Cómo usar la IA en un negocio o emprendimiento

Todos los días se habla de nuevas habilidades o aptitudes de la inteligencia artificial. El más conocido puede ser chat GPT, un modelo de inteligencia artificial capaz de realizar textos de cualquier índole. OpenAI, empresa creadora de esta herramienta, ha revelado que a través de esta se pueden simplificar procesos y ahorrar recursos clave como el dinero y el tiempo en las organizaciones.

Es por eso que consultamos a Yennifer Gómez, científica de datos de Axity, para entender con ejemplos y pautas cómo la inteligencia artificial está llevando a las empresas a otro nivel. Más aún cuando en tiempos en los que las empresas deberán establecer mecanismos que les permitan optimizar tareas relacionadas con la gestión estratégica de la cadena de suministro, el cuidado del talento humano, la sostenibilidad y el afán por la digitalización de todos sus procesos.

Según un estudio de Accenture a empresas, la inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar las tasas de rentabilidad en un promedio del 38% para 2035 y liderar a un impulso económico de 14 billones de dólares en 16 industrias de 12 economías a nivel mundial.  “La analítica de datos y los modelos de inteligencia artificial basados en estos han permitido proteger información sensible ante hackers, analizar  sentimientos de un cliente al recibir un producto, medir el impacto de metodologías de aprendizaje en las universidades e incluso convertir cientos de llamadas de PQRS en textos”, afirma la vocera.

  En construcción, por ejemplo, se ha visto cómo con los datos la inteligencia artificial puede encontrar formas de ahorrar tiempos y costos de obras. En las ciudades, también ha hecho posible predecir tiempos de llegada del transporte público o incluso calcular las pérdidas económicas cuando los pasajeros se cuelan sin pagar.  Con Chat GPT más personas en la sociedad se han enterado del poder de los datos y la inteligencia artificial. “De ahí la importancia de amplificar el valor de estas herramientas en todos los sectores productivos para acrecentar sus beneficios”, señala Gómez. En ese sentido, ¿cómo se realiza la implementación de la inteligencia artificial?

• La base de todo: los datos

La materia prima para un uso de la IA son los datos o la información y por ello es fundamental tener claridad del concepto de gobierno de datos. En otros términos, son las pautas que una organización deberá tener en cuenta para establecer un adecuado manejo de la información o datos sobre el negocio.

De acuerdo con Gómez, si la información no está limpia, el modelo de inteligencia artificial no funcionará. Por ejemplo, pueden presentarse valores nulos o fechas vacías dentro del conjunto de datos. “Es fundamental establecer para esos casos políticas de datos pues esto permitirá más precisión y evitará sesgos al momento de tomar decisiones”.

• Machine Learning, el aprendizaje artificial

Una vez se organizan los datos, el siguiente paso es el machine learning. Esto se traduce en la capacidad que tiene una máquina o agente para aprender de los datos y así brindar patrones, comportamientos, tendencias, predicciones, alertas, nuevas segmentaciones, calificaciones, entre otros.

• Ojo: ¡no confíe ciegamente !

Para Gómez, “la inteligencia artificial ha aportado mucho pero tampoco es el Santo Grial. El humano tiene que verificar si la información tiene una relación con el objetivo de su negocio”. En algunas situaciones es posible que el modelo de IA pueda arrojar sesgos que pueden discriminar a algún tipo de persona o población, violar la privacidad de las personas o incluso puede que usted quiera predecir situaciones futuras pero solo tenga  información histórica o pasada.

• Fórmese y aproveche esta posibilidad

Implementar la inteligencia artificial en un negocio, puede tomar dinero y tiempo. No es suficiente con conocer el negocio y las dificultades del día a día. La organización, igualmente deberá desarrollar habilidades de inteligencia artificial.  Con respecto a esto, Gómez asegura que cada vez son más las iniciativas del gobierno y de distintos actores para que los microempresarios y las grandes empresas se formen en el aprendizaje de los datos y los modelos de inteligencia artificial.