La inteligencia artificial en los últimos años se ha adoptado en situaciones cotidianas para mejorar la eficiencia, liberando a los humanos de tareas menores, permitiendo con ello destinar el tiempo a lo realmente importante. Sin embargo, para llegar a lo que conocemos como la Inteligencia Artificial Generativa o Gen AI, y las aplicaciones avanzadas que vemos hoy en día, el camino ha sido largo.
Empezando por la Ciencia de Datos, que se enfoca en descifrar conocimiento de gran cantidad de datos; pasamos luego por la Inteligencia Artificial que busca emular la toma de decisiones humanas en las máquinas, permitiendo a estas aprender y adaptarse; luego el Machine Learning, donde las máquinas realmente aprenden de los datos para mejorar sus tareas; posteriormente se desarrolló el Deep Learning, redes neuronales que descubren patrones complejos en grandes volúmenes de datos; luego llegamos al Gen AI, donde las máquinas no sólo aprenden, sino que crean algo nuevo, como puede ser el arte o la música; y finalmente llegamos a los modelos fundacionales, la espina dorsal de aplicaciones como ChatGPT, enseñando a las máquinas a comunicarse con fluidez y relevancia.
La complejidad creciente de la IA nos ha venido mostrando que las capas de aprendizaje y generación se construyen una sobre otra, para crear los servicios inteligentes y adaptables. El Gen AI de manera más profunda, es una tecnología avanzada dentro del aprendizaje automático que permite a las máquinas ir un paso más allá de la interpretación de los datos para crear nuevos ejemplos a raíz de los que han aprendido, captura la esencia de los datos y usa esa comprensión para producir contenido único, como imágenes, texto, música o arte, que nunca había existido. Y los casos de uso para Gen AI son variados, algunos de ellos son:
HR: contribuyendo en la adquisición de talento humano, desarrollo de habilidades, planeación del personal, automatización del cumplimiento.
Marketing: facilitando la generación de contenido, análisis del comportamiento del consumidor, campañas personalizadas, proyección del mercado, análisis de sentimientos sobre la marca.
Servicio al cliente: ofreciendo Bots de soporte automatizados, motores de personalización, análisis de feedback, optimización del servicio, mapeo del trayecto del cliente.
Operaciones: facilitando la proyección de la cadena de suministros, automatización de procesos, mantenimiento productivo, optimización de inventarios, control de calidad.
Finanzas: permitiendo la detección de fraude, manejo de riesgos, trading automatizado, análisis en tiempo real, clasificación de costos.
Ventas: predicción de puntuación de los líderes, optimización de precios, proyección de ventas, automatización de presupuesto, recomendaciones de venta cruzada / adicional.
IT: detección de amenazas, optimización de red, detección de anomalías, generación de código, administración de servicios IT.
Legal: aportando en el análisis de documentos, generación de contratos, seguimiento de cumplimiento, análisis de riesgo de litigio.
Obtención: facilitando la selección de vendedores, negociación de contratos, análisis de gastos, evaluación de riesgos, sistemas de ordenamiento automatizados.
Beneficios del Gen AI:
Para todos estos casos de uso, en las diferentes industrias y organizaciones, el Gen IA tiene un impacto importante en la rentabilidad de las empresas generando eficiencias en procesos tácticos y operativos, pero también, mejorando la experiencia de sus clientes desde las áreas de marketing, ventas y servicio. Esto se evidencia por la reducción de costos, aceleración de procesos, tener menos manos en la ejecución de esos procesos y que las personas estén realmente dedicadas en la parte estratégica de las organizaciones.
Según la madurez, el avance y el liderazgo de los sponsors que están involucrados en el proceso de implementación, se puede tener una reducción de costos entre 20 y 30%; a su vez el impacto en la productividad y la eficiencia pueden incrementar entre un 15 y 30%; además, dentro de la palanca de valor Time to Market se pueden tener unas mejoras entre un 30 y 40% del tiempo para salir al mercado y probar las estrategias desarrolladas dentro de la compañía; y respecto a la tasa de conversión, que es un aspecto que evidencia la mejora de la experiencia en el marketing, las ventas y el servicio al cliente, se puede llegar a potenciar un 35% este índice.
Un punto relevante a considerar es la ética y la seguridad que las empresas deben cuidar al momento de implementar estrategias de Gen AI al interior de sus organizaciones Empezando por el establecimiento de políticas para el manejo ético y legal de los datos, pasando también por el aseguramiento de la integridad y la precisión de los datos en toda la organización, y la adherencia a regulaciones de privacidad de datos y prácticas de transparencia propias de cada país. Pues si bien los beneficios son muchos, se pueden correr riesgos que van desde la infracción de la propiedad intelectual y copyrights, hasta la generación de brechas de seguridad.
Entonces, la Gen AI como tecnología es un apalancador para lograr los objetivos que tenemos como compañía, y para ello desde Keyrus sugerimos hacer una priorización para entender cuáles son esos casos de uso que queremos impactar y más allá de eso, evaluar dónde se puede generar mayor impacto con menor esfuerzo.
Si en tu empresa, ¿están evaluando cómo empezar un proyecto de IA Generativa dentro de sus procesos? Contáctanos.