Una mirada realista a la IA

Su guía para implantar la IA

Un perfil silueteado de una persona con una proyección digital de estrellas en su rostro y fondo, que simboliza el poder y la creatividad de la inteligencia artificial. — Inteligencia artificial: el futuro de la innovación

IA 101: Todo lo que tienes que saber antes de introducir la IA tradicional y la IA generativa en tus operaciones empresariales

Una definición clara

Desmitificar la IA en la empresa

La inteligencia artificial (IA) es la evolución de los sistemas de computación para que puedan realizar tareas propias de la inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones, la traducción de idiomas y la generación de lenguaje. La IA permite a las máquinas aprender de la experiencia, adaptarse a nuevos inputs y realizar tareas típicamente humanas con notable precisión y eficacia

Para empresas e industria

Conceptos y términos clave de la IA

Machine Learning

El machine learning, o aprendizaje automático, hace referencia al desarrollo de algoritmos capaces de aprender de los datos facilitados para realizar predicciones o tomar decisiones sin haber sido programados específicamente para ello. Esta tecnología permite a los sistemas aprender de la experiencia para mejorar su rendimiento en una tarea determinada.

Deep Learning

El deep learning, o aprendizaje profundo, es un tipo de machine learning que utiliza redes neuronales para modelar patrones complejos de datos. Se trata de una disciplina que permite desarrollar aplicaciones revolucionarias de lenguaje y visión artificial, entre muchas otras.

Procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural es una disciplina de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano. El PLN está detrás de aplicaciones como los chatbots, la traducción automática o el análisis de sentimientos.

Visión artificial

La visión artificial es una capacidad de la inteligencia artificial que permite a las computadoras interpretar y comprender la información visual del mundo. La visión artificial posibilita el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento facial o detección de objetos y también los vehículos autónomos, entre otros.

Análisis del estado actual

Inteligencia artificial para empresas de todos los sectores

La inteligencia artificial y la IA generativa están transformando la forma de trabajar en numerosos sectores mediante la automatización de procesos, la recopilación y análisis profundo de datos relevantes y la mejora de la experiencia del cliente.

En todos los sectores, la IA está mejorando la eficiencia, reduciendo costes y generando nuevas oportunidades de crecimiento e innovación. En el sector financiero, la IA se está utilizando para detectar fraudes y tomar decisiones de inversión. La industria manufacturera, por su parte, utiliza la IA principalmente para tareas de mantenimiento predictivo y control de calidad. En el sector seguros, la IA permite realizar análisis de riesgos muy exhaustivos y tramitar siniestros de manera más eficaz.

IA generativa: la inteligencia artificial general

IA generativa

Comprender su utilidad

La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo, como imágenes, texto, código o audio, a partir de los datos que se utilizaron para entrenarla. Esta tecnología aprende los patrones subyacentes en los datos de entrenamiento para producir resultados nuevos y realistas que a menudo son difíciles de diferenciar de aquellos producidos por humanos. La IA generativa puede revolucionar la creación de contenidos, el diseño y la resolución de problemas en todos los sectores.

La diferencia

IA generativa frente a IA tradicional

La IA tradicional se centra en el análisis de los datos existentes para realizar predicciones y clasificaciones o reconocer patrones. Destaca en tareas como la detección de fraudes, la clasificación de imágenes o el mantenimiento predictivo. La IA tradicional es determinista, es decir, no genera contenido nuevo.

En cambio, la IA generativa crea nuevos contenidos basándose en patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento. Puede generar imágenes, texto, música y mucho más, abriendo nuevas posibilidades de creación de contenidos, resolución de problemas y customización. A diferencia de la IA tradicional, esta tecnología no es determinista. Esto significa que la IA generativa puede producir resultados diferentes aunque reciba los mismos datos cada vez, lo que da lugar a resultados impredecibles.

A la hora de decidir qué tecnología utilizar, ten en cuenta que la IA tradicional es más adecuada para tareas de predicción, clasificación o detección de anomalías, mientras que la IA generativa es la mejor opción para la creación de contenidos, el diseño y la personalización de servicios y productos.

Tecnología de propósito general

De qué forma la IA generativa puede influir en todos los aspectos de tu negocio

En la jerga IA, GPT, como en el caso del ChatGPT, significa "Generative Pre-trained Transformer" (transformador generativo preentrenado). Pero tiene un segundo significado en un sentido más amplio: "General Purpose Technology" (tecnología de propósito general). Las GPT son tecnologías que pueden afectar y transformar profundamente sectores y economías enteras. La IA generativa, en calidad de GPT, tiene el potencial de revolucionar por completo la forma de trabajar de una organización, más allá de tareas, procesos o departamentos concretos.

Impulsa tu negocio con IA tradicional y generativa

La IA generativa se puede utilizar para construir prototipos y diseños de producto, crear contenidos personalizados de marketing y captación de clientes, y desarrollar asistentes virtuales y chatbots capaces de responder de forma similar a la de un humano.

Optimización de procesos con la automatización inteligente

La IA puede automatizar tareas repetitivas, como la introducción de datos, el procesamiento de documentos y la atención al cliente, así como diversas tareas del ciclo de vida del desarrollo de software, mejorando la eficiencia y reduciendo la posibilidad de error. Mediante la automatización de estos procesos, las empresas pueden incrementar su eficiencia, minimizar los fallos y descargar de trabajo a los empleados para que puedan concentrarse en tareas de mayor valor.

Análisis predictivo para el sector industrial

El análisis predictivo basado en IA analiza datos históricos para predecir tendencias futuras y ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas sobre precios, stocks y asignación de recursos. La IA también detecta patrones y anomalías en grandes conjuntos de datos, lo cual permite revelar información importante y detectar problemas potenciales que quizás los humanos pasarían por alto.

Detección de anomalías en la industria

La IA puede detectar rápidamente anomalías y valores atípicos en grandes conjuntos de datos, identificando posibles problemas u oportunidades de mejora que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Esto es especialmente útil a la hora de detectar fraudes, controlar la calidad o mejorar la ciberseguridad, entre otros. La detección en tiempo real de transacciones sospechosas, defectos de producto o intrusiones en la red permite a las empresas mitigar los riesgos y generar una ventaja competitiva.

Marketing personalizado con IA: mejora del compromiso del cliente y las tasas de conversión

La IA analiza la información de cliente para enviar mensajes de marketing personalizados y potenciar así el compromiso y la lealtad del cliente y las tasas de conversión. Los motores de recomendación basados en IA sugieren productos en función de las preferencias individuales del cliente, el cual recibe información adaptada a sus necesidades e intereses gracias a la optimización dinámica de contenidos.

Atención al cliente inteligente: chatbots y asistentes virtuales

Los chatbots y asistentes virtuales basados en inteligencia artificial gestionan consultas, resuelven problemas y procesan transacciones 24 horas al día, 7 días a la semana. Entienden el lenguaje natural, aprenden con cada interacción y ofrecen respuestas similares a las de un humano, mejorando así la satisfacción del cliente y reduciendo costes. Para cuestiones complejas, la IA redirecciona al cliente al operador humano más adecuado.

Seguridad y prevención del fraude incrementadas

La inteligencia artificial controla las transacciones en tiempo real, lo cual le permite identificar actividades sospechosas y posibles fraudes para proteger a empresas y clientes. En el ámbito de la ciberseguridad, la IA puede analizar el tráfico de la red, detectar malware e identificar posibles vulnerabilidades, mitigando así las amenazas de forma proactiva.

Identificación de objetos y clasificación de imágenes

La IA mejora la precisión y la eficacia automatizando tareas de inspección visual, como la detección de defectos de fabricación o la evaluación de imágenes médicas. Las ventajas que aporta se hacen especialmente evidentes en el ámbito del aseguramiento de la calidad, la gestión de stocks o la monitorización remota, entre otros, donde reduce los costes y mejora sustancialmente los resultados.

Recopilación de información clave e intercambio de conocimientos optimizado

Las herramientas basadas en IA están transformando la forma en la que las organizaciones recopilan, acceden y comparten la información a nivel interno. Estos sistemas analizan rápidamente grandes cantidades de datos no estructurados, extraen la información clave y la ponen a disposición de los empleados, que pueden acceder a ella fácilmente. Esto ahorra tiempo, fomenta el intercambio de conocimientos entre departamentos y, por consiguiente, mejora la productividad.

“La inteligencia artificial es la siguiente etapa de la revolución digital. Hemos ayudado a numerosas organizaciones a aprovechar el poder de la inteligencia artificial para ser más eficientes, conscientes y productivas. Las herramientas y tecnologías de desarrollo propio nos permiten agilizar la implantación de soluciones prácticas que generan beneficios cuantificables.”

Ignasi Barri Vilardell

Director of digital strategy, Global business development

GFT

Retrato profesional de Ignasi Barri con gafas, traje oscuro y camisa clara, con expresión segura y pensativa. — Conoce a Ignasi Barri en este retrato profesional. Descubre su rol y sus contribuciones dentro de GFT.

Implementar la IA en tu negocio

Una guía práctica de 4 pasos

Alinear la IA con tus objetivos de negocio

Empieza por analizar tus procesos diarios para identificar los cuellos de botella y los potenciales de mejora. Detecta aquellos problemas específicos u oportunidades en los que la IA te pueda ayudar desplegando todas sus virtudes.

Crear la infraestructura tecnológica y la base de datos necesaria para la IA

Toda estrategia de IA necesita una estrategia de datos. La IA requiere datos relevantes de alta calidad, por lo que es esencial desarrollar una estrategia de datos que abarque la recopilación, el almacenamiento, la gobernanza y la seguridad de los datos. En este sentido, es necesario garantizar que los datos sean precisos, consistentes y accesibles para los equipos y sistemas relevantes.

Abordar los retos que plantea la IA en términos de privacidad y seguridad de los datos

Dado que la IA funciona a partir de grandes cantidades de datos, es fundamental garantizar la privacidad y la seguridad de estos datos. Asegúrate de que los sistemas de IA utilizados cumplen las regulaciones de protección de datos pertinentes —como el RGPD o la CCPA— e implementa medidas de seguridad robustas para proteger la información sensible.

Instaurar una cultura corporativa favorable a la IA

Impulsa una cultura de la innovación y el aprendizaje continuo, animando a tus empleados a valorar las ventajas de la IA y desarrollar las habilidades necesarias para utilizarla correctamente mediante cursos de formación, workshops y proyectos prácticos. Fomenta la colaboración interdepartamental para asegurarte de que las iniciativas relacionadas con la IA están alineadas con los objetivos de la compañía.

Liderazgo certificado de GFT