Beneficios de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en las empresas

En un texto previo repasamos el Informe anual de investigación de Inteligencia Artificial/Machine Learning 2022 de la firma especializada en computación en la nube Rackspace. En esta continuación, nos enfocamos en los Beneficios de la Inteligencia Artificial en las empresas

La empresa destacó que el 62% de los encuestados afirmó que la IA/ML es una alta prioridad para su organización.

También destacó los modos en que esas herramientas ayudan al crecimiento y posicionamiento de las empresas.

• Realizar predicciones lógicas que mejoran las ganancias
• Crear una experiencia más personalizada para el cliente
• Identificar fraude en tiempo real

Los participantes de esa encuesta mencionaron aplicaciones de uso específico como el reconocimiento de video por computadora, el reconocimiento facial y la automatización, así como aplicaciones de CRM, como las formas más importantes en las que la IA/ML ayudará a sus empresas.

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Los porcentajes se dividieron de la siguiente manera:

• 78% - Reconocimiento de imagen/video por computadora / Moderación automatizada de contenido del usuario
• 77% - Gestión de relaciones con los clientes
• 76% - Reconocimiento facial / Automatización de logística/ Manufactura / Procesamiento automatizado de documentos / Chatbots interactivos
• 75% - Vehículos autónomos
• 74% - Pronóstico financiero/minería de información / Aplicaciones biomédicas
• 73% - Personalización/recomendación para usuarios Interfaces de control por voz
• 70% - Mantenimiento predictivo/monitoreo industrial

Sin embargo, los autores del reporte aseguraron que existen más beneficios de IA/ML por aprovechar.

Casi tres cuartas partes (72 %) de los encuestados afirmaron haber obtenido beneficios sustanciales a partir de la IA/ML.

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Innovación por medio de la Inteligencia Artificial y Machine Learning

Los encuestados se mostraron optimistas en cuanto a que la IA/ML tiene el poder de impulsar mejoras adicionales, incluyendo la innovación y en el desempeño/funcionalidad de los productos.

• Además, la encuesta indicó que actualmente la IA/ML se percibe como la tecnología más importante (64%) para la estrategia empresarial. Esto explica por qué se observan cada vez más organizaciones aumentando sus presupuestos generales para esos rubros.

Más de las tres cuartas partes de los encuestados (78 %) dijeron medir el rendimiento de la inversión de las iniciativas de IA/ML en sus empresas. Pero el 36 % de las organizaciones señalaron que medir y demostrar el valor empresarial de esas herramientas es el desafío más común.

Al evaluar el éxito o el fracaso de los proyectos de IA/ML, el 60 % de los encuestados considera el crecimiento de los ingresos como uno de los indicadores principales.

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¿Cómo medir las ventajas de la Inteligencia Artificial y Machine Learning?

Probablemente, las medidas monetarias llegan a lo más alto porque las métricas como la mejora de los procesos y el tiempo para obtener información son más difíciles de calcular.

Estos fueron los KPIs más usados por los encuestados:

• 60% - Crecimiento de ingresos
• 55% - Ahorro de costos
• 54% - Márgenes de ganancia
• 51% - Satisfacción del cliente
• 44% - Mejora / Automatización de procesos
• 41% - Nuevos productos
• 41% - Diferenciación del mercado
• 38% - Tiempo de obtener beneficios
• 36% - Tiempo de llegada al mercado
• 18% - Tiempo para obtener información

Los encuestados identificaron tres obstáculos principales para las organizaciones en su recorrido hacia la IA/ML.

• 44% - Obstáculos por tecnologías heredadas
• 41% - Dificultad para identificar el retorno de la inversión
• 15% - Falta de habilidades/personal

Además, hubo un aumento del 9 % en las dificultades para alinear las estrategias de IA/ML con
las del negocio, lo que indica que muchos procesos se vieron interrumpidos durante el
último año debido a una estrategia deficiente.

Obtener el apoyo de la organización y lograr un consenso sobre los entregables, los logros y el cronograma es esencial para mantener los proyectos encaminados y comprometidos con la empresa.

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Acciones para obtener beneficios de la Inteligencia Artificial y Machine Learning

El reporte concluyó con un repaso sobre las implicaciones para las empresas que están empezando o tienen dificultades para implementar incitativas de IA/ML.

“Estos datos les dan una perspectiva interior de los potenciales beneficios y obstáculos. Al observar los resultados, se diferencian tres medidas de acción”:

1. La estrategia debe ser primordial: ante la ausencia de un destino sólido y la aceptación de la organización, su camino hacia la IA y el machine learning podría desperdiciar mucho dinero y recursos, y nunca llegar a estar listo para la producción.

Comience por reunir a las principales partes interesadas, luego presente un caso de negocio sólido y logre consenso sobre los resultados, los hitos y los plazos para mantener su proyecto en marcha.

2. Abordar la calidad de los datos: un programa de IA y machine learning requiere de datos limpios e integrados.

El primer paso en un programa exitoso de IA y machine learning es limpiar sus datos, lo que incluye establecer definiciones, eliminar silos de datos, establecer un control y alinear los procesos comerciales.

3. Concentrarse en capacitar al talento: los encuestados mencionaron constantemente la falta de comprensión y el perfeccionamiento del talento como preocupaciones.

Un enfoque específico sobre la mejora de las habilidades y la capacitación interna mejorará la comprensión de la IA/ML.

Evalúe los actuales esfuerzos de capacitación de su empresa y el talento ya implementado para determinar si puede cumplir con los roles o si necesita acceder a capacitación externa, aumentar la asistencia a conferencias/eventos y recomendar cursos/lecturas en línea.

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