Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial no se limitan a las empresas que manejan unos conjuntos de datos de enormes dimensiones. Todas las organizaciones pueden beneficiarse de la transformación que suponen las herramientas de IA y el Machine Learning para resolver necesidades reales y empíricas que ayuden a la empresa para mejorar sus resultados y aumentar su competitividad.
Para aprovechar las ventajas que representa la IA, no es necesario tampoco ser una empresa del sector de la Inteligencia Artificial y el Big Data, ni un laboratorio de investigación. Empresas de muy diversos sectores pueden aprovechar el Machine Learning para sus propios objetivos. La Inteligencia Artificial debe entenderse como una herramienta o un medio para lograr un objetivo, y no un fin en sí mismo, aunque luego la organización pueda disponer de su Departamento de I+D que explore la implementación de las aplicaciones de negocio que necesita la empresa.
En esta línea, a continuación analizaremos de qué forma las organizaciones pueden incorporar herramientas basadas en IA, sin necesidad de ser en sí mismas empresas del sector tecnológico, o especializadas en Inteligencia Artificial y en el manejo de datos masivos.
Claves para incorporar soluciones de IA en la empresa
Las organizaciones que nunca han implementado aplicaciones de IA suelen plantear diversas cuestiones que están retrasando su transformación. Para poder enfrentar estos desafíos es necesario conocer algunas claves que ayudarán a las empresas a derribar algunos mitos y aprovechar el potencial de este conjunto de tecnologías.
1. La digitalización es la base para el uso de herramientas de IA
Lo primero que cabe preguntarse es: ¿está la empresa lo suficientemente digitalizada como para poder aplicar herramientas de IA?
Las empresas que han atravesado por un proceso de transformación digital suelen estar mejor preparadas para incorporar herramientas de IA en sus organizaciones. La razón de esto es que para llevar a cabo la digitalización de los procesos se ha digitalizado y estandarizado la información en herramientas digitales.
Por lo tanto, la empresa ya cuenta con una base de datos que los profesionales de Inteligencia Artificial pueden utilizar para el desarrollo de algoritmos de IA que faciliten la automatización y ayuden a mejorar el conocimiento de la organización.
Por lo general, las empresas del sector industrial, y que ya cuenten con un cierto grado de digitalización, pueden empezar a aplicar herramientas de IA que faciliten la automatización en distintas áreas, como el control de la producción, la logística, la inspección de calidad, los Recursos Humanos o el Marketing.
2. No es imprescindible tener un conjunto de datos gigante
Un error que cometen muchas empresas es retrasar la incorporación de herramientas de IA y Machine Learning porque piensan que disponen de conjuntos de datos de pequeño tamaño, o que sus datos no están correctamente organizados y etiquetados. Por esta razón, se tiende a aplazar la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial hasta 2 o 3 años, o directamente no implementar soluciones de IA.
Lo cierto es que para la IA no es imprescindible que sus bases de datos sean 100% limpias. De hecho, la Inteligencia Artificial puede jugar un papel importante para la creación de una infraestructura de datos que permita organizar toda esa información. Por otra parte, aunque no exista una cantidad enorme de datos desde el inicio, con los datos disponibles se pueden ya implementar soluciones de IA en empresas digitalizadas.
Esto puede ayudar a los científicos de datos y equipo de IA a orientar a la empresa acerca de qué datos sería más eficiente recopilar para crear modelos de datos que aporten un mayor valor comercial a la empresa.
3. Es mejor disponer de buenos datos que datos masivos e inconsistentes
Algunas organizaciones tienen tendencia a sobrevalorar la cantidad sobre la calidad de los datos. Lo cierto es que para lograr un mayor grado de precisión en los algoritmos de IA es mejor contar con menos datos, pero claros y bien etiquetados, que un Big Data en el que contamos con una enorme cantidad de información, pero no toda aporta valor a la empresa y además requiere un proceso más complejo para obtener un modelo de datos que más eficiente.
Por ejemplo, en una aplicación de IA aplicada a la inspección de calidad en la industria, es de gran importancia que los profesionales etiqueten los defectos de producción de forma consistente y detallada, ya que después esos datos de entrenamiento se introducirán en el modelo de aprendizaje automático y si no existe una muestra de datos de gran tamaño aumentarán los márgenes de error a la hora de detectar fallos. En este sentido, los buenos datos serán mejores que una enorme cantidad de datos etiquetados de forma inconsistente, o no etiquetados.
Para solucionar el problema de las inconsistencias en el etiquetado de datos para modelos de IA, suele realizarse un promedio entre las distintas posibilidades de etiquetado. Sin embargo, este método sólo es eficaz cuando disponemos de un conjunto de datos masivos. Pero no es lo más adecuado en las organizaciones de menor tamaño donde se trabaja con conjuntos de datos más pequeños. En este sentido, en las empresas que no cuentan con datos masivos, la comunicación entre el equipo de IA y los etiquetados es vital para llegar a producir etiquetados consistentes, por lo que una reunión suele bastar para buscar el etiquetado que aporte mayor precisión.
Cómo aplicar herramientas de IA en las empresas
Como hemos visto, las herramientas de IA no son solamente aplicables a las grandes empresas, ni se circunscriben al sector tecnológico, ni están limitadas a los laboratorios de investigación de universidades o departamentos de I+D+i de grandes empresas. Existen aplicaciones prácticas de IA que las organizaciones pueden implementar, para lo que es imprescindible antes poder hacerse las preguntas correctas.
El proceso de implementación de la IA en las industrias suele ser muy manual. Parte de la necesidad de aplicar modelos de automatización que puedan ser más eficientes que los sistemas que se están utilizando actualmente. Esto permite que las empresas puedan mejorar en el ámbito comercial, en su productividad o en su gestión logística, dependiendo del área donde se plantee la posibilidad de resolver un problema con IA.
Marketing
Existen multitud de aplicaciones de Inteligencia Artificial que permiten resolver problemas a nivel organizacional. Por ejemplo, en el ámbito del marketing pueden implementarse modelos de atribución MMM, que permitan entender con mayor precisión qué canales están generando mayor ROI y cómo debería proceder la empresa para aumentar o reducir su presupuesto.
La IA aplicada al marketing permite además otros avances, como la mejora de la rentabilidad del cliente con modelos de aprendizaje automático que mejoren la eficacia de las acciones de cross selling y up selling, la segmentación de clientes o el scoring eficaz de clientes según diversos parámetros.
Recursos Humanos
En el área de Recursos Humanos, se pueden utilizar algoritmos de IA para optimizar la dimensión y los horarios de la plantilla según el número de establecimientos de venta. Pueden aplicarse también modelos de detección de patrones comportamentales, que ayuden a facilitar la retención del talento y la evaluación del desempeño.
Atención al cliente
La IA aplicada a la atención al cliente puede ayudar a las organizaciones en la mejora de la satisfacción del cliente con chatbots que respondan a sus preguntas y necesidades; modelos de previsión de volumen de llamadas entrantes en call center, de cara a enfocar fechas con grandes picos de llamadas.
A través de la Inteligencia Artificial también es posible hacer una modelización de la satisfacción del cliente con el servicio de contact center u optimizar la plantilla según los establecimientos de venta.
Fabricación
Si vamos al ámbito de la fabricación industrial, pueden implementarse modelos de IA para la industria que permitan la clasificación de piezas y materiales a partir del reconocimiento de imágenes, detección de defectos en unidades producidas o materias primas, modelos de previsión de demanda y de optimización de stock, que ayuden a las industrias a desarrollar planes de aprovisionamiento eficaces.
Logística
La industria logística ha experimentado grandes mejoras gracias a la Inteligencia Artificial. Las organizaciones pueden mejorar sus procesos logísticos al aplicar herramientas de IA que permitan la optimización inteligente de las rutas de reparto, según el volumen de demanda y recursos de la empresa. También existen otras muchas aplicaciones, como la comprobación masiva de las direcciones de entrega, la localización óptima de los puntos de distribución o sistemas de previsión de la demanda por establecimiento o producto, tanto a corto como medio y largo plazo.
Esta perspectiva nos muestra que la base para que las empresas puedan beneficiarse de la IA es preguntarse, en cada área del negocio, cómo aumentar su grado de automatización para ser más eficientes y rentables. O cómo hacer predicciones y clasificaciones que hasta ahora no se estaban haciendo porque no se disponía de las herramientas adecuadas, o habría llevado mucho tiempo hacerlo.
El resultado de aplicar la Inteligencia Artificial en las organizaciones se traduce en una mejora de su eficiencia operativa, un aumento de la rentabilidad y una mayor eficacia en la toma de decisiones, ya que se está haciendo uso del valor que aportan los datos.
El asesoramiento en Inteligencia Artificial puede aportar las respuestas que necesita sobre qué datos es necesario disponer, qué modelos de aprendizaje automático se pueden aplicar y cómo ayudarían a estos a resolver un problema de forma más rápida y eficiente. Si deseas implementar la IA en tu organización, en Kraz, como consultora analítica que somos, estaremos encantados de poder ayudarte, por eso te invitamos a contactar con nosotros.
