Inteligencia artificial para empresas

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Si está buscando una inversión, entonces ha identificado un uso específico, puede aplicar o probar una solución transformadora basada en la nube. Una de estas soluciones debería ser la inteligencia artificial para empresas (IA).

Debido al uso cada vez mayor de la inteligencia artificial en las empresas, es probable que la nube se convierta en una de las prioridades del plan de inversión en tecnología clave de este año.

Una nueva encuesta de KPMG muestra que la inversión en la nube continúa creciendo y el 75% de los líderes de tecnología de la información (TI) están realizando inversiones moderadas o sustanciales en la nube.

Especialmente inteligencia artificial para inteligencia de diálogo, automatización de procesos robóticos, análisis y conocimiento.

¿Por qué adoptar la Inteligencia Artificial en las empresas?

Las empresas que utilizan tecnologías de próxima generación, como la inteligencia artificial, han visto que la tendencia de centrarse en el cliente, el crecimiento de los ingresos y la satisfacción de los empleados, es cada vez más efectiva.

Por ejemplo, KPMG descubrió que los líderes digitales (es decir, las empresas que mejoran la experiencia del cliente y el rendimiento operativo mediante transformaciones estables y escalables) tienen 2,5 veces más probabilidades de invertir en la automatización de procesos robóticos. En general, el 17% de las empresas han invertido mucho en inteligencia artificial, mientras que el nivel promedio es solo del 5%.

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De hecho, considerando que las grandes empresas que dedican grandes recursos a la inteligencia artificial como: Google ($ 3.9 mil millones), Amazon ($ 871 millones), Apple ($ 786 millones), Intel ($ 776 millones) y Microsoft ($ 690 millones). Incluso en empresas que no han invertido tantos recursos, la investigación muestra que el 46% de las personas han visto un aumento de los ingresos al utilizar la IA para las operaciones de servicio al cliente.

Entonces, ¿por qué la mayoría de las empresas posponen la inversión o tienen cierto vértigo a dar un paso hacia delante? Este es el cliché que vamos a intentar explicar a continuación.

¿Qué impide a las empresas invertir en Inteligencia Artificial?

En este punto, no hay duda sobre la seguridad y la resiliencia de la inteligencia artificial. En la actualidad, los principales obstáculos para una mayor adopción de esta tecnología incluyen la falta de coherencia con el negocio de la empresa, tecnología inmadura o obsoleta y una grave escasez de empleados bien capacitados.

Casi el 70% de los directores de TI (CIO) encuestados por KPMG señalaron que la falta de habilidades es una de las razones que impiden que la empresa para la que trabajan «Medio» o peor (nuestra investigación también encontró que existe una diferencia entre TI y líneas de negocio en términos de propiedad de transformación).

¿Cómo adoptar la cultura tecnológica en tu empresa?

A continuación se definen los cinco pilares básicos de políticas y acciones que las organizaciones pueden implementar para hacer productiva la inteligencia artificial y permitirles implementar el modelo de manera completa y transparente, es decir, crear empresas éticas que controlen la inteligencia artificial de manera responsable.

1. Sea creativo al elegir empleados

Los líderes digitales saben que, a menos que tenga las personas adecuadas para ejecutar, cualquier estrategia está incompleta. No es una mala idea incorporar empresas y consultores externos al seleccionar candidatos internos (según los datos de KPMG, el 85% de ellos son corporativos). La subcontratación es muy útil para intentar desarrollar y probar la inteligencia artificial. Sin embargo, el objetivo debería ser cerrar la brecha de habilidades para lograr una transformación sostenible a largo plazo.

Las personas son la base del trabajo diario de la empresa. La inteligencia artificial es necesaria para el crecimiento y la innovación continuos, pero las personas son el motor de su misión y visión. Comprender esto es el hilo conductor que une a todos los líderes digitales en la actualidad. Para cerrar la brecha de habilidades, los líderes de TI deben estar dispuestos a ampliar sus horizontes y ver nuevas posibilidades. Recientemente exploré este concepto en profundidad, especialmente los temas relacionados con las personas y la cultura.

2. Pensar detenidamente para evaluar el nivel de TI y la coherencia con el negocio de la empresa (LOB)

Los líderes de TI deben hacerse algunas preguntas clave, como qué departamentos de la empresa deberían ser responsables de los programas de IA y cuáles son los principales impulsores de estos programas. Determine los objetivos de los proyectos de inteligencia artificial que implementa su empresa y el impacto esperado de estos proyectos en cada objetivo.

3. Inicie la transición de la tecnología propia a la arquitectura de software de automatización

Mucho se puede decir sobre la tecnología necesaria para el éxito de la inteligencia artificial: eliminación de silos, automatización inteligente o análisis de múltiples bases de datos. Pero lo que hace que todo esto sea posible es una arquitectura de software automatizada que facilita la integración perfecta de servicios de terceros, herramientas comerciales estratégicas y tecnologías de próxima generación como la inteligencia artificial.

Ésta es la base de una plataforma digital de alta complejidad que puede satisfacer las necesidades comerciales, de usuarios y verticales. Suponiendo que ya ha comenzado a pasar a un modelo de servicio entregado en la nube, también desea iniciar la transición al software de arquitectura automatizada para aprovechar todas las funciones que ofrece la nube. Esto le permite comenzar a expandirse de manera fácil y segura a resultados impulsados ​​por inteligencia artificial.

4. Alinear la ciberseguridad con la ética en IA

El algoritmo no solo debe tener una base moral, sino que también debe proporcionar una seguridad sólida. Las empresas se dan cuenta de que deben gestionar los riesgos de seguridad que plantean los algoritmos para no dañar su reputación y otros activos comerciales críticos. Por tanto, la seguridad de la red es fundamental para inspirar confianza en los líderes empresariales y generar modelos de algoritmos completos y fiables.

5. Incidir en la importancia de la transparencia

En el caso de análisis a gran escala de datos sensibles, las empresas deben proporcionar a los clientes claridad y transparencia de la información que buscan y necesitan. Es necesario comunicar al mercado que la empresa está actuando de forma transparente y el alcance de las decisiones tomadas en base a datos personales.

Aquellas organizaciones que aportan transparencia, seguridad y privacidad estrictas a la gestión de datos obtendrán una mayor confianza del cliente.

Opiniones de las empresas que ya están implantándolo

En cuanto a las opiniones de los emprendedores españoles al respecto, entre los emprendedores encuestados por KPMG y CEOE en el último informe «Perspectivas España 2020», el 55% garantiza que este año invertirá en herramientas tecnológicas. Y para invertir en él, el 68% optará por el análisis de big data y el 39% optará por la nube.

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