5 consejos para ayudarles a los líderes empresariales a comprender el panorama de la inteligencia artificial Este artículo enfatiza la importancia de comprender las tecnologías de inteligencia artificial y sus posibles aplicaciones para lograr objetivos empresariales. Sirve como guía para crear una estrategia de inteligencia artificial.

Cada vez es más común estar en una reunión y escuchar a alguien decir: "¿Cuál es nuestra estrategia de inteligencia artificial?" Los ejecutivos de alto nivel y la dirección han estado planeando esto durante un tiempo, y probablemente es hora de llevarlo a cabo o correr el riesgo de quedarse atrás.

Según Statista, se espera que los ingresos del mercado de software de inteligencia artificial (IA) alcancen los 126,000 millones de dólares para el 2025 en todo el mundo.

Según Gartner, el 37% de las organizaciones han implementado la IA de alguna manera. Además, el porcentaje de empresas que emplean la IA creció en un 270% en los últimos cuatro años.

A medida que la tecnología se adopta en más industrias, aumentan sus casos de uso; la IA generativa por sí sola ahora incluye medios visuales, interfaces generativas, texto, voz, audio y código de programación.

Sin embargo, con tantos tipos diferentes de tecnologías de IA y empresas surgiendo de manera constante, puede ser difícil darle sentido a todo. Por eso aquí tienes cinco consejos clave para ayudarte a comenzar a integrar soluciones de IA en tu negocio.

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1. Comienza por comprender la tecnología

Existen diferentes tipos de tecnologías de IA, cada una con sus propios propósitos.

• Aprendizaje automático (ML): El machine learning o aprendizaje automático es un tipo de IA que permite que las computadoras aprendan sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos de ML se entrenan en grandes conjuntos de datos y luego utilizan esos datos para hacer predicciones o tomar decisiones. Ejemplos de cómo las empresas utilizan ML hoy en día son Netflix y Amazon. Analizan el gran conjunto de datos del comportamiento, búsquedas y selecciones de sus clientes para hacer recomendaciones.
• Aprendizaje profundo (DL): El deep learning o aprendizaje profundo es un tipo de ML que utiliza redes neuronales artificiales para aprender a partir de datos. Las redes neuronales están inspiradas en la estructura del cerebro humano y pueden aprender patrones complejos a partir de datos. Una empresa usaría el aprendizaje profundo cuando necesite resolver un problema que sea complejo o requiera un alto grado de precisión, como la identificación de objetos y escenas en imágenes y videos, la generación de chatbots o la detección de fraudes.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): El Natural Language Processing es un tipo de IA que permite que las computadoras comprendan y procesen el lenguaje humano. Los algoritmos de NLP se pueden utilizar para tareas como la traducción automática, la síntesis de texto y la respuesta a preguntas. Se utiliza para analizar publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes, comentarios de clientes y datos de ventas.
• Visión por computadora (CV): Computer Vision es un tipo de IA que permite que las computadoras comprendan y procesen imágenes y videos. Los algoritmos de CV se pueden utilizar para tareas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la clasificación de imágenes. Los modelos de visión por computadora se utilizan para inspeccionar productos en busca de defectos y asegurarse de que cumplan con los estándares de calidad. Esta tecnología se utiliza en una variedad de industrias, como la manufactura, el procesamiento de alimentos y productos farmacéuticos, así como en la vigilancia y la detección de fraudes.

2. Identifica tus necesidades

¿Qué estás tratando de lograr con la IA? Una vez que conozcas tus necesidades, puedes comenzar a reducir la gama de tecnologías de IA y empresas que te son relevantes. Una de las primeras adopciones se está viendo en el comercio electrónico y en encontrar formas de mejorar la experiencia del cliente. Además, más de la mitad de las empresas encuestadas por la compañía AI Infrastructure indicaron que ampliarían sus equipos de IA/ML existentes con más científicos de datos, ingenieros de datos y DevOps.

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3. Evalúa diferentes empresas de IA

Busca empresas que tengan un buen historial en el desarrollo e implementación de tecnologías de IA. Considera la experiencia de la empresa en las tecnologías de IA específicas que te interesan.

4. Evalúa historias de éxito y casos de uso

Aquí tienes algunos ejemplos de cómo se está utilizando hoy en día la IA en el mundo empresarial:

• Atención al cliente: Los chatbots de IA se utilizan para brindar servicio al cliente las 24 horas del día, los siete días de la semana. Los chatbots pueden responder preguntas de los clientes, resolver problemas y hacerles recomendaciones.
• Ventas y marketing: La IA se utiliza para mejorar los esfuerzos de ventas y marketing. Los algoritmos de IA se utilizan para identificar y dirigirse a posibles clientes, personalizar mensajes de marketing y predecir la pérdida de clientes.
• Desarrollo de productos: La IA se utiliza para desarrollar nuevos productos y servicios. Los algoritmos de IA se utilizan para analizar datos de clientes, identificar necesidades de los clientes y generar nuevas ideas de productos.
• Manufactura y operaciones: La IA se utiliza para mejorar los procesos de fabricación y operaciones. Los algoritmos de IA se utilizan para optimizar horarios de producción, predecir fallos de equipos e identificar problemas de control de calidad.

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5. Comienza pequeño

No trates de implementar una solución de IA compleja de inmediato. Comienza por implementar una solución de IA simple que pueda resolver un problema específico para ti. Una vez que tengas una implementación exitosa, puedes aumentar gradualmente tus esfuerzos de IA.

La IA es una tecnología poderosa con el potencial de transformar nuestro mundo. Al comprender los diferentes tipos de tecnologías de IA y las empresas disponibles, puedes comenzar a aprovechar la inteligencia artificial para alcanzar tus objetivos comerciales.