La implementación de la inteligencia artificial está en pleno auge. El uso de los asistentes por voz o la detección facial en los móviles está totalmente integrado y normalizado en nuestras vidas, pero la integración de la IA en sectores profesionales como la sanidad o la logística está suponiendo un gran avance en muchos niveles. Así pues, aquí te explicamos cuál es la aplicación de la inteligencia artificial en la actualidad, así como la importancia a nivel empresarial.
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Índice de contenidos
¿Por qué es importante la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial engloba algoritmos que crean sistemas que imitan la inteligencia humana para realizar o agilizar tareas. Alan Turing fue el primer referente de la historia en IA, pero desde 1930 hasta hoy, este tipo de tecnología ha evolucionado hasta tal punto que cada vez más se integra en muchos procesos comunicativos, comerciales y empresariales.
De hecho, según el tipo de inteligencia artificial que se emplee se consigue:
Facilitar tareas a través de la automatización
La principal diferencia entre los robots y la IA es la automatización, pues la de robots se basa en hardware y en tareas manuales, mientras que en la inteligencia artificial computariza tareas de mucho volumen sin el menor esfuerzo. Esto se debe al machine learning a través de repeticiones.
Agregar inteligencia a productos ya existentes
La IA permite mejorar y dar un valor añadido a aquellos productos que incluyen inteligencia artificial, como la integración de Siri en una nueva generación de productos de Apple. Gracias a la automatización, los bots pueden combinar grandes cantidades de datos y mejorar diferentes tecnologías, como la domótica o la inteligencia de seguridad.
Reprogramarse
Gracias a los datos, la IA es capaz de detectar una estructura y regularidad en los datos, por lo que es el propio algoritmo el que tiene la capacidad de clasificarlos. Por lo tanto, cuando se le proveen nuevos datos, la IA es capaz de adaptarse, según el modelo, para recomendar un producto online, por ejemplo.
Analizar grandes volúmenes de datos
Gracias al Big Data y la inteligencia artificial basada en redes neuronales, la IA es capaz de analizar un gran volumen de datos de forma profunda, es decir, por capas. Por lo tanto, cuantos más datos se le proporciona, más precisa será.
Sacar ventajas a nivel competitivo
Hoy en día la toma de decisiones de una empresa se basa en los datos. Si un negocio opera en una industria muy competitiva y en la que se utilizan técnicas muy similares, los datos de más calidad son los que ofrecerán una ventaja a nivel competitivo.
Aplicación de la inteligencia artificial por sectores
El principal objetivo de la inteligencia artificial es hacer más fácil la vida humana, por lo que es una de las tecnologías que se convertirá en esencial en los próximos años. Y es que, todo apunta a que casi ningún sector se librará de su integración.
Actualmente la inteligencia artificial ya se aplica en los siguientes sectores:
Industria
En este sector, la IA está presente en la robótica y la realidad aumentada, pues a través de esta y del Big Data se pueden prever o evitar errores de producción. Asimismo, gracias al cloud computing las empresas pueden automatizar y controlar en tiempo real el funcionamiento y ejecución de tareas de las máquinas.
Sanidad
En salud, la IA permite automatizar tareas clínicas y realizar diagnósticos más rápidos y exactos. También optimiza procedimientos de atención al paciente, la comercialización de fármacos y la mejora de la telemedicina a través del cloud computing.
Finanzas
En banca, el machine learning ha facilitado la detección de fraudes, el cálculo de riesgos en transacciones, la automatización de operaciones, etc. También es muy útil para predecir patrones de mercado, segmentar clientes y evitar fallos informáticos en los sistemas propios de cada banco.
Comercio
En comercio, la IA se ha integrado a través de los chatbots para mejorar el servicio de atención al cliente. También sirve para optimizar anuncios, crear motores que ofrezcan recomendaciones en base a los gustos de los usuarios y conocer las necesidades de los clientes a través del diseño de modelos predictivos, algo realmente útil para el diseño de campañas de marketing digital.
Logística y transporte
La IA ha potenciado la productividad de los almacenes a través de los sistemas de recogida y embalaje de productos, reduciendo considerablemente los costes.
Los almacenes inteligentes suponen un gran ahorro de tiempo y dinero, pues se automatizan muchas tareas repetitivas y los operarios pueden dedicarse a otras tareas de generen calidad y valor. Eso sí, el coste inicial de estas instalaciones es elevado, por lo que solo se lo pueden permitir grandes empresas hoy en día.
Retail
A través de la IA el sector del retail ha crecido considerablemente y ha facilitado la optimización de cadenas de montaje y la autonomía de los sistemas de producción a través del tipo de IA basado en el deep learning.
Medio Ambiente
En la actualidad están empezándose a prototiparse edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético y seguramente, en un futuro cercano, también se desarrollen nuevos materiales sostenibles.
Cómo aplicar la inteligencia artificial en recursos humanos
Para aplicar la inteligencia artificial en recursos humanos deben detectarse las tareas que son mecánicas y repetitivas. Normalmente, los trabajadores invierten mucho tiempo en realizarlas y muchas podrían automatizarse mediante una IA. Además, para aplicar esta tecnología podemos seguir estas pautas:
Asistencia virtual al empleado
Pueden implementarse chatbots y asistentes que apoyen al empleado en la realización de tareas rutinarias o proporcionar información de autoservicio. El uso de estas aplicaciones reduce la carga de trabajo y mejora la experiencia del trabajador, puesto que brinda respuestas rápidas y precisas. Un ejemplo de este tipo de IA es Officevibe: una plataforma que recopila información de los empleados mediante encuestas y buscar mejorar su participación en la empresa.
Analizar el clima de trabajo
Mediante herramientas de este tipo se puede saber cómo se sienten los trabajadores con su trabajo, empresa o cultura. Facilitan la identificación de problemas y fomentan las oportunidades de mejora. Un ejemplo de este tipo de IA es EruditAI, que analiza las conversaciones y ve cómo cada trabajador de siente con su empleo.
Recomendaciones personalizadas para los empleados
La inteligencia artificial puede ser de utilidad para ofrecer recomendaciones de proyectos, capacitación u ofertas dentro de la empresa que encajen con sus aspiraciones y motivaciones. Un ejemplo de aplicación de la IA en esta área es Slack.
Detección del burnout
Existen herramientas de análisis de datos que permiten identificar patrones de comportamiento y de retroalimentación. Esto permite ver si se producen conductas que puedan generar desgaste, como trabajar demasiado o realizar tareas repetitivas. La aplicación Knoa analiza la interacción de los empleados y permite detectar causas de desgaste y, además, proporcionar posibles soluciones.
Gamificación del trabajo
Utilizar técnicas de gamificación puede mejorar la participación de los empleados, fomentar la colaboración y enfocar los procesos de selección de personal mediante ángulos más interesantes. Se pueden ofrecer sistemas de puntos, insignias o desafíos para fomentar una competencia amistosa. Una herramienta que permite llevar a cabo ideas de este tipo es EngageRocket.
