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

Gerente de Soluciones Analíticas para SAS Colombia & Ecuador

Ingeniero de Sistemas y Computación con Maestría en Ingeniería de la Información y Posgrado en Gestión de Riesgos Financieros. Actualmente trabaja en SAS Institute como Gerente Senior de Preventas y Arquitectura. Cuenta con más de 15 años de experiencia profesional diseñando e implementando sistemas para el soporte a la toma de decisiones empresariales, incluyendo soluciones de Data Management, Data Warehousing, Business Intelligence, Business Analytics, Big Data, Machine Learning y Predictive Analytics, para compañías de múltiples industrias líderes en Colombia y otros países de Latinoamérica.

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