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

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. AI y ML ya no son solo palabras de moda; son herramientas que pueden ayudar a su empresa a optimizar los procesos, tomar mejores decisiones y mejorar la experiencia del cliente. Los beneficios de AI y ML son numerosos, pero comenzar puede parecer desalentador. Este artículo explorará cómo puede comenzar su viaje de 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 AI y ML para impulsar su negocio.

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Revelando los secretos del futuro: desmitificando el poder de la inteligencia artificial (IA)

Historia principal

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 AI y ML en su organización es comprender los conceptos básicos. Comience por familiarizarse con la tecnología y los diferentes tipos de algoritmos de IA y ML disponibles. Luego, observe qué están haciendo otras organizaciones en su industria con AI y ML, y vea cómo usan la tecnología para impulsar su negocio. Esto lo ayudará a comprender mejor lo que AI y ML pueden hacer por su organización y qué objetivos puede establecer para su implementación.

A continuación, es esencial evaluar su infraestructura tecnológica actual para determinar qué cambios deben realizarse para admitir la IA y el ML. 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 AI y ML.

Una vez que comprenda claramente lo que debe hacer, puede comenzar a desarrollar un plan sobre cómo implementará AI y ML en su organización. Este plan debe describir las metas y los objetivos que desea lograr, 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 la misma página y comprendan los beneficios de AI y 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 tiene el potencial de sumar 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 será responsable de crear el 60 % de las nuevas fuentes de ingresos de los negocios digitales.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo las organizaciones aprovechan con éxito la Inteligencia Artificial. Por supuesto, los resultados reales dependerán de la implementación y los objetivos específicos de la organización. Aún así, la IA está transformando el panorama empresarial y brinda beneficios significativos a quienes la adoptan.

 

 

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Revelando el verdadero poder del progreso: desenmascarando las maravillas de la inteligencia artificial (IA)


“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 al adoptar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Las organizaciones empresariales globales ya están utilizando las últimas tecnologías con éxito, incluidas AI y ML, no permita que su negocio 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 no están estructurados en las organizaciones. ¿Qué significa eso? Los datos están dispersos por todas partes; nadie sabe dónde está y qué conjuntos de datos vitales contienen. Entonces, ¿por qué estamos permitiendo tal desperdicio? La organización ha gastado tiempo y recursos en el pasado para acumular información. Usando AI y ML, podemos tener todos los datos disponibles todo el tiempo al alcance de la mano.

    Comprensión – Una comprensión humana de un millón de puntos de un solo documento sería prácticamente imposible. Por lo tanto, los datos debían categorizarse, simplificarse e introducirse 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, incluida la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. ML puede aprender de sí mismo, totalmente automatizado. Una vez que está configurado, te olvidas de él; eso es incluso allí. Usted se enfoca en su trabajo diario y se beneficia de los resultados de los datos. La automatización es la clave del éxito para 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 Aprendizaje Automático juegan factores esenciales en toda la solución. Aprenden constantemente de los conjuntos de datos y de ellos mismos, y descartan cualquier discrepancia que potencialmente 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 atras – El tiempo es insustituible y muy a menudo se desperdicia en trabajos tediosos y repetitivos. Deja las tareas creativas para los humanos; eso es en lo que somos buenos. Según una encuesta de Forbes de 2017, el 84 % de los ejecutivos dijeron que AI y ML les dan una ventaja sobre la competencia porque su gente tiene más tiempo y más recursos.

  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 viene a la mente; no debe estar desactualizado para recibir la última tecnología innovadora si está ejecutando una infraestructura de una década, y proporciona pasos para la transformación digital.
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  3. Pasos de aprovisionamiento hacia la nube

    El impulsor de Cloud Computing ahora es muy convincente. La capacidad de respaldar un negocio ágil a través de costos controlados y predecibles, integrándose y conectándose fácilmente a muchos otros servicios. Con eso en mente, la adopción de la nube requiere cierta planificación. Las complejas infraestructuras heredadas, la seguridad y la migración de los servicios esenciales para los accionistas están provocando que algunas empresas vean la informática en la nube como un enfoque más "táctico" que no está totalmente integrado en la estrategia comercial general.
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  4. Piense en la seguridad

    No debe ser tratado como una ocurrencia tardía. Es esencial hacerlo desde el principio. Es de suma necesidad asegurar los activos, negocios, recursos, infraestructura y conjuntos de datos de los Clientes. Recomendamos encarecidamente a nuestros clientes que cumplan con PCI DSS en la nube o superior. Esto se puede lograr utilizando varias herramientas y monitoreando constantemente, manteniendo el entorno 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 se pueden resolver esos problemas con inteligencia artificial y aprendizaje automático. Por ejemplo, ¿está tratando con grandes volúmenes de datos no estructurados? En muchos casos, las empresas desconocen sus datos y necesitan un sistema para analizar y proporcionar las 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 Prueba de concepto (PoC). Establezca una línea de base, un prototipo y construya sobre eso. En la nube, esto se puede hacer rápidamente sin mucho compromiso.
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  8. Automatice tanto como sea posible

    Las empresas innovadoras utilizan plenamente los servicios en la nube, incluida la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. ML puede aprender de sí mismo, totalmente automatizado. Una vez que está configurado, te olvidas de él; eso es incluso allí. Usted se enfoca en su trabajo diario y se beneficia de los resultados de los datos. La automatización es la clave del éxito para 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 lo tanto, es esencial verificar y aprender de los datos que ha proporcionado 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

 

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MC

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