La capacidad de la inteligencia artificial (IA) para generar contenido e ideas de forma autónoma ha abierto un mundo de posibilidades para que las empresas optimicen sus procesos. La IA generativa, a diferencia de la IA tradicional que se centra en el análisis, puede crear cosas como imágenes, código y texto sin la supervisión humana. Esto hace posible la automatización de tareas manuales e impulsa la mejora de las funciones fundamentales de la empresa.
La IA generativa se enfoca en la generación de datos y contenido original, a diferencia de los enfoques tradicionales de IA que se basan en la interpretación y análisis de datos.Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, se utilizan por la IA generativa para comprender patrones y estructuras en conjuntos de datos y luego producir datos nuevos que siguen esas pautas.
Aunque la IA generativa es un tema de gran interés, sus primeras implementaciones se enfocaron en la gestión del conocimiento en lugar de la transformación de procesos.
Sin embargo, el potencial está presente. Analizemos los casos de uso funcionales más importantes que demuestran la capacidad de esta tecnología:
Extracción de datos y búsqueda contextual
La IA generativa tiene una gran habilidad para extraer datos de fuentes no estructuradas como documentos de texto, imágenes, audio y video. Al automatizar la captura manual de datos, los modelos generativos aceleran procesos como cuentas por pagar, incorporación de clientes y análisis de contratos.
La búsqueda contextual va más allá al indexar y etiquetar contenido para un acceso rápido. Los doctores pueden encontrar información relevante en historias clínicas y los abogados en contratos legales. Esto ahorra tiempo y reduce errores.
Asistentes virtuales para empleados y clientes
Los chatbots impulsados por modelos de lenguaje como ChatGPT facilitan la atención al cliente al automatizar las preguntas frecuentes. Mientras tanto, asistentes internos hacen más eficiente el soporte técnico y la capacitación de empleados.
La interacción en lenguaje natural de los asistentes virtuales permite una experiencia conversacional agradable para humanos. Y tienen el potencial de comprender contexto e intención para respuestas más precisas.
Generación de métricas de negocio inteligentes
A partir de grandes volúmenes de datos, la IA generativa puede producir pronósticos, proyecciones, análisis de riesgo y otras métricas avanzadas. Por ejemplo, en ventas para estimar demanda, en finanzas para modelar escenarios y en seguros para evaluación de riesgos.
Estos análisis predictivos superan las hojas de cálculo y queries tradicionales al encontrar interrelaciones y patrones difíciles de detectar manualmente. Transforman la toma de decisiones gerencial.
Motores de recomendación personalizados
Ya sea para sugerir productos, precios, descuentos, o guiones de venta, la IA generativa crea recomendaciones hiperpersonalizadas analizando hábitos y preferencias de los clientes.
Los minoristas pueden aumentar la conversión optimizando las recomendaciones en sus sitios web. Y los vendedores recibir sugerencias en tiempo real para cruzar y aumentar el ticket promedio.
Generación de contenido creativo
Para marketing, la IA generativa redacta textos de blog, posts en redes sociales y guiones publicitarios de forma rápida y coherente. También crea descripciones atractivas para catálogos de productos en tiendas online.
En diseño gráfico genera imágenes originales, modifica fotos y video, y diseña empaques, etiquetas y renders 3D de productos. Esto acelera la creación de contenido de calidad reduciendo los cuellos de botella creativos.
Desarrollo y mantenimiento de aplicaciones
En IT, los modelos generativos agilizan el desarrollo de software al escribir código de forma autónoma una vez definida la lógica. También generan casos y scripts de pruebas, documentación técnica y facilitan la migración entre lenguajes de programación.
Esto eleva la productividad de los programadores, permite enfocarse en tareas de mayor valor e impulsa la innovación al acelerar el release de nuevas funcionalidades.
Gestión y gobierno de datos
La IA también impacta la gestión de datos, creando conjuntos de datos sintéticos realistas para entrenar modelos sin exponer datos sensibles. Además, extrae y clasifica información de fuentes no estructuradas para enriquecer data warehouses corporativos.
Con datos de mejor calidad, las empresas pueden crear mejores modelos de IA generativa e impulsar una toma de decisiones basada en data analytics.
Análisis predictivo estratégico
Los modelos predictivos identifican patrones en datos históricos para realizar proyecciones confiables sobre ventas, demanda de productos, rotación de personal y otros KPIs clave.
Por ejemplo, un minorista puede anticipar mejor la demanda de sus productos estacionales. Y un banco predecir la probabilidad de impago de un crédito. Esto permite mejorar el desempeño del negocio.
Un futuro prometedor
Estos y otros casos demuestran el gran potencial de la IA generativa para reformular procesos internos y externos en todas las industrias. Su adopción avanza rápidamente a pesar de que aún está en sus primeros pasos.
Las empresas requieren información útil y un plan de acción. Necesitan desarrollar una estrategia que les ayude a pensar en la IA a nivel empresarial en los próximos tres a cinco años y diseñar una arquitectura de implementación que sirva mejor a sus objetivos de forma iterativa.
Las empresas que aprendan a utilizar estas habilidades de manera estratégica podrán mejorar significativamente la productividad, la satisfacción del cliente y la toma de decisiones. Esto resultará en una ventaja competitiva significativa en la nueva economía impulsada por la inteligencia artificial.
Referencias
IA para todos. Generative AI Technology in Business | Accenture
IA generativa para empresas. IA generativa para empresas | NVIDIA
Construyendo el futuro empresarial con la IA generative. Construyendo el futuro empresarial con la IA generativa (ibm.com)
State of Applied Generative AI Market Report: State of Applied Generative AI Market Report | ISG (isg-one.com)
