Los grandes beneficios de productividad empresarial con IA

Esta es la primera publicación que preparamos sobre la inteligencia artificial.

 

Sabemos que lleva tiempo siendo tendencia en todas las noticias, pero el enorme avance con tanta rapidez nos deja en shock semana tras semana con las novedades que aparecen.

 

Es decir, que hoy vamos a escribir sobre ello sabiendo que mañana mismo saldrá otra noticia y esto se quedará en el pasado.

 

Has oído mucho sobre Inteligencia Artificial (IA) y piensas en el futuro, pero esto ya está transformando todo el mundo empresarial y como empresa tecnológica es nuestro deber entender todos los cambios que llegan.

Empresas de diferentes sectores encuentran en la IA una solución con la que lograr optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar el crecimiento.

 

 

 

 

En 2017 solo estaba presente en el 20% del tejido empresarial en todo el mundo

 

En España según un estudio en 2023 el 11,8% de las empresas de más de diez empleados utilizan la IA, bajando el porcentaje al 4,6% en las de menos de una decena de empleados.

 

 

 

En cualquier caso, las ventajas que tiene la integración correcta de la IA en el sector empresarial son indiscutibles, pues trae consigo grandes beneficios relativos a la productividad y a la rentabilidad.

 

 

 

 

La IA generativa ha supuesto un punto de inflexión en la forma de entender el mundo, pero también la gestión empresarial

 

Se define como aquella que puede generar nuevas piezas realistas que reflejan la naturaleza a partir de los datos con la que ha sido entrenada.

De este modo, es capaz de crear imágenes, vídeos, música o presentaciones, o incluso novelas enteras.

 

 

Con IA generativa se pueden crear materiales para branding, imágenes, código de programación, resúmenes de textos, asuntos y cuerpo de una newsletter e incluso textos para un blog como este, pero te aseguramos que estamos escribiendo con puño y letra, aunque aplicamos técnicas de IA para algunos casos hay otros que requieren un trato más personalizado.

 

La tecnología de Computer Vision Training es la encargada de adiestrar a los ordenadores para que sean capaces de entender el contenido de las imágenes digitales.

 

¿Cómo funciona?

 

Se sirve de redes neuronales para clasificar cantidades masivas de datos, interpretando una imagen como una serie de píxeles y etiquetándolas con un valor asignado.

Los algoritmos pueden estar integrados en todo tipo de productos, como smartphones, dispositivos IoT, cámaras de vigilancia, desarrollos sintéticos, etc.

 

Gracias al uso de tecnologías como Machine Learning y Deep Learning es capaz de sustituir gran parte de unos procesos manuales que, a menudo, eran intensivos en costes y en tiempo.

Funciona a partir de tres pasos básicos: adquisición de una imagen, procesamiento y comprensión de la imagen (identificando y clasificando un objeto que reconoce a partir de las miles de imágenes similares con las que ha sido entrenado el algoritmo).

 

 

 

 

¿Cómo pueden aplicar las empresas esta nueva tecnología de inteligencia artificial a los negocios en su día a día?

 

Bueno pues aquí llegamos al plato fuerte, a lo que realmente interesa.

 

Conociendo las herramientas que ofrecen IA y las soluciones que ofrecen, se puede integrar en los procesos internos del funcionamiento de cualquier compañía en Canarias.

 

Por ejemplo en la logística, para descargar el inventario de un camión en cuestión de minutos.

En línea con esta aplicación, podemos ver cómo se puede también aplicar a un robot paletizador, poniendo en valor los aspectos cuantitativos que permitirán realizar movimientos y mediciones exactas.

 

Si el robot detecta que algo no cumple con los criterios previamente establecidos, pasa por ejemplo, a descartarlo de forma automática.

El sector de la automoción es otro en el que también está representada la CV.

 

Con los sistemas de visión se capturan imágenes que permiten a los algoritmos detectar los obstáculos y dificultades presentes en escenarios reales para la conducción, asistiendo al conductor.

 

Para conseguirlo, se incorporan cámaras de visión artificial y software capaz de interpretar en tiempo real las imágenes.

 

Su aplicación también es clave en los controles de calidad.

 

Mediante sensores especiales, un robot puede optimizar el proceso de selección y control de calidad en piezas de cualquier sector.

La tecnología CV también tiene aplicaciones en materia de seguridad en el sector del retail y apoyado por tecnologías de identificación por radiofrecuencia (RFID), puede detectar lo que un cliente lleva consigo de forma automática.

 

En el sector de los seguros también se puede aplicar para fijar el precio y suscribir pólizas con precisión en función del alcance de los daños tras un accidente.

 

Todo ello de una forma más rápida, económica y precisa.

En el ámbito sanitario se puede ver cómo la CV pretende democratizar la IA en base al análisis imágenes médicas y para capacitar a los profesionales para construir sus propios modelos de investigación.

 

En el sector financiero permite el acceso a servicios de asesoría financiera, permitiéndoles optmizar los gastos, inversiones y ahorros en base a sus objetivos y hábitos de consumo.

 

Otro aspecto a tener en cuenta es la evaluación crediticia, ya que gracias a la IA se puede conocer la solvencia de empresas y usuarios antes de conceder préstamos.

 

La IA desempeña un papel prioritario gracias a los algoritmos de aprendizaje automático que permiten analizar grandes cantidades de datos y detectar actividades fraudulentas en el ámbito financiero.

 

Hablamos de fraudes de pagos, robos de identidad o ataques de phishing.

 

A su vez, se pueden integrar con otros sistemas de seguridad como la verificación de identidad y la autenticación biométrica.

 

Por último comentamos que gracias a la capacidad de los algoritmos para interpretar grandes volúmenes de datos, pueden anticiparse a problemas potenciales en cualquier equipo
antes de que se generen fallos en las operaciones, procesos, servicios o sistemas.

 

Contar con herramientas de mantenimiento predictivo permite reducir costes y los tiempos de de inactividad no planificados, lo que su vez, permite aumentar la productividad.

 

También se le dará un mejor rendimiento al equipo y se obtendrán beneficios indirectos (mayor seguridad y eficiencia energética).