datos en un tiempo mínimo y predecir tendencias y riesgos, las empresas de inteligencia artificial empresarial toman decisiones informadas basadas en conocimientos integrales. Ayuda a descubrir patrones, tendencias y correlaciones que pueden no ser visibles en la superficie. Esto deja espacio para una toma de decisiones más precisa y efectiva. El comercio electrónico es un ejemplo común de esto, que utiliza inteligencia artificial para obtener información del comportamiento, las búsquedas y las compras del cliente. Ayuda a las empresas de comercio electrónico a ofrecer ofertas personalizadas y opciones de búsqueda a sus clientes, mejorando la experiencia general.

Automatización de tareas repetitivas y flujos de trabajo

Desde el zumbido de los vehículos autónomos de Tesla hasta Alexa de Amazon, hay muchos testimonios de cómo la IA se está utilizando para impulsar soluciones más rápidas y convenientes para la multitud común. Cuando se trata de organizaciones, Enterprise AI está ayudando a las empresas a reducir el tiempo de recopilación y procesamiento de datos. No solo ahorra tiempo, sino que también agiliza los flujos de trabajo, lo que permite que los equipos interesados ​​se concentren en las tareas que requieren intervención humana.

Análisis e información de datos optimizados

Los algoritmos de IA son famosos por analizar cantidades masivas de datos en tiempo real, detectando anomalías y patrones que representan las tendencias y los riesgos potenciales. Las empresas de inteligencia artificial empresarial pueden analizar las tendencias y obtener información procesable a partir de un análisis en profundidad, algo que los humanos posiblemente no podrían hacer con un mundo de datos presente. Eventualmente fomenta la toma de decisiones, libera el tiempo de los empleados para otras tareas importantes y ayuda a obtener una ventaja sobre los competidores. Esto demuestra ser inmensamente útil en industrias más vulnerables a amenazas potenciales, es decir, el sector financiero. 

Las herramientas y plataformas de IA empresarial facilitan los recursos y las capacidades de las organizaciones, ayudándolas a hacer el mejor uso de su destreza en IA. Estas herramientas generalmente vienen con funciones para la preparación de datos, la capacitación de modelos y la integración, lo que facilita que las empresas empleen soluciones de inteligencia artificial e impulsen la innovación en sus operaciones de manera efectiva.

Descripción general de las plataformas populares de IA empresarial

Estas son las plataformas y herramientas populares de IA empresarial que brindan soluciones integrales a las organizaciones:

• IBM Watson: IBM Watson es una conocida plataforma de IA empresarial que ofrece una amplia gama de servicios de IA, incluido el procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje automático, la visión artificial y el análisis de datos. Proporciona herramientas para construir modelos de IA, integrarse con sistemas existentes e implementar aplicaciones de IA en varias industrias.
• IA de la nube de Google: Google Cloud AI proporciona un conjunto de servicios y herramientas de IA para aplicaciones empresariales. Ofrece servicios como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y visión artificial. La plataforma incluye herramientas como Google Cloud AutoML para el desarrollo de modelos personalizados y Google Cloud AI Platform para el entrenamiento y la implementación de modelos.

• IA de Microsoft Azure: Microsoft Azure AI proporciona un conjunto integral de servicios y herramientas de IA. Incluye servicios como Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services para visión, habla y comprensión del lenguaje, y Azure Bot Service para crear chatbots. La plataforma permite a las organizaciones desarrollar, implementar y administrar aplicaciones de IA a escala.
• IA de los servicios web de Amazon: AWS ofrece una gama de servicios y herramientas de IA a través de su plataforma de IA de AWS. Incluye servicios como Amazon SageMaker para crear y entrenar modelos ML, Amazon Rekognition para visión artificial y Amazon Comprehend para procesamiento de lenguaje natural. AWS AI proporciona herramientas y modelos de IA prediseñados para desarrollar aplicaciones de IA personalizadas.
• Salesforce Einstein: Salesforce Einstein es una plataforma impulsada por IA integrada con el sistema Salesforce CRM. Ofrece funciones como análisis predictivo, sistemas de recomendación y procesamiento de datos automatizado para mejorar la gestión de las relaciones con los clientes y los procesos de ventas.

Características y funcionalidades clave de las herramientas de inteligencia artificial empresarial

Las herramientas y plataformas de inteligencia artificial empresarial están diseñadas para analizar, interpretar, predecir y optimizar diferentes procesos comerciales con la ayuda de técnicas avanzadas. Estas son las características clave de las herramientas de IA empresarial:

• Análisis de los datos- Las herramientas de inteligencia artificial empresarial pueden recopilar y analizar enormes cantidades de datos de diversas fuentes, tanto datos estructurados como no estructurados. Esto se hace para identificar tendencias y patrones relevantes.
• Análisis predictivo Los modelos de IA aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos que pueden ayudar a las empresas a pronosticar tendencias futuras y tomar decisiones basadas en datos.
• Personalización- Los modelos de IA ayudan a las empresas a proporcionar interacciones personalizadas con los clientes en función de sus preferencias, necesidades y patrones de comportamiento.

En este sentido, ¿te has encontrado con innovaciones increíbles como MidJourney y Stable Diffusion en tu trabajo profesional o personal? Estos tecnologías innovadoras han conquistado el mundo y se han convertido en una parte integral de nuestras vidas. Si tiene curiosidad acerca de cómo funcionan, nuestro taller- Explorando la IA generativa con modelos de difusión en el DataHack Summit 2023, es perfecto para usted. ¡Aquí es donde desentrañaremos los misterios y nos sumergiremos en su fascinante mundo! Bueno, el secreto está en el poder de Diffusion Models. Estos modelos se han convertido en la columna vertebral de la visión artificial moderna, revolucionando la forma en que las máquinas perciben y procesan la información. Desde el revolucionario Dalle 2 hasta el notable Midjourney, Diffusion Models ha dado paso a una nueva era de comprensión.

Implementación de IA empresarial

Cuando se trata de implementar Enterprise AI, incluso la idea necesita ideas. En el vasto mundo de la tecnología, hay mucho que resolver para la IA empresarial antes de que una organización comience a obtener valor a cambio. Esto es todo lo que debes saber:

Pasos involucrados en la adopción e implementación de IA empresarial

El proceso de implementación de IA empresarial en una organización generalmente involucra las siguientes etapas:

• Definir metas y objetivos organizacionales: Antes que nada, identifique las oportunidades comerciales que desea aprovechar o los problemas que desea resolver a través de la IA. Establezca metas y métricas específicas para medir el éxito.
• Evaluar la preparación de datos y desarrollar una estrategia de datos: Evalúe la calidad, disponibilidad y relevancia de sus datos. Determine si es necesaria una recopilación, limpieza o integración de datos adicionales para respaldar las iniciativas de IA. Además, es crucial evaluar cómo adquirirá, almacenará, administrará y protegerá los datos para propósitos de IA. Tenga en cuenta los requisitos de privacidad, seguridad y cumplimiento de los datos. Implementar prácticas apropiadas de gobierno de datos.
• Construya un equipo multifuncional: Reúna un equipo con experiencia diversa, incluidos científicos de datos, ingenieros, expertos en dominios y partes interesadas del negocio. Colaborar para asegurar una comprensión holística del problema y una implementación efectiva.
• Cree un plan de desarrollo: Lanzar un proceso para desarrollar y ajustar modelos de IA. Esto puede requerir que realice tareas, incluido el preprocesamiento de datos, la selección de modelos, la capacitación y la evaluación. Asegúrese de seguir mejorando los modelos en función de los comentarios y las métricas de rendimiento.
• Piloto: Siempre es inteligente realizar pilotos pequeños para validar la efectividad de los modelos de IA y evaluar su impacto en los casos de uso previstos. Asegúrese de refinar estos modelos en función de los comentarios y las pruebas del mundo real.
• Integración: ¡Una de las etapas más críticas! Una vez que la fase piloto está lista, debe escalar la solución de IA a un alcance organizacional más amplio. Por lo tanto, integre la IA en los sistemas y flujos de trabajo existentes para maximizar la adopción y el impacto.
• Mantenimiento: Una vez que se ha orquestado la configuración, es hora de vigilar el rendimiento de los modelos de IA. Continúe actualizando los modelos a medida que haya nuevos datos disponibles o evolucionen los requisitos comerciales. Evalúe regularmente el impacto y el valor generado por las implementaciones de IA.

Consideraciones para una implementación exitosa

La implementación de Enterprise AI puede ser complicada. Requiere no solo un mapeo de carreteras detallado, sino también profesionales capacitados. Las organizaciones buscan personas que tengan una comprensión más profunda de la ciencia de datos, IA, ML y otros fragmentos técnicos. Es con un equipo de personas con diversas habilidades y los siguientes factores que la implementación de Enterprise AI se convierte en un éxito:

• Objetivos de negocios: Ajustar la estrategia de IA y garantizar su alineación con las metas y objetivos más amplios de la empresa es la primera y principal ruta para implementar la IA empresarial. Es imperativo identificar casos de uso y métricas apropiados. Esto es para medir el éxito y priorizar áreas del negocio para optimizar.
• Calidad y accesibilidad de los datos: Las empresas deben evaluar la calidad, disponibilidad y relevancia de los datos, asegurándose de que sean compatibles con los algoritmos y herramientas de IA.
• Seguridad y privacidad: Las organizaciones deben estar atentas a las preocupaciones de seguridad y privacidad y adoptar las mejores prácticas para prevenir cualquier riesgo potencial. Es posible mediante protocolos de seguridad robustos y protegiendo los datos de los clientes de posibles infracciones o accesos no autorizados.
• Responsabilidad: Si bien Enterprise AI puede hacer maravillas para una organización, es fundamental asegurarse de que el sistema sea transparente, explicable y responsable. Ayudará a todos a comprender cómo se hacen las recomendaciones de IA y se reduce el riesgo de consecuencias o sesgos no deseados.
• Cumplimiento de la normativa: Uno de los factores más cruciales a considerar al implementar Enterprise AI es el cumplimiento normativo. Las organizaciones deben cumplir con los marcos regulatorios, como GDPR o CCPA, para evitar riesgos legales o daños a la reputación.

Integración con sistemas y flujos de trabajo existentes

La integración de Enterprise AI con los flujos de trabajo y los sistemas existentes es una combinación de pruebas y errores. Si bien las recompensas son enormes, un gran grado de éxito depende de la transición que se produzca entre las culturas anteriores y posteriores a la inteligencia artificial empresarial. Por lo tanto, es imperativo que las organizaciones creen pautas apropiadas para llevar a cabo esto. Comienza con la asociación con un proveedor de servicios cuyas soluciones satisfacen la necesidad de herramientas y técnicas. Las organizaciones también deben preparar una estrategia para lograr un equilibrio perfecto entre el sistema existente y los modelos de IA. La transición no termina ahí; de hecho, comienza allí. Una vez que ha comenzado la integración, una empresa debe mantener una vigilancia constante sobre el rendimiento de sus sistemas de IA y realizar las modificaciones necesarias en consecuencia. 

Desafíos y riesgos de la IA empresarial

Las empresas de inteligencia artificial empresarial tienen un alcance significativo para mejorar la eficiencia, la transformación digital y obtener una ventaja competitiva. Pero viene con su propio conjunto de desafíos y riesgos que las organizaciones deben tener en cuenta al implementarlo.

Consideraciones éticas y prácticas responsables de IA

Desde su auge, la IA ha aparecido en los titulares no solo por la tecnología revolucionaria que es, sino también por el sesgo que sugiere, por involuntario que sea. Con el auge de la IA, las preocupaciones sobre los estándares éticos, incluida la privacidad de los datos, la transparencia y la equidad, también han llamado la atención. Ha llevado a las organizaciones a recurrir a regulaciones firmes.

Inquietudes sobre la privacidad y la seguridad de los datos

Los sistemas de inteligencia artificial suelen almacenar datos personales o de clientes confidenciales. Puede ser bueno para prácticas futuras, pero al mismo tiempo allana el camino para que los ciberdelincuentes se introduzcan y vulneren la base de datos. Las empresas de inteligencia artificial empresarial deben garantizar medidas sólidas de seguridad de datos, incluidas políticas de privacidad y protocolos de cifrado.

Impacto potencial en los empleos y la fuerza laboral

¡IA está automatizando tareas rutinarias! Entonces, la cuestión de los riesgos laborales para los humanos tiene mucho sentido. El rápido aumento en la adopción de IA podría conducir a una reducción de puestos de trabajo, lo que podría generar desafíos económicos y sociales. Mientras más y más personas se registran para cursos de ciencia de datos y la planificación de carreras en el campo de la IA, el temor al desempleo aún está fresco.

Tendencias futuras y perspectivas

Con muchos cambios dramáticos que ya se están implementando, el mundo siente curiosidad por el futuro que traerá la IA empresarial. Se pronostica que el mercado global de IA empresarial alcance de US $ 16.81 mil millones en 2022 a 102.9 millones de dólares estadounidenses para 2030, registrando una CAGR de 47.16%. Dicho esto, los ojos están puestos en las tecnologías que surgirán y el impacto que está proponiendo para varias industrias.

Capacidades en evolución y avances en la IA empresarial

Estos son algunos de los últimos desarrollos en Enterprise AI:

• Mayores capacidades de automatización: Los sistemas de IA, como la automatización robótica de procesos (RPA), se han vuelto cada vez más sofisticados, automatizando tareas repetitivas, mejorando la eficiencia y reduciendo los costos.
• Predicción y toma de decisiones mejoradas: Se ha vuelto tremendamente fácil predecir resultados futuros y tomar decisiones informadas mediante el análisis de datos complejos en tiempo real sin negociar la precisión. Esto ha sido posible gracias a los algoritmos avanzados de aprendizaje automático.
• Reconocimiento de imagen y voz: La IA puede interpretar datos visuales y lingüísticos complejos, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Esto crea oportunidades significativas para el marketing, el servicio al cliente y la automatización.
• Personalización: AI ahora recomienda productos, servicios y contenido personalizados a los clientes en función de su comportamiento, preferencias y datos demográficos. Esto crea una experiencia de cliente más personalizada.

Integración de IA con tecnologías emergentes

A medida que crece la inteligencia artificial, las organizaciones están explorando nuevas formas de aprovechar sus capacidades para su beneficio. La forma más poderosa de hacer esto es, por supuesto, su integración con otras tecnologías. Estas son las tecnologías integradas con las que la inteligencia artificial está impulsando la implementación de AI Enterprise:

• internet de las cosas: La combinación de IoT e IA permite la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos generados por dispositivos conectados. Los algoritmos de IA pueden analizar estos datos en tiempo real, lo que permite el mantenimiento proactivo, hogares inteligentes y vehículos autónomos.
• Big Data: Big Data son los enormes volúmenes de datos generados por las organizaciones. Los algoritmos de IA pueden analizar rápidamente estos datos para extraer información y permitir la toma de decisiones informadas, lo que lleva a mejores resultados comerciales.
• Blockchain: Blockchain y AI pueden revolucionar la gestión de la cadena de suministro. Los dispositivos IoT pueden proporcionar datos en tiempo real sobre el viaje de un producto desde el fabricante hasta el cliente, mientras que blockchain puede garantizar la transparencia y la confiabilidad en la cadena de suministro. Los algoritmos de IA pueden analizar datos para optimizar la logística, mitigar los retrasos y garantizar el uso eficiente de los recursos.
• Computación de borde: Edge Computing es una de las tendencias de IA más poderosas hasta la fecha. Reduce significativamente la latencia en la transferencia de datos y permite la toma de decisiones automatizada en tiempo real a través de IA. Esta combinación se puede utilizar en automatización industrial, vehículos autónomos y hogares inteligentes.

Impacto en Industrias y Sectores

La IA empresarial ha tenido un impacto significativo en todas las industrias y sectores, revolucionando las operaciones e impulsando la innovación. En la industria de la salud, los sistemas de diagnóstico impulsados ​​por IA como IBM Watson han demostrado un tremendo potencial para ayudar a los médicos al analizar grandes cantidades de datos médicos y proporcionar información para diagnósticos precisos.

En el sector financiero, empresas como JP Morgan Chase han implementado con éxito algoritmos de IA para la detección de fraudes. Esto ha ahorrado millones de dólares al identificar transacciones sospechosas con mayor precisión. Gigantes minoristas como Amazon han aprovechado el poder de la IA para recomendaciones personalizadas y una gestión eficiente de la cadena de suministro. Esto ha dado como resultado mejores experiencias de los clientes y operaciones optimizadas.

Además, en la fabricación, empresas como General Electric han aprovechado la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para optimizar los procesos de producción, lo que ha llevado a reducir el tiempo de inactividad y mejorar el control de calidad. Estos son solo algunos escenarios del mundo real que ejemplifican cómo Enterprise AI ha transformado las industrias, prometiendo un futuro por el que vale la pena esperar”.

Conclusión

Enterprise AI es múltiples tecnologías y técnicas de inteligencia artificial envueltas en una sola solución. El tipo de empresa de IA adoptada e implementada por una empresa puede ser diferente de otra. Lo que es lo mismo es la necesidad de las herramientas adecuadas y los recursos humanos adecuados. Dado que se prevé que el mercado global de IA alcance US $ 1.59 billones para 2030, es justo llamar la atención sobre el paradero de los trabajos y el empleo.

La competencia ya no está siendo impulsada por la IA, pero las empresas de enfoque e innovación están comenzando a aprovechar esta revolución. Para hacer que sus capacidades funcionen a su favor, las empresas están buscando expertos que conozcan la tecnología desde un punto de vista del mundo real. Si se está preparando para hacer una carrera profesional a partir de la inteligencia artificial, inscríbase en programas integrales como IA y ML BlackBelt Plus por Analytics Vidhya es el camino a seguir. Además de las sesiones personalizadas y el aprendizaje con proyectos del mundo real, el programa facilita la asistencia de colocación con nombres de primer nivel, ayudándolo no solo a sobresalir entre la multitud, sino también a allanar el camino hacia el trabajo más lucrativo.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/what-is-enterprise-ai/