07 | 07 | 2021

¿Cómo puede una organización empezar a utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

Libere el poder de AI y ML: una guía paso a paso para que las organizaciones comiencen | Artículo

'Fortalezca la evolución de su organización: estrategias prácticas y conocimientos para iniciar el viaje hacia la IA y el aprendizaje automático'

Introducción

¿Estás listo para llevar tu organización al siguiente nivel con el poder de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático? El mundo está cambiando rápidamente y la tecnología está a la cabeza. La IA y el ML ya no son sólo palabras de moda; son herramientas que pueden ayudar a su empresa a agilizar los procesos, tomar mejores decisiones y mejorar la experiencia del cliente. La IA y el ML tienen numerosos beneficios, pero empezar puede parecer desalentador. Este artículo explorará cómo comenzar su viaje en IA y ML, desde comprender los conceptos básicos hasta implementarlos dentro de su organización. Así que abróchese el cinturón y prepárese para aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático para impulsar su negocio.

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Exploremos la narrativa principal: Story Line

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cambiando rápidamente el panorama empresarial, y aquellas organizaciones que adopten esta tecnología serán las que prosperen en el futuro. Las ventajas de incorporar IA y ML en sus operaciones son numerosas, desde una mayor eficiencia y ahorro de costos hasta una mejor experiencia del cliente. Las organizaciones pueden liberar tiempo y recursos valiosos mediante la automatización de tareas rutinarias para centrarse en iniciativas más estratégicas. Además, los algoritmos de IA y ML pueden analizar grandes cantidades de datos, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos y brindando información que de otro modo no habrían descubierto.

El primer paso para implementar IA y ML en su organización es comprender los conceptos básicos. Empiece por familiarizarse con la tecnología y los tipos disponibles de algoritmos de IA y ML. A continuación, observe qué están haciendo otras organizaciones de su industria con la IA y el aprendizaje automático y vea cómo utilizan la tecnología para impulsar su negocio. Esto le ayudará a comprender mejor qué pueden hacer la IA y el ML por su organización y qué objetivos puede establecer para su implementación.

A continuación, evaluar su infraestructura tecnológica actual es esencial para determinar qué cambios deben realizarse para respaldar la IA y el aprendizaje automático. Esto puede implicar invertir en nuevo hardware o software o actualizar sus sistemas existentes. Es posible que también deba contratar personal nuevo o volver a capacitar a los empleados existentes para administrar y operar los sistemas de IA y ML.

Una vez que comprenda claramente lo que debe hacer, podrá desarrollar un plan para implementar IA y ML en su organización. Este plan debe describir las metas y objetivos que desea alcanzar, las tecnologías que utilizará y los pasos que debe seguir para llegar allí. Nuevamente, trabajar en estrecha colaboración con su equipo y las partes interesadas es esencial para garantizar que todos estén en sintonía y comprendan los beneficios de la IA y el ML.

En conclusión, la incorporación de AI y ML en su organización puede proporcionar numerosos beneficios, desde una mayor eficiencia y ahorro de costos hasta una mejor experiencia del cliente. Además, al tomarse el tiempo para comprender la tecnología y desarrollar un plan de implementación, puede garantizar una transición sin problemas y cosechar las recompensas de AI y ML en los años venideros.

Algunos datos y estadísticas interesantes sobre el uso exitoso de la Inteligencia Artificial en las organizaciones:

  1. Accenture estima que la IA puede aumentar potencialmente la rentabilidad en un 38 % para las empresas que integran completamente la tecnología en sus operaciones.
  2. Según una encuesta realizada por McKinsey & Company, las organizaciones que han adoptado la IA han visto una mejora promedio del 45 % en la productividad.
  3. Gartner predice que para 2024, la IA creará 2.3 millones de puestos de trabajo y solo eliminará 1.8 millones.
  4. Un informe de PwC afirma que la IA puede añadir potencialmente 15.7 billones de dólares a la economía mundial para 2030.
  5. Según un estudio de Deloitte, el 91% de las organizaciones que han implementado IA han visto un retorno de la inversión, con un período de recuperación promedio de solo 16 meses.
  6. BCG estima que la IA puede ahorrar a las organizaciones hasta un 60 % en costos operativos.
  7. Una encuesta realizada por el Instituto de Investigación de Capgemini encontró que casi el 75 % de las organizaciones que implementan IA vieron una mejora significativa en la satisfacción del cliente.
  8. Accenture estima que la IA puede aumentar potencialmente los ingresos en un 34 % para las organizaciones que integran completamente la tecnología.
  9. Un estudio de Gartner encontró que para 2022, el 40% de los nuevos procesos comerciales se desarrollarán utilizando IA.
  10. El mismo estudio de Gartner también predice que para 2023, la IA creará el 60% de las nuevas fuentes de ingresos de las empresas digitales.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo las organizaciones utilizan con éxito la Inteligencia Artificial. Por supuesto, los resultados reales dependerán de la implementación específica y los objetivos de la organización. Aún así, la IA está transformando el panorama empresarial y brindando importantes beneficios a quienes la adoptan.

 

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“Los datos valen más que el petróleo”.

La pregunta es, ¿cómo vas a extraer esos DATOS? Mediante el uso de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

En esta publicación de blog, queremos abordar todos los puntos clave a la hora de adoptar la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Las organizaciones empresariales globales ya están utilizando con éxito las últimas tecnologías, incluidas la IA y el aprendizaje automático, así que no permita que su empresa se quede atrás.

“Empresas impulsadas por datos”

  1. ¿Qué problema solo se puede resolver con IA y ML?

    Datos no estructurados — El 80% de los datos de las organizaciones no están estructurados. ¿Qué significa eso? Los datos están dispersos por todas partes; nadie sabe dónde está ni qué conjuntos de datos vitales contienen. Entonces, ¿por qué permitimos semejante desperdicio? La organización ha invertido tiempo y recursos en el pasado para acumular información. Al utilizar AI y ML, siempre podemos tener todos los datos disponibles al alcance de nuestra mano.

    Comprensión – Un ser humano comprendería un millón de puntos de un documento sería imposible. Por lo tanto, fue necesario categorizar y simplificar los datos, e introducir una línea de base promedio.
    AI y ML tratarían cada punto de un millón individualmente. Solo entonces surgirían muchos patrones, entregando información que los humanos a menudo pasan por alto.

    Automatización – Las empresas innovadoras utilizan plenamente los servicios en la nube, incluidos la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. ML puede aprender de sí mismo y está completamente automatizado. Te olvidas de ello una vez configurado; eso incluso está ahí. Usted se concentra en su trabajo diario y se beneficia de los resultados de los datos. La automatización es la clave del éxito de cualquier organización.

    Consistencia – Con la Automatización en la Nube, podemos lograr una mayor consistencia y precisión de los datos. Posteriormente, esto mitigará cualquier error potencial al mínimo. Además, los procesos son optimizados y consistentes sin ninguna intervención externa. Este es el objetivo de los nuevos negocios.

    Calidad – La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son factores esenciales en la solución. Aprenden constantemente de los conjuntos de datos y de ellos mismos y descartan cualquier discrepancia que pueda afectar la calidad.
    La calidad se logra con procesos consistentes y automatizados. Estos dos ingredientes clave son vitales para lograr la calidad en todos los niveles.

    Tiempo atrás: el tiempo es irreemplazable y muy a menudo desperdiciado en trabajo tedioso y repetitivo. Deje las tareas creativas a los humanos; eso es en lo que somos buenos. Según una encuesta de Forbes de 2017, el 84% de los ejecutivos dijeron que la IA y el aprendizaje automático les dan una ventaja sobre la competencia porque su gente tiene más tiempo y es más ingeniosa.

  2. ¿Está lista su infraestructura?

    La infraestructura debe estar lista ya sea que ejecute un entorno local, híbrido o en la nube. El primer punto que me viene a la mente es que recibir la última tecnología innovadora no debe ser obsoleto si se ejecuta una infraestructura con una década de antigüedad y proporciona pasos para la transformación digital.
    Las 10 mejores prácticas de diseño de red para su infraestructura

  3. Pasos de aprovisionamiento hacia la nube

    El impulsor de la computación en la nube es ahora muy convincente. La capacidad de respaldar un negocio ágil a través de costos controlados y predecibles, integrándose y conectándose fácilmente a muchos otros servicios. Teniendo esto en cuenta, la adopción de la nube requiere cierta planificación. Las complejas infraestructuras heredadas, la seguridad y la migración de servicios esenciales para los accionistas están provocando que algunas empresas vean la computación en la nube como un enfoque más táctico que no está completamente integrado en la estrategia comercial general.
    ¿Es la nube una solución rentable?

  4. Piense en la seguridad

    No debe tratarse como una ocurrencia tardía. Es esencial hacerlo desde el principio. Proteger los activos, negocios, recursos, infraestructura y conjuntos de datos de los Clientes es de suma necesidad. Recomendamos encarecidamente a los clientes que cumplan con PCI DSS en la nube o superior. Esto se puede lograr utilizando diversas herramientas y monitoreando y manteniendo constantemente el medio ambiente bajo control. Estos pasos eliminan cualquier error; un día, la Infraestructura estará segura, pero eso no significa que estará protegida mañana; alguien podría haber cometido un error tonto.
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  5. ¿A qué retos te enfrentas?

    Ahora que hemos cubierto los cuatro pasos fundamentales anteriores. Piense en los desafíos que enfrenta ahora y cómo esos problemas se pueden resolver con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Por ejemplo, ¿está tratando con grandes volúmenes de datos no estructurados? Las empresas a menudo desconocen sus datos y necesitan un sistema para analizarlos y proporcionar respuestas.
    Inteligencia artificial

  6. Investigue para encontrar soluciones adecuadas de IA y ML.

    Investigue un poco sobre cómo otras empresas lograron abordar problemas similares al suyo. Luego, busque el asesoramiento de empresas profesionales que se centren en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en su campo de operaciones. Ellos pueden aconsejarle sobre los próximos pasos.

  7. Pon a prueba la idea - PoC

    No comprometa demasiado tiempo, fondos y recursos al principio. En su lugar, pruebe la idea con una prueba de concepto (PoC). Establezca una línea de base y un prototipo, y construya sobre eso. En la nube, esto se puede hacer rápidamente y sin mucho compromiso.
    Prueba de concepto: ahorra tiempo y dinero en infraestructura de red

  8. Automatice tanto como sea posible

    Las empresas innovadoras utilizan plenamente los servicios en la nube, incluidos la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. ML puede aprender de sí mismo y está completamente automatizado. Te olvidas de ello una vez configurado; eso incluso está ahí. Usted se concentra en su trabajo diario y se beneficia de los resultados de los datos. La automatización es la clave del éxito de cualquier organización.

    Las empresas están impulsadas por los datos

    Las ventajas de incorporar IA y ML en sus operaciones son numerosas, desde una mayor eficiencia y ahorro de costos hasta una mejor experiencia del cliente.


  9. Entrega el proyecto

    Has estado trabajando duro en tu concepto. No tengas miedo de ejecutar tu idea. Entregar el proyecto; aún así, las arrugas podrían eliminarse. Esto se puede hacer a medida que obtenga más comentarios. No olvide que AI y ML están constantemente aprendiendo por sí mismos; cuantos más datos proporcione, mejor y más preciso será.

  10. Aprendizaje sin supervisión

    Un beneficio considerable del aprendizaje no supervisado es el uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para identificar patrones en conjuntos de datos que contienen puntos de datos que no están clasificados ni etiquetados. En otras palabras, el aprendizaje no supervisado permite que el sistema identifique patrones dentro de conjuntos de datos. Así, no se necesita programación ni equipo de personas; La IA se dará cuenta por sí misma y entregará los datos que los humanos se han perdido.

  11. Comprobar los resultados

    Es apuntar a la perfección y lograr tus objetivos. Por tanto, es fundamental comprobar y aprender de los datos proporcionados por la IA y mejorarlos.

"La IA hace que lo complejo sea simple".

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La revolución de la IA en la comprensión de lectura: cómo aumenta las personas y desbloquea datos


 

 

'El camino para aprovechar la IA y el ML comienza con un enfoque estratégico: identificar desafíos comerciales, recopilar datos de calidad, implementar soluciones de IA escalables e iterar. Es un viaje de transformación, paso a paso”.

— Ideales integrados

 

 


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Maksymilian Czarnecki

La publicación del blog, escrita originalmente en inglés, sufrió una metamorfosis mágica hacia el alemán, árabe, chino, danés, español, finlandés, francés, hindi, húngaro, italiano, japonés, holandés, polaco, portugués, sueco y turco. Si algún contenido sutil perdió su brillo, recuperemos la chispa original en inglés.

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