Opinión

El futuro de la inteligencia artificial ya ha llegado

Los retos de la inteligencia artificial en las empresas

Los datos han sido un elemento crucial para la evolución de la inteligencia artificial (IA), un mercado que podría alcanzar los 98.000 millones de dólares en 2023 y superar los 169.000 millones en 2025. El 64% de los ejecutivos de servicios de banca creen que la inteligencia artificial (IA) transformará el sector en un máximo de dos años. Es más, el uso de la tecnología podría generar 140.000 millones de dólares en ganancias adicionales debidas al aumentos de la productividad y al ahorro de costes. Cuando se aplica a todos los sectores, se espera que la IA genere un negocio de 2.9 billones de dólares sólo en 2021.

Ese crecimiento ahora está siendo impulsado por la pandemia de coronavirus, con el 88% de las empresas que ya han incorporado o ampliado tecnologías de IA. La IA se está combinando ahora con nuevos enfoques de automatización, denominada automatización inteligente o hiperautomatización, lo que les permite hacer mucho más con menos.

La COVID-19 ha demostrado que las empresas continúan operando en la oscuridad, careciendo de los datos necesarios para poder predecir posibles resultados. Pero para muchas empresas su realidad es que necesitan soluciones para sus problemas diarios y -aunque la inteligencia artificial y la automatización pueden ser esa solución-, la tecnología requiere contratar a especialista, ingenieros y científicos de datos. Todo ello puede obstaculizar los esfuerzos de las empresas que pueden no tener los recursos necesarios para lograr resultados óptimos. Pero hay una forma de evitar esto.

Sin necesidad de programación = No hay barrera de entrada

Existe una gran demanda de profesionales que entiendan cómo llevar a la empresa aplicaciones basadas en inteligencia artificial, lo que ha producido en el mercado laboral escasez de talento y el consiguiente aumento de los salarios. Pero ahora, las empresas pueden beneficiarse de plataformas de inteligencia artificial sin código, que permiten a los responsables del negocio utilizar esta tecnología sin necesidad de un equipo de especialistas en IA.

La combinación de modelos de IA más inteligentes requiere menos datos y permite que empresas más pequeñas utilicen esta tecnología, abriendo una puerta a las pymes para competir incluso con los gigantes de las puntocom más grandes del mundo.

Los días de depender de la automatización de procesos robóticos (RPA) genéricos han terminado: Los bots de RPA no han resultado efectivos para resolver tareas complejas de back-office de principio a fin, especialmente aquellas con entrada de datos no estructurados o con requisitos de automatización en tiempo real.

Aquí es donde entra en juego una forma más avanzada de automatización, conocida como hiperautomatización, que actúa en tiempo real y utiliza la inteligencia artificial para gestionar información no estructurada, lo que permite que el número de posibles casos de uso de automatización aumente exponencialmente.

En lugar de simplemente automatizar tareas simples basadas en datos de hojas de cálculo, la hiperautomatización puede realizar tareas basadas en conversaciones en tiempo real con empleados y clientes. También puede analizar los mensajes de voz utilizando la comprensión del lenguaje natural para determinar qué se solicitó y seguir adelante con la acción correcta por sí misma, lo que permite a los empleados humanos puedan trabajar en tareas de mayor valor añadido.

La IA sin código y la hiperautomatización son las dos herramientas que están permitiendo ya la democratización del uso de la IA, lo que dará comienzo real a la cuarta revolución industrial de la que ya llevábamos un tiempo oyendo hablar.

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