La IA es Más que una App: Es una Metodología Poderosa para el Éxito Empresarial

La IA es un tema de moda en el mundo empresarial. Mientras muchos hablan de métodos y aplicaciones de Inteligencia Artificial para negocios (incluidos nosotros), notamos una tendencia en la discusión: un enfoque pesado en apps.

El problema es que esta es una forma estrecha de pensar sobre la IA. Está bien. Al fin y al cabo, solo somos humanos. Pero la IA es más que una app o una forma útil de crear apps. La IA es una metodología.

Historia de la IA

La diferencia más significativa entre apps impulsadas por IA y cualquier otra app es la tecnología detrás. La IA puede tomar decisiones independientes basándose en datos de entrada. Los desarrolladores crean una red neuronal artificial, que se basa en algoritmos para "memorizar" cosas y luego sacar conclusiones y observar patrones.

La IA surgió lentamente de gente intentando averiguar cómo funcionan nuestros cerebros humanos. Se preguntaban "¿qué es la inteligencia?". La inteligencia es compleja e implica:

● Interactuar con el mundo, percibir, entender imágenes, lenguajes

● Planificar y razonar para gestionar problemas, incertidumbres

● Aprender y adaptarse, cambiando según se presenta nueva información

Crear todo esto dentro de un ordenador llevó décadas. A medida que la IA emergía, estas redes neuronales, o frameworks, fueron diseñadas por científicos de datos, no por desarrolladores. Intentaban construir un "cerebro" que pudiera manejar tales tareas y, por tanto, se basa en nuestras formas humanas de procesamiento, incluyendo:

● Búsqueda y razonamiento

● Lógica

● Probabilidad

● Clasificadores y controladores

Límites Humanos en la IA

Construir IA desde cero requiere vastos recursos. Por eso hoy la IA se ofrece como servicio. Amazon, Microsoft e IBM ofrecen productos de IA en los que los desarrolladores pueden apoyarse para potenciar apps. Así muchas más personas pueden aprovechar la IA sin construir una red neuronal independiente. Estas APIs ofrecen una variedad de características de IA, como machine learning y procesamiento de lenguaje natural. El software de machine learning, un subconjunto de IA, normalmente se entrena para resolver un problema particular.

Eso ha llevado a que menos gente trabaje en construir los fundamentos de la IA, con muchos más intentando determinar cómo usar mejor esta tecnología. Solo hay hasta 10.000 personas en el mundo con las habilidades para construir IA. Estas personas exigen salarios altos, y el mercado es competitivo por sus servicios entre los grandes nombres.

Esto significa que, mientras un desarrollador construye una aplicación, como un chatbot, se centra en usar IA para un resultado final. Pero no necesariamente entiende el núcleo de la IA, qué es y cómo funciona.

Amazon y Google ahora ofrecen consultoría además de sus servicios de IA, como forma de retener a sus expertos en IA internamente mientras siguen impulsando el campo en la industria. Facebook comenzó a "compartir" a sus expertos en IA con la industria de telecomunicaciones. Microsoft está comercializando una suite de cursos online llamada AI School. Amazon también está impulsando la educación para que forme parte del aprendizaje de programación a nivel universitario.

Mientras tanto, tenemos un pensamiento limitado sobre la tecnología. En lugar de enfocarnos en nuevas aplicaciones, primero necesitamos enfocarnos en cómo mejorar nuestras aplicaciones existentes, especialmente las apps de línea de negocio que impulsan nuestro negocio. Sin un cambio de paradigma en nuestro pensamiento, podemos quedarnos estancados años con el poder de hacer mucho más de lo que nuestra imaginación puede adivinar.

Al fin y al cabo, cuando los humanos construyen una red neuronal, lo hacen con nuestra capacidad humana para crear algo que "piense" como nosotros. ¿Tomaría una máquina el mismo enfoque? Algunos argumentan que la metodología de la IA es muy diferente a nuestros enfoques actuales de ingeniería de software. Google está experimentando ahora con IA que puede construir otra IA.

En Imaginovation, no intentamos desarrollar nuevas formas de lograr IA. En su lugar, trabajamos en aprovechar la tecnología existente pionera de empresas como Google, Amazon e IBM para potenciar tus aplicaciones. Aprovechamos tecnologías como chat, voz, recomendaciones y búsqueda inteligente para mejorar las aplicaciones que ya impulsan tu empresa.

Al aplicar IA en aplicaciones empresariales, la interfaz de usuario es un excelente lugar para empezar. Desde los primeros días de terminales mainframe, las empresas han confiado en software basado en formularios para gestionar todo, desde ventas hasta contabilidad. La única diferencia hoy es el cambio de terminal a navegador web.

Añadir interfaces de chat y/o voz a estas aplicaciones basadas en formularios puede mejorar el flujo de trabajo mientras moderniza realmente el software. Esto es especialmente cierto para sistemas heredados. A través de una app móvil, tu equipo podría acceder a software de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) por voz. Lo mismo ocurre con la Gestión de Relaciones con Clientes (CRM) para ventas. Tu equipo de ventas en campo puede añadir y buscar clientes mediante comandos de voz mientras conduce (con seguridad).

Si encontrar nuevas formas de mejorar tus aplicaciones de negocio y aumentar la productividad te intriga, háblanos sobre soluciones personalizadas para tu empresa.