Capacidades y aplicaciones de la Inteligencia Artificial

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En la actualidad, se ha masificado el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en diferentes aplicaciones de negocio como: los servicios de atención al cliente y la toma de decisiones operativas en diferentes áreas de las empresas, consiguiendo optimizar múltiples procesos, al hacerlos más eficientes y logrando una mayor rentabilidad.

Este tipo de tecnologías de Inteligencia Artificial son adaptables a cada empresa. Por lo cual, requieren de un proceso de aprendizaje propio de cada negocio. Es importante tener en cuenta que acoger proyectos de este tipo, sin tener en cuenta la calidad o la disponibilidad de los datos, puede ser el comienzo de un resultado poco exitoso.

El punto de arranque de cualquier iniciativa de transformación digital son los datos. Pero es el aprovechamiento de los mismos, por medio de capacidades de Inteligencia Artificial, lo que le dará sentido y consistencia a las aplicaciones de negocio y ayudará a mejorar el proceso de toma de decisiones, basado en el conocimiento aprendido a partir de los datos.

Este conocimiento, permite habilitar el desarrollo de una estrategia empresarial basada en nuevas aplicaciones exponenciales, ya que mejora el desempeño en todos los niveles organizacionales y el proceso de toma de decisiones conforme a las nuevas necesidades de negocio.

Algunas aplicaciones de la IA, como los Chatbots, dependen de la calidad de los datos con los cuales fueron entrenados, pero sobre todo, de las capacidades embebidas de Inteligencia Artificial con las que fueron desarrollados como: el Aprendizaje de Máquina (ML) y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), que habilitan las posibilidades para interactuar, guiar, analizar, decidir y responder al usuario final. Sin la incorporación de capacidades robustas de la IA, el sistema no podrá aprender ni mejorar sus funciones y, por ende, el cliente no obtendrá una adecuada respuesta a sus necesidades, así mismo la empresa perderá la oportunidad de obtener valor de la interacción con sus clientes, lo que se traduce en la pérdida de nuevos ingresos.

El uso correcto de capacidades de la Inteligencia Artificial, ha permitido que empresas del sector financiero ofrezcan productos y servicios personalizados, capaces de identificar de manera automática los gustos de sus clientes, prevenir el fraude y hacer una mejor gestión del riesgo. Todas estas posibilidades y otras más específicas se expanden también a otras industrias como el retail, las telecomunicaciones, la salud, el Gobierno, el sector de seguros, manufactura, entre otras.

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Javier Alexander Rengifo

Senior Manager Customer Advisory SAS Colombia & Ecuador

Ingeniero de Sistemas y Computación, con título de Maestría en Ingeniería de la Información y Especialización en Gestión de Riesgos Financieros. Consultor certificado experto en una amplia gama de tecnologías y soluciones, tales como: Bodegasde Datos, Visualización de Datos, Inteligencia de Negocios, Balanced Scorecard, Analítica Predictiva, Aprendizaje de Maquina (ML), Inteligencia Artificial (IA), Arquitectura de Big Data, Data Science y Soluciones Cloud. Trayectoria profesional de más de 17 años, diseñando e implementando sistemas analíticos para el soporte de decisiones empresariales, en múltiples proyectos y oportunidades de negocios para compañías líderes en Colombia y otros países de América Latina. Durante este tiempo, ha demostrado sus habilidades como experto en el campo de Analítica de Datos, desempeñando diferentes cargos de asesoría al cliente, entre ellos: Consultor Senior, Líder de Proyectos, Arquitecto de Soluciones, Ingeniero de Ventas y Gerente de Asesoría para los Clientes. Actualmente trabaja en SAS Institue como Gerente Senior de Customer Advisory para Colombia y Ecuador.

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