Si los datos son el petróleo, la inteligencia artificial es el motor

La inteligencia artificial (IA) potencia a los datos y los negocios y cada vez resulta más accesible para las personas que no son especialistas. Por ejemplo, los algoritmos de Machine Learning (ML) utilizan datos históricos como insumo de entrada para anticipar nuevos valores de salida y de esta forma permitir que las aplicaciones de software sean más precisas en la predicción de resultados.  

Estas tecnologías resultan cada vez más indispensables porque brindan a las empresas una visión de las tendencias en el comportamiento del cliente y los patrones operativos comerciales, además de respaldar el desarrollo de nuevos productos. ¿Qué usos se esperan en un futuro próximo y qué tendencias serán las predominantes? 

4 usos de la inteligencia artificial

Entre las áreas en las que se espera que la IA y en particular el Machine Learning tenga el mayor impacto se destacan: 

1. Recomendaciones de clientes más inteligentes: el objetivo final es brindar una experiencia más optimizada para el cliente, en función de los datos que proporcionan fácilmente a la empresa. Si bien estas herramientas no son nuevas, al implementar casos de uso específicos y relevantes para brindar recomendaciones personalizadas, las empresas podrán destacarse frente a la competencia
   
   
   
   
    
2. IA generativa: en 2022, su uso más popular se relaciona con la creación de fotos y vídeos, generar arte y producir contenido escrito básico. Es probable que muchas empresas hagan sus propias incursiones en la IA generativa para acelerar la creación de su propio contenido y reducir costos.
   
   

   
   
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3. Gestión financiera eficiente: los algoritmos de aprendizaje automático están desempeñando un papel cada vez más importante en tareas financieras para ayudar a los líderes a tomar mejores decisiones relacionadas con el presupuesto. Por ejemplo, para realizar un análisis de costos o predecir gastos asociados con ciertas actividades comerciales o proteger a las empresas y los clientes del fraude. 
   
   
4. Automatización de la toma de decisiones: la capacidad del aprendizaje automático para analizar e interpretar grandes cantidades de datos en un período de tiempo rápido lo ha convertido en una parte esencial de los procesos de toma de decisiones. Estas herramientas automatizan las decisiones más simples y de menor nivel permitiendo que los empleados destinen menos tiempo a tareas repetitivas y puedan concentrar sus esfuerzos en problemas más profundos. 

Democratización de datos 

Hasta hace diez años la ciencia de datos se consideraba una asignatura de nicho, que atravesaba la estadística, matemáticas e informática y que se impartía en un puñado de universidades. Hoy en día, en cambio, su importancia para el mundo de los negocios y el comercio está bien establecida.  

Con su desarrollo cada vez mayor, esta disciplina favorece la paulatina democratización del acceso a los datos, logrando una cultura empresarial basada en datos. En consecuencia se logra un mayor aprovechamiento de la información que habilita la toma de decisiones inteligentes. 

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Aprendizaje automático automatizado 

Una de estas tendencias que será clave en el futuro próximo es la del aprendizaje automático automatizado, habitualmente abreviado como autoML. Los desarrolladores de soluciones de autoML tienen como objetivo “crear herramientas y plataformas que cualquier persona pueda utilizar para generar sus propias aplicaciones de ML”. 

En particular el autoML está dirigido a personas cuya experiencia y conocimientos especializados los colocan en una posición ideal para desarrollar soluciones a los problemas más urgentes en sus campos particulares, pero que a menudo carecen del conocimiento de codificación necesario para aplicar la IA a esos problemas. 

Una gran parte del tiempo de un científico de datos debe dedicarse a la limpieza y preparación de datos, que son tareas necesarias pero que no aportan valor real al negocio. El autoML viene a solucionar este problema, al propiciar una gestión de datos automatizada, construir modelos y crear algoritmos y redes neuronales. 

El objetivo de autoML es que cualquier persona con un problema a resolver o una idea a probar, pueda aplicar el aprendizaje automático a través de interfaces simples y fáciles de usar. Es decir que las personas sin conocimientos específicos de ML podrán aprovechar los algoritmos y los avances del aprendizaje automático para desarrollar soluciones que resuelvan problemáticas de negocio, sin preocuparse por comprender su funcionamiento interno.  

Se espera que cada vez usar ML o inteligencia artificial sea algo accesible para toda la empresa y parte del trabajo cotidiano, impulsando así una transformación de la forma en que se trabaja en general y particularmente con los datos. De esta forma los negocios se preparan para competir en la economía de datos, sacando todo el valor al petróleo de los datos y logrando un retorno sobre la inversión acelerado.

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