¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial?

Es el presente y el futuro de la tecnología. Pero, ¿en qué consiste exactamente la inteligencia artificial (AI) y cómo influye ya en nuestras vidas?

La Inteligencia Artificial es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear. 

En términos simples, inteligencia artificial  se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. 

Aplicar inteligencia artificial es sinónimo de generar soluciones iterativas mediante recopilación de información

Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo empresarial muy valioso.

Una de las grandes tendencias de Gartner, empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información, para 2022 es la Ingeniería de la IA. Gracias a la Inteligencia Artificial las máquinas resuelven problemas de forma eficiente automatizando actualizaciones de datos, modelos y aplicaciones para potenciar los equipos y los procesos. 

La industria 4.0 o como se conoce la Industria inteligente hace referencia a un nuevo modelo de organización y de control a través del ciclo de vida del producto donde se apoya en la digitalización a través de tecnologías de procesamiento de datos, software inteligente y sensores. Esto permite predecir, controlar y producir de forma inteligente, generando mayor valor. Una organización totalmente conectada y digitalizada es más capaz de analizar y recoger datos útiles y así mejorar los procesos, reducir costes y minimizar tiempos. 

Esta industria 4.0 es capaz de adaptarse a las necesidades que surgen en el momento debido a la gran cantidad de información que se procesa, aprendiendo y aggiornarse a los cambios en tiempo real.

¿IA es machine learning o deep learning?

Tanto el deep learning como el machine learning imitan la forma de aprender del cerebro humano. El Machine Learning es una rama de la IA que desarrolla técnicas para que las máquinas aprendan a partir de una serie de datos. El Deep Learning es un concepto mucho más nuevo y funciona dentro del Machine Learning, o como una rama específica dentro del Machine Learning. Ambos son subcampos de la IA, y el deep learning es en realidad un subcampo del machine learning.

Gráfica que describe la inteligencia artificial, machine learning y deep learning

¿Qué es el machine learning? 

El aprendizaje automático consiste en la capacidad de las máquinas o equipos computacionales de aprender por sí solos a partir del análisis de datos e identificación de patrones, lo que les permite realizar predicciones de manera autónoma, es decir, sin la necesidad de la supervisión humana. Esta tecnología puede implementarse en diversas áreas, ya que su aplicación es bastante amplia. 

¿Y el deep learning? 

Se trata de un subconjunto del machine learning que busca replicar la forma en que el cerebro humano procesa la información. Esto, mediante el uso de redes neuronales artificiales que se organizan en diferentes capas y procesan los datos, permitiendo realizar predicciones.

Al igual que en el machine learning, los algoritmos que componen la red neuronal de un sistema de aprendizaje profundo pasan por un entrenamiento con grandes volúmenes de datos, lo que les permite mejorar su capacidad predictiva hasta alcanzar altos niveles de precisión.

¿La diferencia entre deep learning y machine learning?

La diferencia entre ambos es cómo aprende cada algoritmo. El deep learning automatiza gran parte de la fase de extracción de características del proceso, lo que elimina parte de la intervención humana manual necesaria y permite el uso de conjuntos de datos más grandes. 

Para simplificarlo, la principal diferencia entre Machine Learning y el Deep Learning radica en que, en el primero somos nosotros mismos los que tenemos que extraer características de los datos de entrada, mientras que en el segundo, los modelos empleados ya incluyen esta extracción de características.

¿Cómo puede la tecnología de inteligencia artificial ayudar a las organizaciones?

El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación. La IA, impulsada por varias formas de machine learning que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio al proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles y confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas

Los beneficios y desafíos de poner en práctica la IA

Existen numerosas historias de éxito que demuestran el valor de la IA. Las organizaciones que incorporan el machine learning y las interacciones cognitivas a las aplicaciones y a los procesos empresariales tradicionales mejoran en mayor medida la experiencia y la productividad del usuario.

Mejorar la experiencia y la productividad es uno de los beneficios de la inteligencia artificial

Sin embargo, la base no está lo suficientemente afianzada. Pocas compañías han implementado la IA de manera equilibrada por varias razones. Por ejemplo, si no usan cloud computing, los proyectos de IA a menudo son costosos a nivel informático. También son complejos de diseñar y requieren una experiencia que es muy demandada pero cuya oferta es escasa. Saber cuándo y dónde incorporar la IA, así como cuándo recurrir a un tercero, ayudará a minimizar estas dificultades.

1. Automatiza los procesos

La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana.

2. Potencia las tareas creativas

La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.

3. Aporta precisión

La aplicación de la IA  es capaz de aportar una precisión mayor que el ser humano, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden llegar a tomar decisiones que antes sin la IA se tomaban de manera manual o monitorizada.

4. Reduce el error humano

La IA reduce los fallos provocados por las limitaciones del ser humano. En algunas cadenas de producción la IA se utiliza para detectar mediante sensores de infrarrojos, pequeñas fisuras o defectos en piezas que son indetectables por el ojo humano.

Evita los largos tiempos de análisis y la cantidad de posibles errores

5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos

Permite que el análisis y la explotación de los datos derivados de producción se  puedan llegar a efectuar en tiempo real.

6. Mantenimiento predictivo

Permite realizar un mantenimiento del equipamiento industrial basado en los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo incrementar su rendimiento y ciclo de vida.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio

Al disponer de mayor información de una manera estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción

A través de la IA se consiguen procesos más eficientes, libres de errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

9. Aumento de la productividad y calidad en la producción

La IA no sólo incrementa la productividad a nivel de maquinaria, sino que también hace que incremente la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo que realizan. El poder gozar de mayor información, les permite tener una visión más focalizada de su trabajo y tomar mejores decisiones.

10. Agiliza la toma de decisiones 

Importancia de la IA

La importancia de la inteligencia artificial en las empresas impacta directamente en la optimización de los procesos de negocio, como también en la producción. Se estimada que en los próximos años el 89 % de las compañías proyectan  implementar la IA que les será de ayuda para optimizar sus operaciones, mientras que el 74 % calculan que la IA les ayudará a captar nuevos clientes 

Otra de las importancias de contar con la inteligencia artificial en las empresas es la posibilidad de analizar datos en tiempo real, desarrollar productos en base a las necesidades del cliente y personalizar los mensajes comerciales según el conocimiento que tenga la compañía acerca de cada cliente potencial. Este tipo de iniciativas que están llevando adelante las empresas son las que están transformando por completo la experiencia de compra de diferentes audiencias en todo el mundo.

Por otro lado, la inteligencia artificial en las empresas también es importante a nivel interno, ya sea para impulsar la productividad del personal, reducir los márgenes de error o mejorar la toma de decisiones, entre otras cosas.

Gracias a todos estos beneficios, el 79 % de los gerentes consideran que pueden ser mucho más eficientes si cuentan con el apoyo de la IA (Artificial intelligence in the real world – The Economist) y, en esa misma línea, el 84 % de las organizaciones creen que podrían mantener o desarrollar mayores ventajas competitivas si implementan la inteligencia artificial en la empresa (Reshaping business with artificial intelligence – MITSloan y BCG).

Desde ZeroQ desarrollamos Bluequeen con tecnología de Inteligencia Artificial que optimiza de forma 100% eficiente los flujos de personas que asisten a tu negocio o sucursal, evitando las aglomeraciones y disminuyendo significativamente los tiempos de espera. Una sucursal genera billones de datos y ZeroQ los convierte en una herramienta para que puedas tomar mejores decisiones y predecir escenarios.

BlueQueen está basada en inteligencia artificial
  • Permite automatizar la solución del problema de manera dinámica considerando data histórica y la realidad del momento en la sucursal
  • Funciona en base a algoritmos genéticos que están buscando constantemente una solución óptima que minimice los tiempos de espera
  • Cuenta con un simulador estadístico el cual es posible de usar para simular decisiones de dotación de personal
  • Resuelve el desafío de automatizar la solución y encontrar una solución óptima.

¿Cómo funciona? A continuación detallamos las 5 etapas:

1- Predice y corrige: predice la cantidad de personas que llegarán en el próximo bloque horario (predicción que además coteja y corrige con la realidad del día)

2- Simula: En base a su predicción simula cientos de combinaciones diferentes en la matriz de asignaciones (con un sistema de Inteligencia Artificial y Algoritmos Genéticos)

3- Itera: Se itera miles de veces hasta que encuentra la mejor configuración

4- Selecciona la mejor configuración 

5- Ejecuta

Aquí un ejemplo de cómo una empresa tenía un tiempo de espera de 00:22:03 y gracias a la aplicación de Bloqueen logró reducir un 98%

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