Inteligencia Artificial

La IA como catalizador de la innovación empresarial

La inteligencia artificial es la principal herramienta moderna multitarea, su potencial es tan grande que se utiliza tanto para traducir textos entre idiomas como para predecir el consumo eléctrico de España.

Por supuesto, una herramienta así se puede utilizar para mejorar nuestra capacidad de innovación empresarial.

Importancia de la innovación empresarial

La innovación empresarial consiste en la mejora de una actividad mediante cambios en los procesos, la organización de la información o la creación de nuevos productos. Todas estas mejoras son cruciales para que una empresa se mantenga en el tiempo. Inevitablemente conforme pasan los años los entornos empresariales se vuelven más competitivos y ninguna empresa puede funcionar hoy en día tal y como funcionaba hace 15 años.

Para mantener una empresa es necesario mejorar continuamente los procesos claves y crear nuevos productos mejorados, de manera que innovar es crucial para sobrevivir.

La inteligencia artificial nos puede ayudar a automatizar y optimizar estos procesos, ahorrando costes y haciendo así que nuestra empresa siempre sea competitiva. Si quieres conocer en detalle herramientas que permiten obtener esta ventaja competitiva te recomendamos nuestra ruta formativa en innovación y gestión empresarial con IA.

Comprendiendo la inteligencia artificial

El primer paso para poder decidir en qué procesos implementar inteligencia artificial es conocer qué es la inteligencia artificial y algunos conceptos básicos.

Qué es la inteligencia artificial

El término inteligencia artificial engloba un conjunto de tecnologías y herramientas capaces de emular la inteligencia humana. Esta emulación se hace mediante la creación de algoritmos extremadamente complejos, como pueden ser las redes neuronales o a través de modelos estadísticos.

A la hora de crear estos modelos y algoritmos es importante recordar que el factor más importante son los datos, la inteligencia artificial aprende a realizar las tareas a partir de ejemplos, de manera que si no tenemos datos no podemos crear nuevos modelos de inteligencia artificial ni mejorar o evaluar los ya existentes.

Utilizando los modelos de IA seremos capaces de extraer información detallada de grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente.

Conceptos básicos

La inteligencia artificial es un campo de investigación que lleva más de 50 años en marcha, por lo que existen un gran conjunto de términos y conceptos asociados. Así que vamos a hacer un pequeño catálogo de los términos y conceptos más importantes a la hora de innovar en el sector empresarial.

• IA Generativa (GenAI): rama de la IA centrada en la creación de contenido original a partir de datos existentes. Generalmente se utiliza para responder respuestas de usuarios, crear resúmenes y automatizar procesos.
• Conjuntos de datos: colecciones de datos que se utilizan para entrenar y validar modelos de inteligencia artificial.
• Redes neuronales: método de IA que enseña a los ordenadores a procesar datos de una manera similar al cerebro humano.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): rama de la inteligencia artificial que busca dotar a las máquinas de la capacidad e interpretar, manipular y comprender el lenguaje humano.

Aplicaciones actuales en el ámbito empresarial

A lo largo de los últimos diez años se han desarrollado multitud de herramientas y casos de uso para emplear la IA en empresas. Algunos de los casos de uso más comunes son:

• Análisis de documentos:
  • Extracción de datos: caso de uso en el que la IA identifica información clave como pueden ser fechas o nombres.
  • Resumen de textos: proceso en el que la IA genera versiones resumidas de un texto.
  • Verificación de requisitos: tarea en la que se comprueba que un texto cumpla con una serie de requisitos.
• Transcripción de reuniones: tarea en la que se transcribe el audio de reuniones, permitiendo generar actas y resúmenes de manera automática.
• Creación de fuentes de conocimiento: caso de uso en el que organiza y estructura la información de una empresa de manera que se puedan hacer búsquedas utilizando lenguaje natural.

Beneficios de integrar la IA en la innovación

Existen muchas ventajas derivadas de integrar la inteligencia artificial en cualquier proceso de una empresa. A continuación vamos a ver las tres ventajas más destacables.

• Automatización de procesos: A lo largo de un proceso de innovación podemos encontrar fases extremadamente repetitivas como pueden ser la búsqueda de últimas novedades o la creación de actas de reuniones. Gracias a la inteligencia artificial podemos automatizar estas tareas, permitiendo así a nuestro personal dedicar más tiempo a las fases creativas y técnicas del proceso.

  Además, eliminar del proceso de trabajo las tareas más repetitivas reduce el “burnout” provocado por aburrimiento, facilitando así la gestión humana del equipo y permitiendo obtener equipos de trabajo más estables a largo plazo. Si quieres conocer mejor como utilizar la inteligencia artificial para gestionar tus equipos de trabajo te recomendamos nuestra ruta de IA estratégica para líderes empresariales.

• Mejora en la toma de decisiones: Utilizar inteligencia artificial a la hora de analizar los escenarios futuros a los que nos enfrentaremos presenta dos ventajas principales. Por una parte, podremos analizar una mayor cantidad de datos, creando escenarios futuros más precisos, por otra parte, podremos analizar estos escenarios en mayor detalle, obteniendo así una mayor información.

  Una vez dispongamos de ese mayor número de escenarios futuros podremos realizar tomas de decisiones más informadas y por tanto de mayor calidad.

• Personalización de productos y servicios: La gran capacidad que nos ofrece la inteligencia artificial a la hora de analizar datos no se aplica únicamente al proceso de toma de decisiones. La podemos utilizar también a la hora de analizar nuestros clientes y comprender mejor sus necesidades, y también a la hora de partir de productos estándar y personalizarlos.

  Dos ejemplos clásicos de esto son el estudio de mercado y los chatbots. Gracias al estudio de mercados mediante IA podemos hacer análisis de mercado sofisticados, que nos permiten analizar a la perfección grandes conjuntos de clientes y agruparlos en categorías, y una vez tengamos dichas categorías podemos crear chatbots especializados que satisfagan las necesidades de cada categoría.

  Pero si queremos casos de uso de personalización innovadores vamos a analizar uno más reciente: la creación de ayudas de búsqueda a la innovación. Mediante la inteligencia artificial podemos crear sistemas que estén siempre buscando las últimas publicaciones científicas, técnicas y divulgativas de un campo de investigación, analizarlas, resumirlas y crear un informe mensual para nuestros técnicos, de manera que puedan estar siempre al día de las últimas tecnologías sin tener que dedicar todas las semanas múltiples horas analizando las últimas publicaciones.

Claves para una integración efectiva de la IA

Aunque la inteligencia artificial permite crear herramientas extremadamente potentes es recomendable analizar el estado de nuestras empresas para poder aplicarla de la manera más efectiva. Para ello recomendamos los siguientes 4 pasos.

• Evaluación de la madurez digital de la empresa: El primer paso es evaluar la madurez digital de nuestra empresa. Las herramientas de inteligencia artificial generalmente son herramientas especializadas que requieren disponer de familiaridad con herramientas básicas de la tecnología.

  Por ejemplo, si queremos que nuestros empleados saquen el máximo beneficio a un chatbot de asistencia antes deberíamos asegurarnos que se encuentran cómodos utilizando chats. Además, también tenemos que tener en cuenta la digitalización actual de nuestros procesos. No podemos pretender hacer resúmenes de nuestros manuales si todavía no los hemos digitalizado.

• Definición de objetivos claros: Un aspecto clave a la hora de seleccionar una opción de inteligencia artificial sobre otra es tener claros los objetivos finales. Existen múltiples motivos para ello, por ejemplo, poder seleccionar la solución más coste-efectiva para nuestro problema o poder descartar tecnologías que no van a permitirnos llegar al nivel de precisión de resultados que requerimos.

  Además, es importante recordar que a la hora de desarrollar sistemas de inteligencia artificial existe una frontera de Pareto en la que generalmente con un 20% del tiempo total se pueden alcanzar el 80% de la precisión deseada para una tarea, pero pasar del 80% al 95% de precisión nos puede constar el 80% del tiempo disponible.

• Selección de tecnologías adecuadas: Existen muchas tecnologías desarrolladas para solucionar problemas con inteligencia artificial. Tenemos disponibles desde soluciones rápidas que ofrecen resultados válidos hasta soluciones extremadamente sofisticadas y complejas de utilizar. Elegir correctamente las tecnologías que vamos a utilizar es clave. Algunos de los aspectos que debemos tener en cuenta son la la facilidad de uso, los resultados deseados y los datos disponibles.

• Formación y capacitación del personal: La inteligencia artificial es una herramienta extremadamente potente, pero sigue siendo una herramienta, por ello para que nuestro personal sea capaz de utilizarla de manera efectiva es necesario que estén formados en su uso. Una vez que dispongamos de una herramienta de inteligencia artificial es necesario asegurarnos que nuestro personal es capaz de utilizarla. Este proceso se puede hacer mediante cursos, manuales, video-guías o métodos más lúdicos como pueden ser concursos o retos.

Desafíos en la implementación de la IA

La inteligencia artificial se puede aplicar a un gran número de problemas, se usa en recursos humanos, en hospitales, universidades, empresas de arquitectura e ingeniería, etc. Pero no es la panacea, a la hora de implementarla debemos tener en cuenta que nos enfrentaremos a múltiples retos. A continuación, analizaremos los más destacables.

• Resistencia al cambio: Todas las organizaciones presentan una inercia a la hora de llevar a cabo su trabajo, la rutina y la inercia siempre son retos a la hora de introducir cambios en los procesos de una empresa. Esto se hace más palpable cuando utilizamos sistemas de inteligencia artificial con una curva de aprendizaje elevada.

  A la hora de implementar estas soluciones debemos tener en cuenta que a nuestro personal le puede resultar complicado ver a corto plazo los beneficios de los nuevos procesos (ya que adaptarse a nuevas metodologías y procesos puede llegar a ser extremadamente complicado) y pueden llegar a ser reticente a usarlo, por eso debemos crear estrategias para superar esta resistencia al cambio.

• Gestión de datos: Los datos son el elemento central en cualquier sistema de inteligencia artificial, pero manejar dichos datos puede llegar a ser un reto en función de la cantidad de datos y sus características. Disponer de un exceso de datos puede llegar a ser tan perjudicial como disponer de muy pocos. Cuando tenemos muy pocos datos no podemos desarrollar y evaluar correctamente nuestras soluciones de IA, sin embargo, cuando disponemos de un exceso los procesos de tratamiento de datos se vuelven extremadamente complejos.

  Además, de cara al almacenamiento de datos debemos tener en cuenta el tipo de datos con los que tratamos, ya que existen algunos tipos de datos (como los personales o biométricos) que están especialmente protegidos por la legislación actual. Si quieres conocer en más detalle la normativa referente a la IA y su gestión responsable te recomendamos la ruta Ruta de implementación responsable de IA en empresas.

• Costos de inversión: Como cualquier otra herramienta nueva la inteligencia artificial requiere de una inversión inicial importante. Esto no debe echarnos hacia atrás, ya que pasa igual en muchos otros ámbitos, por ejemplo, al crear un nuevo departamento en una empresa o a la hora de comprar máquinas o servidores. De cara a superar este reto es importante analizar bien los futuros beneficios de implementar la nueva solución y calcular los tiempos de retorno de inversión esperados.

Conclusiones

La inteligencia artificial ofrece un gran abanico de herramientas que podemos aplicar en nuestras empresas para ser más eficientes y rentables. Una de las aplicaciones con mayor potencial de la inteligencia artificial es acelerar nuestros procesos de innovación, permitiéndonos estar siempre al día con los procesos y tecnologías más punteras. Sin embargo, debemos recordar que la utilización de la inteligencia artificial presenta retos que debemos tener presentes de cara a tener éxito en el proceso de implementación.

Actualmente se puede ver a grandes empresas tecnológicas utilizando esta tecnologías para innovar. Algunos ejemplos pueden ser NTT Data, mediante bases de conocimiento internas, Pfizer, para analizar las combinaciones químicas de sus productos, o BBVA, con el objetivo de combatir el fraude digital. Esta tendencia también está comenzando a aplicarse en pequeñas y medianas empresas (pymes), haciendo utilizar IA para innovar sea una realidad palpable que otorga una ventaja competitiva en el mercado. De hecho, el ritmo de implantación de esta práctica es tan acelerado que dentro de unos años veremos cómo una excentricidad llevar a cabo procesos de innovación sin utilizar IA.

¿Quieres innovar? ¡Usa inteligencia artificial!