Guía básica sobre la inteligencia artificial

Guía básica sobre la inteligencia artificial

Las tecnologías disruptivas han generado importantes modificaciones en el escenario corporativo, principalmente en términos de productividad y generación de valor. Entre las innovaciones más relevantes encontramos la inteligencia artificial o IA.

Bajo una óptica sencilla, definimos esta tecnología como la capacidad de las máquinas de pensar, analizar, aprender y decidir de forma racional y análoga a como lo hacemos los seres humanos.

¡Conoce más sobre la inteligencia artificial leyendo nuestro contenido!

¿Qué es la inteligencia artificial o IA?

La inteligencia artificial, tal como la conocemos hoy, consiste en una ciencia multidisciplinaria con numerosos abordajes. Sus operaciones se fundamentan en la combinación de enormes cantidades de datos digitales y algoritmos inteligentes.

Estos elementos son responsables de la capacidad de leer e interpretar estándares e información para que las máquinas «aprendan» de manera automática. Es decir, para que analicen y actúen siguiendo un razonamiento lógico similar al llevado a cabo por los seres humanos.

¡Todo esto con el objetivo de mejorar la calidad de vida de los individuos y promover resultados corporativos cada vez más satisfactorios!

Un poco de historia

La historia de la inteligencia artificial presenta muchos protagonistas y tan solo un objetivo: desarrollar máquinas capaces de procesar datos de manera lógica y actuar de forma racional, como seres humanos.

Se estima que la historia de esta tecnología comenzó luego de la Segunda Guerra Mundial, precisamente en 1956, e involucró a científicos como Alan Turing —desarrollador de la prueba Turing, cuya finalidad era verificar si una máquina podía conversar por escrito como si fuese una persona—, John McCarthy, Marvin Minsky, Herbert A. y Allen Newell.

En un primer momento, la IA fue considerada un campo de estudio que tenía como propósito principal el desarrollo de nuevas tecnologías.

Gracias a McCarthy, que la definió como “la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes” y a la formalización de la expresión en la conferencia de expertos en Dartmouth College, la inteligencia artificial se convirtió, efectivamente, en una ciencia.

Tras mucho estudio y algunos avances, en 1964 la IA logró dar un paso crucial al crearse el primer chatbot. Denominado Eliza y gestionado por datos y algoritmos basados en palabras clave, su función se limitaba a conversar de modo automático.

Con el tiempo, la realización de nuevos estudios y la evolución de la transformación digital, la IA ha incrementado la capacidad analítica de sus máquinas utilizando el lenguaje de datos y algoritmos, avance que ha permitido crear herramientas cada vez más alineadas con el proceso de pensamiento y análisis humano.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

Para fomentar el aprendizaje, los sistemas de IA necesitan recibir datos de modo continuo.

Así, la inteligencia artificial ha resultado de la unión de 3 pilares:

  • Modelos de datos de primera calidad, estructuras que permiten clasificar, procesar y analizar los datos con precisión.
  • Acceso a un enorme volumen de datos no procesados.
  • Robustas herramientas de computación con precio asequible que posibiliten el procesamiento rápido y eficiente de los datos.

Teniendo en cuenta sus bases, queda claro que la IA es una consecuencia del trabajo en conjunto del big data, cloud computing y modelos de datos de excelencia.

Y es que gracias a la combinación de tecnologías de punta y de algoritmos, los sistemas son capaces de aprender absorbiendo, organizando y analizando los datos de modo que puedan entender, detectar y diferenciar objetos, patrones, personas y reacciones de los más variados tipos.

En lo concerniente a las tecnologías que amparan el proceso permitiendo que las máquinas incorporen la capacidad de razonamiento lógico, encontramos:

1.Machine learning

El aprendizaje de máquina o machine learning (ML) es una de las tecnologías que posibilitan a la IA alcanzar los resultados esperados, pues promueve que los sistemas aprendan de forma autónoma y evolucionen.

Así, a raíz del procesamiento de datos y de la detección de estándares, las máquinas adquieren la capacidad de tomar decisiones sin necesidad de que se programe el sistema para llegar a una conclusión específica.

Un buen ejemplo de aplicación del ML son las recomendaciones personalizadas de los sistemas de streaming.

2.Deep learning

El deep learning consiste en un tipo más profundo de machine learning que permite un proceso de aprendizaje más inteligente y complejo, lo que conlleva a resultados aun más precisos y acertados.

Como el DL emplea redes neuronales complejas, sigue el modelo de unión entre las neuronas del cerebro humano. Así, el sistema puede aprender patrones complejos e interpretar una gran cantidad de datos.

En virtud de la robustez de su desarrollo, es ampliamente usado en software de reconocimiento biométrico por voz y/o imagen.

3.Procesamiento de lenguaje natural

Gracias al uso del ML, las máquinas son capaces de interactuar y comunicarse con las personas. Esto ocurre porque el sistema analiza, entiende, detecta patrones y puede expresarse usando el lenguaje humano naturalmente, incluso en la forma de hablar.

El procesamiento del lenguaje natural se destaca en el análisis de sentimientos, procesos basados en algoritmos que identifican el contenido de un determinado texto y en los chatbots del sector de atención al usuario/consumidor.

Por lo tanto, la combinación de tecnologías posibilita que los sistemas tomen decisiones precisas, totalmente independientes y apoyadas en datos duros digitales, hecho que fomenta la multiplicación de la capacidad racional de los seres humanos, así como la generación de respuestas y soluciones más acertadas.

Importancia de la IA para las empresas

En las próximas líneas, enfocamos en la importancia de la IA para las organizaciones bajo la óptica de sus beneficios más relevantes:

Automatización de procesos

La automatización de actividades no solo aliviana la carga de trabajo de los equipos corporativos, sino que acelera las dinámicas y optimiza los resultados en virtud de la minimización de errores e inconsistencias típicamente humanas.

La centralización y el cruce de datos, así como los análisis más profundos, objetivos y exactos realizados por la IA evitan la subjetividad basando los resultados solamente en datos duros y reales.

Reducción de costos

Al agilizar las tareas, mitigar errores y elevar el nivel de los resultados, el resultado no podría ser diferente: la disminución de costos.

La facilitación y agilización de los procesos ocasiona un incremento en la productividad y en el desempeño de los colaboradores.

En consecuencia, repercute de manera positiva en los costos, principalmente porque permite producir más en menos tiempo y esta celeridad favorece la eficiencia operativa del negocio.

Innovación

Mediante algoritmos avanzados podemos detectar, procesar y reaccionar en tiempo real posibilitando el desarrollo de una respuesta o solución de manera instantánea.

Gracias al enfoque innovador de la inteligencia artificial, las organizaciones pueden descubrir tendencias de consumo aún no resueltas y ganar puntos ante el público, lo que permite alcanzar una ventaja competitiva.

Seguridad de la información

Las técnicas de reconocimiento facial, digital y de voz se han convertido en prácticas regulares de diferentes sectores, en especial en las áreas que lidian con una enorme cantidad de datos confidenciales y requieren medidas extras de protección de datos.

Las 3 herramientas de IA más usadas

No podemos cerrar este artículo sin presentarte las bases de 3 de las herramientas de IA más populares y necesarias para el buen funcionamiento de un negocio:

1.Software de gestión de las relaciones con clientes o CRM

Si quieres ofrecer soluciones cada vez más alineadas con las demandas del público objetivo, necesitas introducir un robusto CRM (customer relationship management).

A través de una buena gestión del vínculo con los clientes, no solo aumentamos la probabilidad de fidelizar a los consumidores, sino que también fortalecemos la comunicación con quienes confían en la marca.

Además de centralizar la información, esta plataforma permite segmentarla convirtiéndola en conocimiento relevante para la toma de decisiones en las áreas de ventas personalizando las ofertas y, por supuesto, la atención al cliente, ya que posibilita identificar estándares de respuestas, la eficiencia de los colaboradores del área y diseñar estrategias de comunicación más eficaces.

2.Chatbots de atención al cliente

El sector de atención al cliente lidia con preguntas repetitivas que abarcan desde el horario de funcionamiento hasta los medios de pago que se aceptan en el negocio.

A través de la utilización de chatbots podemos atender a los clientes de forma práctica y rápida. Esto es posible gracias a la automatización de respuestas considerando palabras clave y ajustando los algoritmos del sistema.

Además de facilitar la comunicación, estos robots favorecen la mitigación de costos y el aumento de la satisfacción del público.

3.Plataformas de comunicaciones unificadas

Estas conectan diferentes canales como teléfono, correo electrónico, redes sociales y chat en aras de facilitar la comunicación entre los profesionales.

Asimismo, esta solución contribuye ampliamente para el estrechamiento del vínculo con los clientes, proveedores y otros públicos de la empresa, puesto que posibilita compartir información y toda suerte de archivos de manera rápida, segura y sumamente sencilla.

Los contact centers son excelentes ejemplos de soluciones de comunicación unificada. Al seleccionar una alternativa de alta calidad, con interfaz intuitiva y funciones relevantes, las empresas pueden agilizar y simplificar la resolución de problemas.

Por lo general, las plataformas de comunicaciones unificadas de última generación pueden integrarse con otras herramientas, tal como es el caso de los sistemas CRM.

¡Esto ha sido todo!

Esperamos que hayas entendido la importancia de la inteligencia artificial para aumentar la eficiencia operativa, el desempeño y los resultados de una organización.

Hoy en día, esta tecnología se posiciona como un poderoso aliado en la toma de decisiones, pues sus herramientas aportan datos fiables y seguros promoviendo así insights más objetivos y acordes con el panorama actual de la empresa.

Uno de los aspectos más impresionantes de la IA es que sus herramientas favorecen una cultura guiada por datos. ¿Quieres aprender más sobre este asunto? ¡Descarga nuestro ebook sobre cómo convertir una empresa a data driven!

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