Inteligencia artificial: cómo puede ayudar a las empresas a extraer valor de sus datos
En un mundo donde la digitalización aporta una enorme cantidad de fuentes de datos a las empresas, surge el desafío de interpretarlos para lograr extraer valor.
La inteligencia artificial es una de las nuevas herramientas que hoy facilitan el análisis de la información, pero las organizaciones deben aprender a utilizarla. En diálogo con El Cronista, Federico Repond, CEO Artekium Technology, una empresa argentina dedicada a brindar servicios de desarrollo e innovación digital, explican los desafíos y oportunidades que surgen en este escenario.
– Entre los servicios que ofrece Artekium se encuentra la «inteligencia sobre datos». ¿Qué es esta disciplina y cuáles son sus alcances?
La ciencia de datos es una disciplina que se nutre de la estadística, matemática, ciencias de la computación e inteligencia artificial para extraer información valiosa de los datos disponibles en las organizaciones. Su crecimiento exponencial se debe a la disponibilidad de información y el desarrollo de nuevas técnicas analíticas.
Sus ámbitos de aplicación son variados. Por ejemplo, en el sector de los negocios, las empresas utilizan la ciencia de datos para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y desarrollar nuevos productos y servicios. En tanto, los gobiernos y la administración pública aplican herramientas de ciencia de datos para diseñar nuevas formas de prestar servicios y promover la transparencia institucional.
En el sector financiero demostró su utilidad para la detección de fraudes, comprender el comportamiento de los clientes y diseñar estrategias de inversión.
Por otra parte, La ciencia de datos en la salud, además, tiene relevancia para asistir a los profesionales en el diagnóstico de enfermedades, el desarrollo de tratamientos a medida, y para optimizar la atención de los pacientes.
Asimismo, en el sector de logística, la optimización de rutas y la mejora de la seguridad vial son algunas de las actividades que pueden verse beneficiadas por la ciencia de datos.
En conclusión, la ciencia de datos tiene el potencial de cambiar la forma en la que vivimos y trabajamos, al ayudarnos a tomar decisiones más informadas al utilizar datos sobre el mundo que nos rodea para extraer conocimiento útil y accionable.
No obstante, si bien actualmente la disciplina cuenta con algunas limitaciones, es un campo en constante evolución y su alcance seguirá ampliándose en los próximos años. A medida que se desarrollen nuevas tecnologías y mejoren las capacidades tecnológicas, el impacto que la ciencia de datos tendrá en nuestras vidas seguirá su crecimiento y haciéndose más evidente.
– ¿Por qué las empresas deben invertir hoy en inteligencia sobre datos?
Las empresas que hacen uso de los datos que tienen a disposición cuentan con una ventaja competitiva significativa y suelen estar mejor posicionadas para competir en el mercado actual y alcanzar sus objetivos.
La ciencia de datos ayuda a tomar decisiones más informadas, realizar cambios para optimizar procesos productivos, mejorar la experiencia de sus clientes y ayudar a diseñar productos y servicios nuevos, al identificar tendencias y nuevas oportunidades de mercado.
– ¿Existe algún reparo a considerar a la hora de utilizar inteligencia artificial para el análisis de datos?
Como cualquier tecnología, la ciencia de datos también conlleva una serie de riesgos potenciales de los que hay que ser conscientes.
Por ejemplo, los modelos de ciencia de datos pueden estar sesgados por los datos con los que se los ha entrenado. Esto puede conducir a decisiones incorrectas, injustas o discriminatorias. Por otro lado, el uso de datos personales en algunos casos, plantea riesgos de privacidad. En cuanto a la seguridad, algunos modelos pueden ser vulnerables a ciberataques.
No obstante, estos riesgos pueden mitigarse haciendo uso de técnicas éticas y seguras para la manipulación de información, que aseguren tanto proteger la privacidad de los datos, como también obtener modelos precisos y justos para su aplicación.
– ¿Desde cuándo la inteligencia basada en datos es relevante y qué proyecciones tienen para el futuro?
El análisis de datos es una actividad que se lleva a cabo hace siglos, mediante, principalmente, técnicas matemáticas y estadísticas. No obstante, recién en la década de 1960 el término se acuñó como tal, y en los 90 empezó a tomar más fuerza como disciplina independiente, principalmente motivados por el auge de internet y de las tecnologías de la información y comunicación (TICS).
En los últimos 10 años, con la democratización del acceso a las redes y su uso masivo, la disponibilidad de datos ha crecido exponencialmente, por lo que la ciencia de datos comenzó a tener un rol protagónico en la industria y los negocios.
En cuanto a lo que viene, una encuesta de la IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), un 65% de 350 encuestados, todos ellos líderes y ejecutivos de talla mundial, consideraron que la inteligencia artificial es la tecnología más importante para el año 2024. Principalmente, aplicada a las áreas de ciberseguridad (54%), optimización de cadenas de suministro (42%), desarrollo de software (38%), atención automática de clientes (35%), reclutamiento de candidatos (34%), desarrollo de nuevas medicinas y tratamientos de enfermedades (32%) y gestión de centrales de energía (31%).
Se espera que este campo siga creciendo a medida que aumente la disponibilidad de datos y se desarrollen nuevas técnicas de análisis, principalmente basadas en inteligencia artificial.
– ¿Qué herramientas de inteligencia artificial están desarrollando en Artekium?
Actualmente Artekium está desarrollando herramientas empresariales de inteligencia artificial, principalmente basadas en modelos generativos y, en particular, modelos conversacionales, capaces de conversar con los usuarios como si de otro humano se tratase.
La compañía diseñó una aplicación de consulta basada en IA conversacional que se integra con los distintos repositorios de información de la organización, como Google Drive, Microsoft Sharepoint, Jira, etc. Es capaz de procesar diferentes formatos de documentos que describen procesos empresariales, especificaciones técnicas, minutas, e-mails, entre otros.
A través de sus múltiples canales, como Slack, Whatsapp o Telegram, los documentos pueden ser consultados haciendo uso del lenguaje humano, como si se tratara de un bibliotecario al que se le solicita información sobre tópicos de interés, detalles sobre temas particulares, o incluso resúmenes de los documentos en cuestión. El sistema responderá de manera automática con la información disponible.
Su arquitectura es altamente flexible y adaptable a distintos estándares empresariales de seguridad e implementa restricciones configurables de acceso a la información. El sistema solo puede generar respuestas utilizando los documentos que un usuario tiene permitido consultar.
La herramienta es independiente del dominio de negocio por lo que se puede adaptar a distintas necesidades. Permite consultar grandes cantidades de documentos de manera eficiente.
Actualmente la aplicación usa para: asistir procesos de inducción de nuevos empleados, facilitar el proceso de diseño de software, y para apoyar la exploración de nuevas soluciones tecnológicas en publicaciones técnicas y científicas. No obstante, es factible de ser usada en otros escenarios, como para obtener información relacionada con el estado de procesos productivos, planes de producción, procesos logísticos, atención al cliente, soporte a ventas, o para la implementación de aplicaciones propias aumentadas con IA.
– ¿Qué impacto tienen estas nuevas herramientas de IA en las empresas? ¿Ya son indispensables?
Están transformando la forma en que se trabaja y están teniendo un impacto significativo en una amplia gama de industrias.
Como mencionamos anteriormente, las empresas líderes están utilizando las nuevas herramientas de IA para tomar decisiones más informadas, automatizar tareas y personalizar sus productos y servicios. Según el último McKinsey Global Survey, que incorpora respuestas de más de 1.600 participantes de múltiples regiones, industrias, y tamaños de compañía, más de 54% ya ha adoptado el uso de estas tecnologías. De estas, un promedio del 15% evidencia una reducción de costos de al menos un 10% en distintas áreas de implementación de estas herramientas, mientras que alrededor del 30% de los encuestados manifiesta un incremento de las ganancias superior al 6%.
A medida que las nuevas herramientas de IA continúen desarrollándose, su impacto seguirá en aumento. No utilizarlas puede implicar pérdida de competitividad y acotar el alcance del éxito de los negocios.
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