4 casos de uso de inteligencia artificial que no requieren de un experto

4 casos de uso de inteligencia artificial que no requieren de un experto

4 casos de uso de inteligencia artificial que no requieren de un experto - data-scyentist

Las películas de ciencia ficción retratan a la inteligencia artificial (IA) como una máquina que destruirá al ser humano, aunque en realidad es una industria que está ayudando cada vez más a la sociedad. Esta tecnología ya se encuentra presente en muchas de las tareas de las personas, tanto en su vida diaria como en el ámbito laboral. Es una clara tendencia a nivel mundial.

El valor del mercado global de la IA está estimado que alcance los 1.2 mil millones de dólares a finales de 2018, según un estudio realizado por Gartner, subrayando que no existe la necesidad de invertir grandes cantidades de dinero, ya que se puede acceder a este tipo de tecnología a través de la nube, con los beneficios de flexibilidad, escalabilidad y agilidad.

“La clara tendencia que vive la inteligencia artificial provoca que esta tecnología se vuelva asequible y accesible para las diferentes industrias”, revela Gustavo Parés, director general de la empresa de soluciones de Inteligencia Artificial y cómputo cognitivo Nearshore Delivery Solutions. “Hay sectores que ya lo implementan en forma de chatbots para optimizar sus centros de atención a clientes o mejorar el proceso de ventas”, agregó.

El poder de análisis y procesamiento que posee la IA facilita a las empresas conocer la operación de sus negocios, obtener los insights del mercado y atender mejor las necesidades de sus clientes sin gastar grandes sumas de dinero o tener un gran equipo de  científicos de datos.

Un científico de datos es un profesional que traduce grandes volúmenes de datos en información comprensible que aporte valor y que pueda ser utilizada por parte de la empresa y la sociedad. Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos, además, dominan el software estadístico, la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el Machine Learning o Big Data.

Casos de uso de inteligencia artificial

Para aprovechar rápidamente los beneficios de las soluciones de IA, Nearshore Delivery Solutions comparte cuatro casos de su uso que no necesitan un ejército de científicos de datos:

1.- Chatbots y el procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que comprende la interacción entre las computadoras y las personas, tanto en el lenguaje hablado como el escrito; determina la intención de las personas y ofrece una respuesta adecuada. Los chatbots utilizan el PLN para establecer un conversación fluida y obtener información.

Al utilizar Inteligencia Artificial, los chatbots ofrecen a los clientes y usuarios una mejor experiencia en los sistemas automatizados. Además, tienen la característica de entender preguntas estructuradas de diferentes formas, lo que mantiene el contexto de la conversación.

2.- IA incorporada en las aplicaciones

Una de las formas más sencillas de aprovechar la Inteligencia Artificial es a través de su facilidad para incorporarse a aplicaciones empresariales, analizar los datos de todo tipo de fuentes y determinar el comportamiento de los usuarios para recomendar acciones a seguir.

Por ejemplo, las áreas de marketing la utilizan para impulsar productos o servicios relacionados con el comportamiento de los clientes. También en ventas, la IA alienta a los consumidores a conocer nuevos productos y a generar recomendaciones con base a las preferencias. Recursos Humanos ahora se beneficia con esta tecnología pues revela en muy poco tiempo quiénes son los mejores candidatos para una vacante.

Esta tecnología llegó para quedarse en el sector si es que las empresas no quieren perder poder en el mercado, ya que según un informe desarrollado por Accenture, se estima que para 2035 las compañías que incorporen la IA a su modelo de negocio verán sus beneficios incrementados en un 38%.

3.- Analítica

Los procesos tradicionales de los analistas de negocios requerían de soluciones robustas que se alimentaban de datos de la compañía para dar respuesta a preguntas empresariales que son clave para todos los procesos. Tareas que requieren las empresas para la toma de decisiones pero que hoy resultan ser largas.

Sin embargo, con la implementación de soluciones basadas en IA, las consultas se hacen de manera óptima, ágil y eficiente, incluso en tiempo real. Por ejemplo, permite alcanzar los objetivos propuestos en una compañía, entender qué ocurrió, ocurre y podría ocurrir, así como saber qué hacer para que pase lo que quiero y cómo puedo hacerlo para que sea lo más parecido a como lo haría un humano. Gracias a técnicas de IA es posible automatizar la toma de decisiones, garantizando la calidad de éstas y su aportación al negocio.

4.- Predicción de la bolsa

Entre las funciones y las capacidades de la IA está conocer los hábitos de consumo de los clientes, asesorarlos mediante bots, además existen proyectos que ya lo integran al proceso de la toma de decisiones y medición de riesgo. Razón por la que el sector financiero se beneficia en gran medida.

“Lo anterior significa que será posible predecir el comportamiento de las acciones en la Bolsa de Valores, realizar evaluaciones de riesgos financieros y de clientes en tiempo real, para mitigar los factores de riesgo”, subrayó Gustavo Parés Arce, director de Nearshore Delivery Solutions. “Esta tecnología es un hito en la toma de decisiones financieras”, indicó.

Finalmente, es necesario recalcar que cada día la IA encuentra espacios para transformar los procesos y la operación de los negocios, dejando que los expertos se enfoquen en ampliar sus habilidades en otras áreas más críticas de las empresas.