Tres maneras en que la Inteligencia Artificial puede aumentar el éxito de tu negocio

A medida que el campo de la Inteligencia Artificial continúa creciendo, las empresas de todo el mundo han descubierto que las técnicas ya están saliendo del laboratorio de investigación para beneficiar sus operaciones.

Recientemente, el Boston Medical Center implementó análisis predictivos en su sistema para determinar el personal requerido durante las horas de mayor actividad en el hospital. Con esta información, el centro puede dotar de personal adecuado a varias áreas del hospital para garantizar que los pacientes reciban un tratamiento oportuno. Esta tecnología no solo impide que el hospital tenga poco personal, sino que mejora drásticamente la eficiencia y el tiempo de respuesta para cada paciente.

Por otra parte, Netflix y otros sitios de entretenimiento aprovechan esta tecnología al sugerir programas para que los usuarios los vean según una variedad de factores de comportamiento.

Con la Inteligencia Artificial, las empresas tienen el poder de medir y recopilar datos, reconocer patrones y hacer inferencias acerca del futuro. Esto mejora en gran manera la experiencia para las compañías y sus clientes.

La Inteligencia Artificial aumenta su alcance cada año y hay innumerables posibilidades que las empresas pueden aprovechar. Es crucial descubrir las áreas que necesitan más atención y luego ir tras las herramientas y habilidades basadas en esta tecnología que asegurarán el éxito.

Aquí encontrarás tres maneras en que la Inteligencia Artificial puede ayudarte si estás buscando ampliar las capacidades de tu negocio.

La Inteligencia Artificial permite una mayor percepción

Los humanos pueden ver las imágenes y obtener una comprensión clara de lo que está sucediendo en tan solo milisegundos. Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, las máquinas ahora pueden hacer lo mismo. La implementación de este tipo de herramientas brinda a las empresas esta capacidad única. Esto tiene muchas aplicaciones útiles, desde la lectura de exploraciones radiológicas hasta la inspección automática de equipos en fábricas y la detección de edificios en imágenes satelitales.

Por ejemplo, una granja japonesa de pepinos adoptó la tecnología de TensorFlow para facilitar la tarea de clasificarlos por tiempo, un trabajo que puede llevar muchas horas cuando se realiza de forma manual. La granja tomó fotografías de sus productos y entrenó tecnología de Deep Learning para ver qué podía encontrar. Con el tiempo, el sistema podría identificar algunas de las características más importantes de cada pepino y clasificarlos con un buen grado de precisión.

Existen varias herramientas disponibles para las empresas que desean intentar agregar capacidades similares a sus propios flujos de trabajo. Por ejemplo, la tecnología Rekognition de Amazon agrega análisis de imagen y video a las aplicaciones. Los usuarios pueden cargar archivos en la interfaz de programación de la aplicación, y el servicio examina los atributos del contenido. A continuación, proporciona un análisis preciso para el usuario. Esto podría ayudar a las empresas a verificar la identidad de los usuarios, contar cuántas personas asisten a los eventos y mantener las áreas seguras.

La visión artificial es una de las áreas más nuevas y emocionantes de la Inteligencia Artificial aplicada. Una vez que estén completamente entrenados con conjuntos de datos completos, las máquinas potenciarán de forma significativa las capacidades humanas, podrán procesar una mayor cantidad de datos de imagen y sonido con un mayor nivel de precisión.

La Inteligencia Artificial mejora el reconocimiento de patrones

Durante mucho tiempo, las computadoras han sido una herramienta que permite determinar patrones significativos a partir de grandes conjuntos de datos. A medida que las empresas continúan expandiendo los activos de datos de los clientes, es crucial para estas poder reconocer patrones más complejos utilizando técnicas más avanzadas para permanecer tan centrados en el cliente como sea posible. Las mejoras continuas en la potencia de cómputo y la disponibilidad de almacenamiento significan que las máquinas ahora pueden procesar vastas cantidades de datos, mucho más de lo que cualquier persona o equipo humano puede evaluar.

Por ejemplo, el reconocimiento de patrones brinda a las empresas la capacidad de hacer sugerencias de servicios o artículos a nuevos clientes según su actividad y perfil. Las compañías como Babylist utilizan análisis predictivos para identificar los artículos a los que a los clientes les gustaría registrarse o comprar. Google y Facebook utilizan un enfoque similar para publicar anuncios en los que es probable que los usuarios hagan clic.

Otro ejemplo más común de cómo las empresas pueden usar este tipo de Inteligencia Artificial es reconocer a los clientes que tienen probabilidades de retirarse. Al observar los datos de los usuarios para evaluar si van a dejar de usar un producto o servicio, las empresas pueden intervenir con ofertas especiales u otros intentos de retenerles. La rotación de clientes puede tener un impacto particularmente grande en las industrias donde los consumidores tienen muchas opciones. Por ejemplo, muchas empresas de software como servicio (SaaS) la analizan de forma muy detenida, al igual que las empresas de telecomunicaciones.

El sistema médico también se beneficia de este tipo de reconocimiento e inferencia de patrones. Compañías como Better Therapeutics brindan a los miembros recomendaciones de atención personalizadas basadas en datos.

Todos estos conjuntos de datos son tan grandes que ningún ser humano puede mirar toda la información disponible y darle sentido, pero los algoritmos informáticos sí pueden.

La Inteligencia Artificial refina las predicciones sobre el futuro

A diferencia de la percepción o el reconocimiento, cuando los seres humanos pueden verificar una verdad objetiva durante el proceso de entrenamiento algorítmico, las predicciones futuras se ocupan de incógnitas intrínsecas.

El ejemplo clásico de esto es el mercado de valores: si puedes predecir a dónde irá, puedes ganar mucho dinero. Infortunadamente, no hay nada predecible en los mercados de valores. Pero la importante recompensa potencial incentiva a las personas a traer todo tipo de conjuntos de datos para intentar obtener una ventaja. Un ejemplo extremo de esto es la plataforma de inteligencia de mercado Numerai, un fondo de cobertura creado por científicos de datos de todo el mundo.

Predecir el futuro ha sido durante mucho tiempo un santo grial de la ciencia de los datos y la Inteligencia Artificial, ya que las recompensas potenciales son enormes, pero aún quedan muchos desafíos.

Al igual que hay una diferencia entre estas tres áreas en términos del orden de magnitud del impacto, también hay una diferencia en términos de ingeniería de datos y aprendizaje profundo. La Inteligencia Artificial para la percepción es una superpotencia totalmente nueva para aplicar. La Inteligencia Artificial para encontrar patrones en los datos mejora el rendimiento en relación con las técnicas anteriores. Predecir el futuro mediante esta tecnología sigue siendo un desafío, con algunas oportunidades de refinamiento.

Aunque estas tres áreas están igualmente cobijadas bajo la Inteligencia Artificial, cada una de ellas es diferente y requiere acercamientos particulares. Lo más sensato será entonces preguntarnos cuál de estas áreas requiere más atención en nuestras empresas para luego centrarnos en buscar las herramientas y habilidades que necesitamos para implementarla.

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*Fuente: readwrite.