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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About Author

Javier Alexander Rengifo

Senior Manager Customer Advisory SAS Colombia & Ecuador

Javier es Ingeniero de Sistemas y Computación con una Maestría en Ingeniería de la Información y un Postgrado en Gestión de Riesgos Financieros. Actualmente está cursando un doctorado en Gestión de la Innovación Tecnológica en la Universidad de los Andes. Es profesional experto en el campo de la Analítica de Datos con experiencia y certificaciones en una amplia gama de tecnologías y soluciones, tales como: Visualización de Datos, Balanced Scorecard, Data Mining, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Big Data, Data Science y Soluciones Cloud. Tiene un trayectoria profesional probada de más de 17 años, diseñando e implementando sistemas analíticos para apoyar las decisiones corporativas en múltiples proyectos y oportunidades de negocio, tanto en empresas líderes en Colombia como en otros países de Hispanoamérica. Actualmente, Javier se desempeña como Gerente Senior de Customer Advisory en SAS Institute; liderando a un equipo de profesionales expertos en soluciones analíticas responsables de proporcionar asesoramiento funcional y técnico sobre soluciones y servicios de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada, para soportar la toma de decisiones en los procesos de Inteligencia de Clientes, Gestión de Riesgos y Prevención de Fraude.

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