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Casos prácticos de IA/ML

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Por lo general, el término inteligencia artificial (IA) se refiere 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 aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DP) son subcategorías de la IA que utilizan algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones dentro de un conjunto de datos. En las condiciones ideales, el aprendizaje automático nos permite interpretar los datos con mayor rapidez y precisión de la que tendríamos sin la ayuda de las máquinas.

La IA y el ML han logrado transformar rápidamente las operaciones comerciales, ya que las aplicaciones tienen gran alcance en los distintos sectores y dentro de las empresas. Es importante comprender los beneficios de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), pero también prepararse para los desafíos que presentan en relación con sus procesos y cargas de trabajo empresariales específicos.

La IA y el ML cada vez se utilizan más para simplificar, mejorar y ajustar diversas funciones empresariales, entre ellas:

  • Datos y análisis: la IA y el ML pueden automatizar la entrada, el almacenamiento y la seguridad de los datos y, a la vez, recopilar los análisis empresariales predictivos. 
  • Soporte al cliente: los chatbots y los sistemas de clasificación de llamadas utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para agilizar la prestación de servicios a los clientes y dirigir las solicitudes complejas a quienes corresponda. 
  • Operaciones: la automatización robótica de los procesos (RPA) consiste en el uso de robots para realizar las tareas repetitivas de las que solían encargarse las personas. Si se utiliza junto con la IA, puede analizar los conjuntos de datos no estructurados a un ritmo y con una precisión que los procesos manuales no pueden igualar.
  • Marketing y ventas: los algoritmos del aprendizaje profundo se utilizan para que los encargados de marketing recopilen estadísticas sobre los consumidores, elaboren estrategias y personalicen las campañas de marketing. En el caso del departamento de ventas, la IA procesa la información para generar clientes potenciales con rapidez. 
  • Recursos humanos: los bots entrenados con los modelos base de IA son útiles para analizar perfiles de candidatos durante el proceso de contratación. También se utilizan las redes neuronales artificiales para recopilar y analizar las encuestas de satisfacción laboral, y con ello agilizar la implementación de cambios positivos. 

A la hora de implementar estas y otras soluciones, es importante reducir los desafíos comunes que presentan la IA y el ML, como la conocida "caja negra" y los datos sesgados. Estos errores pueden generar problemas particularmente en sectores regulados, como la atención de la salud, la justicia penal y las finanzas. A medida que las empresas implementan programas de IA y ML para mejorar la productividad y el rendimiento, es fundamental que se empleen estrategias para minimizar el sesgo y aumentar la transparencia. El primer paso consiste en realizar tareas de mantenimiento y reentrenamiento con asiduidad, así como también implementar procesos inclusivos de diseño y tener conciencia de la diversidad representativa en los datos recopilados.

Los últimos avances en la inteligencia artificial mejoran los resultados de los pacientes, ya que permiten que los médicos y demás especialistas ofrezcan diagnósticos y planes de tratamiento más precisos. Estas son algunas de las ventajas de la IA en el sector de la salud para los pacientes, los proveedores y los administradores:

  • Agilización de los diagnósticos: los datos que procesan los algoritmos de IA y el análisis predictivo inmediato pueden utilizarse para agilizar los diagnósticos, de manera que los pacientes reciban el tratamiento más rápido. 
  • Mayor acceso a los servicios de salud: el diagnóstico asistido por la IA 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 agilizaría su trabajo y aumentaría la cantidad de pacientes que acceden a esa tecnología.
  • Descubrimiento de fármacos e investigación clínica: las herramientas informáticas de inteligencia artificial pueden mejorar los enfoques 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. 

Cada vez es más común el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para optimizar distintos aspectos del sector de las telecomunicaciones, como el rendimiento de las redes 5G y la calidad de los productos y los servicios de este sector. Se aplica en los siguientes casos:

  • Calidad del servicio: se utiliza la IA para optimizar el rendimiento de las redes, puesto que toma los datos que recopila un proveedor de telecomunicaciones y los analiza para mejorar el volumen del tráfico, las demoras y las interrupciones. Además, los utiliza para brindar recomendaciones sobre las medidas necesarias.  
  • Mejoras visuales y de audio: el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial mejoran la nitidez de los audios y videos para que la calidad de las llamadas sea superior. 
  • Prevención de la pérdida de clientes: la tecnología de reconocimiento de voz puede escuchar las llamadas con clientes potenciales y actuales, y realizar un análisis de las emociones para comprender el comportamiento que deriva en la obtención o retención de estos clientes. Esto también puede aplicarse en otros sectores. 

Las empresas usan la automatización inteligente para cambiar la manera de elaborar sus productos, tanto en las plantas de producción como en los sitios de almacenamiento y las rutas de distribución.

  • Robots: en las fábricas y los centros de producción se han instalado robots industriales que realizan tareas repetitivas o peligrosas, como la clasificación de paquetes o el manejo de maquinaria pesada, lo cual evita que lo hagan las personas y reduce el riesgo de errores humanos.
  • Gestión de la cadena de suministro: el aprendizaje automático puede examinar la logística de la cadena de suministro y gestionar el inventario para predecir los momentos más oportunos para realizar envíos y encargarse del almacenamiento.
  • Análisis industrial: esta función se basa en los algoritmos de IA y ML para evaluar el rendimiento de la fabricación de principio a fin, lo cual permite identificar obstáculos e implementar flujos de trabajo más efectivos.

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

  • Servicios públicos mejorados: las herramientas de IA y ML pueden recopilar datos sobre el uso y la eficiencia de los servicios públicos, como el transporte, los servicios sanitarios y los servicios sociales, y usarlos 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 IA también reducen la exposición a las amenazas y agilizan la respuesta a los incidentes para mejorar la generación de los datos públicos. 
  • Creación de normas en función de los datos: las funciones predictivas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático hacen posible la elaboración de políticas públicas teniendo en cuenta las predicciones fundamentadas en los datos y las soluciones basadas en la evidencia. 

Las personas interactúan con la IA y el ML en los sitios web del comercio minorista y electrónico a diario. Estos son algunos casos en los que los podemos encontrar cuando realizamos compras:

  • Recomendaciones personalizadas: la IA y el ML hacen un seguimiento del comportamiento en línea de los usuarios, y con esa información les proporcionan recomendaciones personalizadas a través de anuncios digitales o interacciones en el sitio. 
  • 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. 
  • Automatización del proceso de compra: algunas empresas utilizan la IA para simplificar aún más la autogestión de la compra, ya que esta 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 tener programas informáticos seguros e innovadores que permitan a las personas trasladarse a donde necesiten.  

  • Percepción del vehículo y asistentes de conducción: las herramientas de visión artificial, como los detectores de puntos ciegos y los sistemas de freno inteligente, ayudan a los conductores a identificar los objetos circundantes (otros vehículos, peatones y obstáculos) y a reaccionar correctamente. 
  • Vehículos autónomos: las tecnologías de IA y ML son esenciales para que los vehículos autónomos sean seguros tanto para los conductores como para su entorno, desde la navegación y el control de velocidad crucero adaptable hasta el asistente de mantenimiento de carril y el freno automático. 
  • Mantenimiento predictivo: los algoritmos de aprendizaje automático recopilan datos del vehículo para predecir los elementos que podrían fallar y sugerir tareas de mantenimiento adecuadas de forma preventiva. 

Las tecnologías de NLP, como ChatGPT, suelen utilizarse en la redacción y la investigación académicas, pero la IA y el ML ofrecen más aplicaciones que respaldan el aprendizaje.

  • Diseño inteligente del curso: el personal docente puede usar la IA generativa para investigar y organizar las partes necesarias de un curso, y para que genere los respectivos contenidos y las tareas.  
  • Asistentes de investigación: las herramientas de IA pueden usarse como asistentes virtuales en las investigaciones, los cuales se encargan de explorar la Web y las bases de datos en busca de contenido de aprendizaje importante y de identificar áreas de interés específicas.  
  • Clases especiales: la IA y el ML amplían el acceso al aprendizaje para los estudiantes que necesitan ayuda mediante la creación de contenido de estudio y comprobaciones personalizadas del conocimiento adquirido.  

En la actualidad, las empresas de servicios financieros usan la IA y el ML para desarrollar aplicaciones que proporcionen resultados medibles, como un aumento en la satisfacción de los clientes, ofertas de servicios diversificadas y una mayor automatización empresarial. 

  • Detección de operaciones fraudulentas: los bancos utilizan el aprendizaje automático para detectar las transacciones fraudulentas y poco seguras, 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 conceder el acceso solo a las personas indicadas. 
  • Facturación: la IA automatiza la facturación y las tareas administrativas repetitivas para reducir los costos y los errores. 
  • Inversiones: las empresas de inversiones usan el aprendizaje profundo para investigar las oportunidades de inversión, y mejoran sus algoritmos para que la previsión sea más exacta.

Cada sector obtendrá beneficios de determinadas aplicaciones de la IA y el ML, pero todos se beneficiarán si usan la base adecuada. 

Red Hat OpenShift es una plataforma unificada que le permite diseñar, modernizar e implementar aplicaciones según lo necesite. Ofrece una base para acelerar los ciclos de IA/ML y la distribución de las aplicaciones inteligentes, con lo cual los analistas de datos obtienen la agilidad, la flexibilidad, la portabilidad y la capacidad de ajuste que necesitan para entrenar, probar e implementar los modelos en la producción.

Red Hat OpenShift AI es una cartera de soluciones enfocadas en la inteligencia artificial que brinda herramientas para todo el ciclo de vida de los modelos y los experimentos con la IA y el ML, e incluye Red Hat OpenShift Data Science, una plataforma open source de aprendizaje automático para la nube híbrida. Gracias a que ofrece un entorno totalmente compatible para establecer las prácticas recomendadas de MLOps, los analistas de datos y los desarrolladores agilizan el entrenamiento, la implementación y el control de las cargas de trabajo y los modelos de aprendizaje automático tanto en las instalaciones como en la nube pública.

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