Solo un 16% de las compañías que usan IA creen que están sacando el máximo partido de sus datos

Según datos publicados, pese a que las empresas están llevando a cabo planes de integración de Inteligencia artificial en sus procesos, son muchas las que consideran que no están optimizando esa inversión.

Tal y como se destaca desde LiceoTIC, la IA es una tecnología necesaria dada la cantidad de información desestructurada que manejan las empresas. Sin embargo, es esencial tener en cuenta una serie de claves a la hora de implementarla.

El mercado español de inteligencia artificial moverá 1.400 millones de euros en 2025, lo que supone un crecimiento anual de 27% hasta 2025 (IDC). Sin duda, la IA se está abriendo paso en las empresas y seguirá creciendo su implantación. Sin embargo, hay estudios publicados que el grado de satisfacción de las compañías con respecto a la implantación de IA en sus organizaciones no es elevado. Así, solo un 16% de las compañías considera que le están sacando el máximo partido. Esto no cuestiona la importancia y necesidad de este tipo de tecnología, tal y como destaca LiceoTIC, una comunidad de CIO’s y directivos TIC. Lo que pone de relevancia es que muchas empresas no son capaces de aprovechar las posibilidades que les ofrece la IA debido a una implementación que no es correcta.

Cada día hay más información desestructurada (en texto, vídeo y audio) en diferentes idiomas y formatos. Es imposible procesar toda esta información manualmente a la hora de tomar decisiones. La inteligencia artificial es especialmente eficaz para automatizar procesos donde personas tomas decisiones en base a reglas que se pueden sistematizar (esto afecta a muchos procesos administrativos). También lo es en procesos en los que se quiere identificar comportamientos futuros de clientes, en los que se quiere obtener datos para tomar decisiones a partir de información no estructurada, en soluciones de visión artificial o de reconocimiento de lenguaje natural y para procesos de predicción de situaciones (mantenimiento de maquinaria, análisis de imágenes, comportamiento de medicamentos, etc.).

Según los expertos de LiceoTIC, los factores que demuestran que la IA es una tecnología necesaria, que ha llegado para quedarse y de obligatorio conocimiento y uso para el futuro son: rápida evolución de la tecnología, crecimiento de las tecnologías facilitadoras y crecimiento de la demanda de automatización.

Son muchos los sectores que se han apoyado en esta tecnología para mejorar sus procesos. Entre ellos el sanitario. A través de la IA se puede, por ejemplo, realizar la asignación de espacios en un hospital, se pueden organizar los turnos de los trabajadores. El sector financiero también usa la IA para, entre otras cuestiones, realizar inversiones, detectar pagos o fallos que luego tengan que investigar los profesionales humanos. El sector de transportes, tanto aviación como por carretera, también está realizando aplicaciones para mejorar la seguridad. Del mismo modo, la industria no es ajena a esta evolución y ha incluido la Inteligencia Artificial a través, entre otras cosas, de los robots o cobots a los que se programa para trabajar en entornos con humanos. Por último, los medios de comunicación tampoco son ajenos a este fenómeno y la utilización de la IA es muy beneficiosa para la detección de las noticias falsas o fake news a través del análisis de datos sobre el origen de estas informaciones.

Pero ¿cómo implementar de forma satisfactoria proyectos de inteligencia artificial? Lo esencial es identificar un reto que mejore un proceso de la empresa de los comentados anteriormente (toma de decisiones en base a reglas sistemáticas, identificación de comportamientos futuros de clientes, visión artificial, etc.). Del mismo modo, es clave que el proceso en cuestión disponga de mucha información recogida respecto a su comportamiento y que se pueda medir claramente la mejora de productividad o de eficiencia que la solución puede aportar.

Por otro lado, los expertos de LiceoTIC alertan de que un proyecto de inteligencia artificial debe contar con 4 fases. La primera sería: analizar la sistematización de la toma de decisiones y evitar al máximo las excepciones. En segundo lugar, etiquetar la información que sea relevante para la toma de decisiones (esto puede consumir perfectamente un 80% del tiempo total del proyecto). En tercer lugar, es necesario probar los algoritmos más adecuados para el proceso de decisión que se lleve a cabo. Y, por último, dejar que el sistema vaya aprendiendo para mejorar los resultados obtenidos.

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