Cuando se utiliza en grandes organizaciones, la inteligencia artificial tiene que cumplir requisitos específicos en términos de escalabilidad, digitalización de contenidos y análisis de datos. La IA empresarial está dando un paso adelante para resolver esto. Descubra aquí por qué es importante dar este paso, qué retos se plantean y cómo se está perfilando la aplicación práctica.
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¿Qué es la IA empresarial?
La IA empresarial es un tipo específico de software empresarial que utiliza inteligencia artificial sofisticada para apoyar a las grandes empresas en su transformación digital. Se trata de automatizar procesos que requieren un aprendizaje automático análogo al de la inteligencia humana -por ejemplo, la lectura de documentos, la llamada Comprensión de documentos. Operar a este nivel cumpliendo al mismo tiempo los requisitos de la empresa en términos de procesamiento de datos y digitalización de contenidos no es tarea fácil para la TI empresarial. La IA empresarial puede considerarse un avance tecnológico que aborda estos retos y es superior en sus capacidades a muchos conceptos anteriores de IA, computación en la nube e IoT.
La inteligencia artificial (IA) incluye, entre otras cosas Aprendizaje automático como un subconjunto que adopta un enfoque basado en datos y algoritmos, utilizando sobre todo anotaciones humanas para trazar un proceso de aprendizaje. A través de este -también Humanos en el bucle Los modelos de IA se prueban constantemente y se mejora su precisión. Dado que los procesos relacionados con la IA empresarial, como la comprensión de documentos, no pueden clasificarse claramente en este sistema de categorías de los dos términos, también se utilizan aquí sin una diferenciación clara. Por un lado, las tecnologías utilizan algoritmos complejos y modelos estadísticos para procesar grandes cantidades de datos; por otro, también toman sus propias decisiones basándose en ellos, lo que imita el comportamiento humano.
¿Cómo se utiliza una plataforma de IA empresarial?
El número de casos de uso con éxito crece rápidamente y no se detiene en ningún sector. La IA empresarial ayuda al mantenimiento predictivo de plantas industriales, por ejemplo para la fabricación, la generación de energía y la extracción de petróleo o gas. La IA empresarial también es una herramienta importante en finanzas, para controlar el flujo de caja, negociar valores e incluso detectar fraudes. En innumerables sectores, se pueden optimizar las cadenas de suministro, maximizar las ventas y automatizar muchos procesos. En general, la IA empresarial ayuda allí donde la analítica de big data puede mejorar el rendimiento empresarial.
Entre las muchas aplicaciones empresariales que pueden describirse como IA empresarial, la comprensión de documentos es un proceso especialmente común. Se trata de Extracción de información a partir de documentos no estructurados y semiestructurados y la posterior conversión a datos estructurados. El aprendizaje automático ayuda a clasificar y ordenar según el tipo de documento, a reconocer con flexibilidad los distintos elementos y a distinguir, por ejemplo, la información sobre fechas, números, divisas y direcciones. El contenido irrelevante también debe identificarse como tal. Mientras tanto, debe ser posible evaluar la precisión en cualquier momento en función del nivel de confianza. Esto puede aumentarse utilizando tantos datos de entrenamiento como sea posible y un gran número de correcciones manuales. Sin embargo, son necesarias al menos dos técnicas diferentes para que los documentos puedan ser analizados en su totalidad por una máquina:
Visión por ordenador AI
Esta dimensión de la IA de comprensión de documentos se centra en los aspectos visuales de un documento y reconoce la información geométrica que contiene con ayuda de algoritmos. Esto se aplica, por ejemplo, a las imágenes, los logotipos, la maquetación, pero también a las tablas. Como en principio son posibles innumerables combinaciones de estos elementos, un reconocimiento preciso requiere una cantidad especialmente grande de datos de entrenamiento. En concreto, sin embargo, datos como nombres o direcciones también pueden tomarse de Facturas extraer. Para mucha información que no se puede captar bien visualmente, también es necesario un enfoque semántico.
Comprensión del lenguaje natural (PNL)
La PNL utiliza el aprendizaje automático para captar los aspectos lingüísticos, la estructura y el significado de un texto. Esto implica descomponer la sintaxis semántica de un texto en unidades más pequeñas, que luego se categorizan para que la IA pueda interpretar el contexto respectivo. De este modo, las empresas pueden procesar automáticamente grandes cantidades de información que no pueden captar la visión por ordenador u otras técnicas. Utilizando el ejemplo de Factura puede utilizarse para determinar el tipo de producto o servicio, así como los precios y las cantidades.
En la práctica, siempre es necesaria una combinación de estas técnicas para una comprensión holística de los distintos tipos de documentos. A menudo, esto implica también Software OCR para ampliar las posibilidades de reconocimiento de texto y extracción de datos.
Requisitos de la plataforma de IA empresarial
El aprendizaje automático a nivel empresarial debe cumplir requisitos especiales. El requisito básico es una gran capacidad de almacenamiento y computación que se adapte con flexibilidad a un suministro de datos potencialmente fluctuante. Las correspondientes plataformas de computación en nube ya están disponibles en gran número, por ejemplo en Microsoft. Los requisitos especialmente importantes que también debe cumplir la IA empresarial se refieren a:
Tratamiento de datos
En una gran empresa con multitud de fuentes de datos y sistemas internos y externos, es aún más importante contar con una cadena estable de procesamiento de datos. Aquí es donde entran en juego las funciones de digitalización de contenidos y comprensión de documentos. Éstas deben ser lo más potentes posible y fiables en su interpretación. Por encima de todo, la precisión, la integración de sistemas de terceros y el tratamiento correcto de las excepciones son cruciales. Una alta escalabilidad y la capacidad de priorizar datos pueden optimizar el proceso y reducir costes.
Análisis de datos
El volumen de datos y la velocidad necesaria para su recopilación en las grandes empresas y corporaciones son abrumadores. No es raro que cientos de petabytes o incluso exabytes procedentes de millones de puntos finales deban analizarse casi en tiempo real con ayuda de algoritmos de modelización. Esto requiere una variedad de métodos de análisis diferentes, como el procesamiento por lotes, el procesamiento de flujos o el procesamiento recursivo de datos, todo ello manteniendo los más altos estándares de seguridad. El requisito básico para ello son amplias funciones de limpieza de datos que garanticen en todo momento una alta calidad de los mismos.
Interfaz de usuario
Muchas decisiones, como las relativas a la alta dirección y la planificación estratégica financiera o de productos, siguen estando reservadas a las personas. Para poder utilizar para ello los resultados del análisis de datos, son necesarias opciones versátiles de control y supervisión que visualicen lo más rápidamente posible los procesos y correlaciones de la base de datos. También son importantes para la usabilidad un tiempo de procesamiento breve de los documentos, la integración de WebSSo, funciones flexibles de anotación y la posibilidad de correcciones manuales.
Uso de la inteligencia artificial en la empresa
Para las empresas, el éxito con la IA empresarial y la computación en nube requiere un enfoque estructural que vaya más allá del uso para proyectos individuales. Al fin y al cabo, debe fijarse el rumbo para el éxito empresarial futuro. Esto viene determinado en gran medida por el uso holístico del aprendizaje automático y la creación temprana de una base de datos exhaustiva. Esto también requiere la participación específica del mayor número posible de empleados según el principio human-in-the-loop: Las anotaciones humanas periódicas ayudan a aumentar continuamente la precisión, fiabilidad y flexibilidad de una IA. De este modo, la IA está en mejores condiciones para centrarse en los campos de datos decisivos y hacer previsiones adecuadas. Además, se reducen los riesgos, aumenta la eficiencia del personal y se reducen los costes a largo plazo.
La IA empresarial en 5 pasos
- Fijar objetivos
Al principio, hay que determinar el objetivo exacto de las aplicaciones que se van a introducir y acordarlo con los empleados que estén familiarizados con los procesos pertinentes. De este modo, se puede evaluar el potencial de la automatización y sus consecuencias para la empresa.
- Comprobar requisitos
A continuación, es importante examinar si se dan los requisitos básicos necesarios en términos de potencia informática e infraestructura o qué cambios son necesarios. Hay que sopesar cuidadosamente qué solución de IA se adapta mejor a los objetivos fijados. En este sentido, una Lista de control para empresas Ayuda.
- Aplicación
Los sistemas de IA deben integrarse ahora en los procesos de trabajo existentes o de nueva creación. Es importante familiarizar a los empleados con la nueva tecnología y la interfaz de usuario asociada en una fase temprana.
- Adaptación y optimización
A esto le sigue una fase de revisión y ajuste continuos. No sólo la empresa aprende a manejar cada vez mejor la nueva tecnología, sino que la propia tecnología puede adaptarse a los objetivos fijados al principio con la ayuda de datos de entrenamiento.
- Humanos en el bucle
En principio, este proceso nunca termina, sino que sólo disminuye en intensidad al cabo de un tiempo. Las anotaciones periódicas ayudan a la IA a adaptarse también a los continuos cambios en los requisitos, que forman parte del día a día de las grandes empresas. En función de los objetivos fijados, el enfoque HITL también puede seguirse desde el principio.
Muchas empresas intentan poner en marcha este ciclo de innovación desarrollando las tecnologías correspondientes de forma completamente interna. Lo que aún era posible con sistemas ERP o CRM alcanza sus límites cuando se intenta desarrollar plataformas universales de IoT o IA con la ayuda de software de código abierto y microservicios. Este enfoque de la computación en nube a menudo resulta demasiado caro, lento e ineficiente. Una alternativa es utilizar una arquitectura basada en modelos para que los desarrolladores no tengan que lidiar con un sinfín de tipos de datos de una entidad.
En última instancia, la gestión automatizada de documentos basada en una comprensión eficaz de los mismos resulta ser una de las claves del éxito incluso para las grandes empresas. A la hora de seleccionar el software adecuado, son decisivos los requisitos individuales, que a nivel empresarial se refieren sobre todo a la potencia de cálculo, la precisión de los datos y la calidad. En este contexto, también es importante combinar la IA y la competencia profesional para tomar decisiones rentables a largo plazo y mantener el éxito económico.
PREGUNTAS FRECUENTES
Alta escalabilidad, innumerables tecnologías para la digitalización de contenidos, especialmente la comprensión de documentos, métodos complejos para analizar grandes cantidades de datos, interfaz de usuario flexible con métodos de visualización versátiles.
La IA empresarial incluye algunas de las tecnologías de IA más sofisticadas, como la visión por ordenador o el procesamiento del lenguaje natural.
Todas las grandes empresas deberían estar pensando ya en introducir la IA empresarial. El análisis automatizado de los datos empresariales ofrece un valor añadido incalculable sin el cual muchas empresas ya no podrán competir.
