Inteligencia artificial y machine learning: ventajas, desafíos y casos prácticos

El término inteligencia artificial suele hacer referencia a los procesos y los algoritmos que pueden simular la inteligencia humana, lo cual incluye la imitación de funciones cognitivas como la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas. El machine learning (aprendizaje automático) y el deep learning (aprendizaje profundo) son subcategorías de la inteligencia artificial que utilizan algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones dentro de un conjunto de datos. En las condiciones ideales, el machine learning nos permite interpretar los datos con mayor rapidez y precisión de la que tendríamos sin la ayuda de las máquinas.

La inteligencia artificial y el machine learning transforman las operaciones comerciales rápidamente con aplicaciones de amplio alcance en los distintos sectores y dentro de las empresas. Es importante comprender los beneficios de la inteligencia artificial y el machine learning y prepararse para los desafíos que presentan con respecto a tus procesos y cargas de trabajo empresariales específicos.

Usa la inteligencia artificial a tu favor

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La inteligencia artificial y el machine learning cada vez se utilizan más para simplificar, mejorar y ampliar diversas funciones empresariales, entre las que se incluyen:

• Datos y análisis. La inteligencia artificial y el machine learning pueden automatizar el registro, el almacenamiento y la seguridad de los datos y, a la vez, recopilar el análisis empresarial predictivo.
• Soporte al cliente. Los chatbots y los sistemas de clasificación de las llamadas utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para prestar un servicio más rápido a los clientes y dirigir las solicitudes complejas a los canales adecuados.
• Operaciones. La automatización robótica de los procesos (RPA) consiste en el uso de robots de software para realizar las tareas repetitivas que antes realizaban las personas. Si se utiliza junto con la inteligencia artificial, puede analizar los conjuntos de datos no estructurados a un ritmo y con una precisión que los procesos manuales no pueden lograr.
• Marketing y ventas. Los algoritmos del deep learning sirven para que los encargados de marketing recopilen estadísticas sobre los consumidores y las utilicen para elaborar estrategias y personalizar las campañas de marketing. En el departamento de Ventas, la inteligencia artificial puede procesar la información para generar clientes potenciales con rapidez.
• Recursos humanos. Los bots entrenados con los modelos base de inteligencia artificial sirven para analizar los perfiles de los candidatos durante el proceso de contratación. Además, pueden usarse las redes neuronales artificiales para recopilar y analizar las encuestas de satisfacción laboral, y con ello agilizar la implementación de cambios positivos. 

Cuando se implementan estas y otras soluciones, es importante disminuir los desafíos comunes que presentan la inteligencia artificial y el machine learning, incluidos los programas "caja negra" y los datos sesgados. Estos errores pueden generar problemas particularmente en los sectores regulados, como la atención de la salud, la justicia penal y las finanzas. A medida que las empresas implementan programas de inteligencia artificial y machine learning para mejorar la productividad y el rendimiento, es fundamental que se implementen estrategias para minimizar el sesgo y aumentar la transparencia. El primer paso es realizar el reentrenamiento y el mantenimiento con frecuencia, así como también implementar procesos inclusivos de diseño y tener conciencia de la diversidad representativa en los datos recopilados.

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Los últimos avances en la inteligencia artificial mejoran los resultados de los pacientes porque permiten que los médicos y demás especialistas ofrezcan diagnósticos y planes de tratamiento más precisos. Estos son algunos de los beneficios que brinda la inteligencia artificial en el sector de la atención de la salud para los pacientes, los proveedores y los administradores:

• Agilización de los diagnósticos. La información que procesan los algoritmos de inteligencia artificial y el análisis predictivo inmediato puede utilizarse para agilizar los diagnósticos y que los pacientes reciban el tratamiento más rápido.
• Mayor acceso a los servicios de salud. El diagnóstico asistido por la inteligencia artificial puede aumentar los grupos de pacientes que reciben servicios. Por ejemplo, si se aplicara a la radiología y al diagnóstico por imágenes, una mayor cantidad de especialistas podrían interpretar los ultrasonidos, lo cual eliminaría las limitaciones de los expertos que pueden hacerlo y aumentaría la cantidad de pacientes que acceden a esa tecnología.
• Descubrimiento de fármacos e investigación clínica. Las herramientas de inteligencia artificial computacional permiten mejorar las estrategias tradicionales de prueba y error en los estudios clínicos y el desarrollo de fármacos, y crear modelos más rápidos y eficientes para supervisar todo el proceso. 

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Cada vez es más común el uso de la inteligencia artificial y el machine learning para optimizar distintos elementos del sector de las telecomunicaciones, como la mejora del rendimiento de las redes 5G y de la calidad de los productos y los servicios de este sector. Se aplican en estos casos:

• Calidad del servicio. La inteligencia artificial se utiliza para optimizar el rendimiento de las redes, puesto que analiza los datos que recopila un proveedor de telecomunicaciones para determinar el volumen del tráfico, las demoras y las interrupciones y, en función de estos datos, brinda recomendaciones sobre las medidas necesarias.
• Mejoras visuales y de audio. El procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial mejoran la nitidez de la voz y el video para que la calidad de las llamadas sea superior.
• Prevención de la pérdida de clientes. La tecnología de reconocimiento de voz escucha las llamadas con clientes potenciales y actuales y realiza un análisis de las opiniones para comprender el comportamiento que deriva en la obtención o la retención de estos clientes. Esto también puede aplicarse en otros sectores. 

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Las empresas usan la automatización inteligente para cambiar la manera de elaborar sus productos, tanto en las fábricas como en los almacenamientos y las rutas de distribución.

• Robots. En las fábricas y los centros de producción se han instalado robots industriales que realizan las tareas repetitivas o peligrosas en lugar de las personas, como la clasificación de paquetes o el manejo de maquinaria pesada, con lo cual se reduce el riesgo de que se produzcan errores humanos.
• Gestión de la cadena de suministro. El machine learning analiza la logística de la cadena de suministro y gestiona el inventario a fin de predecir los momentos más oportunos para realizar envíos y encargarse del almacenamiento.
• Análisis industrial. Esta función utiliza algoritmos de inteligencia artificial/machine learning para evaluar el rendimiento de la fabricación en su totalidad y, así, identificar los obstáculos e implementar flujos de trabajo más efectivos.

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Los organismos gubernamentales de todo el mundo usan la inteligencia artificial y el machine learning para resolver los problemas graves y responder a los intereses de la población. 

• Servicios públicos mejorados. Las herramientas de inteligencia artificial/machine learning recopilan datos sobre el uso y la eficacia de los servicios públicos, como el transporte, los servicios de saneamiento y los servicios sociales, y los utilizan para ofrecer propuestas nuevas y mejorar las actuales.
• Gestión de los datos. El procesamiento del lenguaje natural es una herramienta útil para organizar y gestionar los registros públicos, lo cual reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para comprender los datos cualitativos. Las soluciones de ciberseguridad basadas en la inteligencia artificial también reducen la exposición a las amenazas y agilizan la respuesta a los incidentes para mejorar la generación de los datos públicos.
• Creación de políticas en función de los datos. Las funciones predictivas de la inteligencia artificial y el machine learning permiten crear políticas públicas en función de predicciones fundamentadas en los datos y soluciones basadas en la evidencia. 

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Las personas interactúan con la inteligencia artificial y el machine learning en los sitios web de comercios minoristas y de e-commerce a diario. Así aparece mientras compramos:

• Recomendaciones personalizadas. La inteligencia artificial y el machine learning siguen el comportamiento en línea de los usuarios y, a partir de esa información, les proporcionan recomendaciones personalizadas a través de anuncios digitales o interacciones en los sitios web.
• Chatbots. Son herramientas útiles para la experiencia de los clientes, pero también pueden usarse como vendedores automatizados. Usan el procesamiento del lenguaje natural para comprender las necesidades de los usuarios y ayudarlos a encontrar lo que buscan.
• Compra automatizada. Algunas empresas utilizan la tecnología de la inteligencia artificial para simplificar aún más la autogestión de la compra, ya que ella analiza los artículos visualmente y carga los costos correspondientes en la cuenta del cliente.

Así como aumentó la popularidad de los vehículos eléctricos y autónomos, también creció la necesidad de programas informáticos seguros e innovadores que permitan a las personas trasladarse a donde necesiten.  

• Percepción de vehículos y asistentes de conducción. Las herramientas de visión artificial, como los detectores de puntos ciegos y los sistemas de freno inteligente, permiten que los conductores detecten los objetos circundantes y reaccionen a ellos, como otros vehículos, peatones y obstáculos.
• Vehículos autónomos. Las tecnologías de inteligencia artificial/machine learning son esenciales para que los vehículos autónomos sean seguros tanto para los conductores como para su entorno. Entre ellas, podemos mencionar el control y la navegación de velocidad crucero adaptativos, el asistente de mantenimiento de carril y el freno automático.
• Mantenimiento predictivo. Los algoritmos de machine learning recopilan datos del vehículo para predecir los elementos que podrían fallar y sugerir tareas de mantenimiento adecuadas de forma preventiva. 

Las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, como ChatGPT, suelen utilizarse en la redacción y la investigación académicas, pero la inteligencia artificial y el machine learning ofrecen muchas más aplicaciones que respaldan el aprendizaje.

• Diseño inteligente de cursos. El personal docente puede usar la inteligencia artificial generativa para investigar y organizar las partes necesarias de un curso y generar los contenidos y las tareas correspondientes.
• Asistentes de investigación. Las herramientas de inteligencia artificial pueden utilizarse como asistentes virtuales en las investigaciones para que exploren páginas web y bases de datos en busca de contenido de aprendizaje relevante y extraigan áreas de interés específicas.
• Enseñanza. La inteligencia artificial y el machine learning amplían el acceso al aprendizaje para los estudiantes que necesiten ayuda mediante la creación de contenidos de estudio y comprobaciones personalizadas del conocimiento adquirido. 

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En la actualidad, las empresas de servicios financieros usan la inteligencia artificial y el machine learning para desarrollar aplicaciones que proporcionen resultados medibles, como una mejor satisfacción de los clientes, ofertas de servicios diversificadas y una mayor automatización empresarial. 

• Detección de operaciones fraudulentas. Los bancos dependen del machine learning para detectar las transacciones fraudulentas e inseguras y alertar a los clientes de inmediato. La autenticación por voz aprende los patrones de producción vocal únicos de los usuarios para proteger las cuentas y solo concederles acceso a las personas correctas.
• Facturación. La inteligencia artificial automatiza la facturación y las tareas administrativas repetitivas para reducir los costos y los errores.
• Inversiones. Las empresas de inversiones utilizan el deep learning para investigar las oportunidades de inversión y mejoran sus algoritmos para que las previsiones sean más exactas.

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