La inteligencia artificial al servicio de la innovación y la eficacia

Si usted Utilice la inteligencia artificial (IA) en su empresaLa IA abre muchas más posibilidades que la mera optimización de los procesos de trabajo y la calidad. La implantación de la IA puede elevar su empresa a un nuevo nivel de competitividad gracias a la automatización.

El impacto de la IA se deja sentir en todos los sectores al permitir la automatización de tareas complejas y desarrollar sistemas de autoaprendizaje, por ejemplo, para el apoyo al diagnóstico en la sanidad o el control de calidad en la industria manufacturera. Más adelante en el artículo encontrará más de 20 ejemplos de aplicaciones.

En este artículo del blog, aprenderá cómo puede utilizar la inteligencia artificial en su empresa de forma selectiva.

Descúbrelo, qué es la IA y cómo no sólo conduce a una mayor eficiencia en el contexto del tratamiento inteligente de documentos y la optimización de los procesos empresariales, sino que también abre nuevas oportunidades de innovación y crecimiento. 

uso de la inteligencia artificial definición

Utilización de la inteligencia artificial - definición

Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad de los ordenadores para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. 

Esto incluye aprendizaje automáticoresolución de problemas, reconocimiento del habla y toma de decisiones. 

La IA puede utilizarse en numerosos ámbitos, entre ellos Automatización de los procesos de trabajopersonalización de servicios, análisis predictivo, Sanidadconducción autónoma y mucho más. 

Al procesar grandes cantidades de datos, los sistemas de IA son capaces de identificar patrones y predecir acontecimientos futuros. 

La integración de la IA en diversos sectores permite aumentar la eficiencia, mejorar los productos y servicios y abordar problemas complejos en tiempo real.

He aquí un resumen tabulado de las diferencias entre inteligencia artificial débil y fuerte:

CaracterísticaIA débilIA fuerte
Ámbito de actividadEspecializados en determinadas tareas.Puede realizar una amplia gama de tareas.
AutonomíaRestringido a una zona limitada.Capacidad para resolver problemas de forma global.
EjemplosChatbots, reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes.Teórico, aún no realizado.
cómo utilizar la inteligencia artificial

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) funciona mediante algoritmos que permiten a los ordenadores analizar datos, reconocer patrones, sacar conclusiones y resolver problemas. A continuación se explican los pasos básicos del funcionamiento de la IA:

  1. Recogida de datos:

    Los sistemas de IA necesitan grandes cantidades de datos para aprender y reconocer patrones. Estos datos pueden estructurado o no estructurado y proceden de diversas fuentes.

  2. Depuración de datos y preparación:

    Los datos recopilados se procesan, se limpian y se formatean para garantizar que son adecuados para el análisis.

  3. Selección de algoritmos:

    Dependiendo de la naturaleza del problema y del tipo de datos, se puede elegir entre Algoritmos seleccionados. Estos algoritmos son modelos matemáticos que permiten al sistema identificar patrones que pueden indicar tendencias. Se trata, por ejemplo, de patrones estacionales o cambios en determinadas variables, que luego permiten hacer predicciones.

  4. Entrenamiento del modelo:

    El modelo seleccionado se entrena con los datos preparados. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros para identificar patrones en los datos y aprender la tarea deseada.

  5. Validación y personalización:

    El modelo entrenado se prueba en conjuntos de validación para garantizar que puede procesar bien no sólo los datos de entrenamiento, sino también los nuevos datos no vistos. Si es necesario, se adapta el modelo.

  6. Uso y predicción:

    Tras un entrenamiento y una validación satisfactorios, el modelo se utiliza para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos nuevos y desconocidos.

  7. Bucle de retroalimentación (opcional, por ejemplo Human-In-The-Loop):

    En algunos casos, un sistema de IA puede mejorarse continuamente actualizándolo con información procedente de su uso en la vida real. Esto permite una adaptación continua a las condiciones cambiantes y a los nuevos datos.

Es importante tener en cuenta que el funcionamiento de la IA depende en gran medida del tipo de problema, los datos disponibles y los algoritmos utilizados. Existen diferentes tipos de sistemas de IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo redes neuronales y más, cada una de las cuales tiene un planteamiento diferente para resolver los problemas.

casos de uso de la inteligencia artificial

Cómo utilizar la inteligencia artificial: más de 20 ámbitos de aplicación 

A continuación encontrará más de 20 ámbitos de aplicación en los que puede utilizar la inteligencia artificial.

Sanidad

  • Apoyo al diagnóstico: La IA puede Datos médicos apoyar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades.
  • Medicina personalizada: Permite personalizar las terapias y los medicamentos en función del perfil de cada paciente.
  • Monitorización del paciente: Mediante el análisis continuo de los datos de los pacientes, la IA puede detectar señales de alerta temprana y mejorar el seguimiento de los pacientes.
  • Desarrollo de fármacos: La IA acelera el proceso de desarrollo de fármacos identificando posibles principios activos y optimizando las dosis.

Servicios financieros

  • Prevención del fraude: La IA analiza patrones de transacciones para identificar actividades sospechosas y prevenir el fraude.
  • Evaluación del riesgo de crédito: La inteligencia artificial evalúa la solvencia de los clientes basándose en diversos factores y fuentes de datos.
  • Negociación algorítmica: Los modelos basados en IA apoyan la negociación algorítmica analizando rápidamente los datos del mercado y tomando decisiones.
  • Atención al cliente: Los asistentes virtuales y los chatbots ofrecen interacciones eficientes y personalizadas con los clientes.

Comercio electrónico

  • Recomendaciones de productos: La IA analiza el comportamiento de los usuarios para generar recomendaciones de productos personalizadas.
  • Experiencia de usuario personalizada: La IA optimiza la navegación por el sitio web y la experiencia del usuario en función de las preferencias individuales.
  • Gestión de inventarios: Analizando los datos de ventas, la IA puede optimizar los niveles de existencias y evitar los cuellos de botella.
  • Optimización de precios: La IA contribuye al ajuste dinámico de los precios en función de la oferta y la demanda.

Industria del automóvil (conducción autónoma)

  • Navegación del vehículo: Los sistemas de navegación basados en IA pueden utilizar datos en tiempo real para calcular rutas óptimas.
  • Previsiones de tráfico: La IA analiza los datos históricos de tráfico y las condiciones actuales para crear previsiones de tráfico precisas.
  • Control automático del vehículo: La IA permite la conducción autónoma al interpretar los datos de los sensores y tomar decisiones en tiempo real.

Reconocimiento de voz e imágenes

  • Reconocimiento de voz: La IA permite convertir del lenguaje hablado al textoque se utiliza en aplicaciones como asistentes virtuales y transcripciones.
  • Reconocimiento de imágenes: La IA puede reconocer objetos, patrones o rostros en imágenes, lo que se utiliza en sistemas de seguridad, medicina y automatización.

Robótica

  • Automatización de tareas: Robots controlados por inteligencia artificial pueden realizar tareas complejas en diversos entornos, desde la fabricación hasta la Logística.
  • Robótica colaborativa: La IA permite a los robots trabajar de forma segura con los humanos en espacios de trabajo compartidos.

Atención al cliente y chatbots

  • Interacción automatizada con el cliente: Utilizar chatbots procesamiento del lenguaje naturalresponder a las consultas de los clientes y resolver problemas.
  • Disponibilidad 24/7: Las plataformas de atención al cliente basadas en IA ofrecen asistencia las 24 horas del día sin intervención humana.

Industria manufacturera

  • Control de calidad: La IA supervisa y optimiza los procesos de producción detectando defectos y optimizando los parámetros de producción.
  • Mantenimiento predictivo: La IA predice las necesidades de mantenimiento de las máquinas para minimizar los tiempos de inactividad imprevistos.

Ciberseguridad

  • Análisis de amenazas: La IA detecta anomalías en el tráfico de red para identificar posibles Ciberataques reconocer.
  • Respuesta automática: La IA puede responder a las amenazas adaptando los sistemas de seguridad e iniciando contramedidas.

Agricultura

  • Agricultura de precisión: La IA analiza los datos de sensores, drones y satélites para optimizar el uso de recursos como el agua y los fertilizantes.
  • Optimización de la cosecha: La IA ayuda a planificar las medidas de recolección y optimiza el momento de la cosecha.

Educación

  • Aprendizaje personalizado: La IA adapta los contenidos de aprendizaje a las necesidades individuales de los alumnos y ofrece recomendaciones personalizadas.
  • Evaluación automática: La IA ayuda a los profesores en la evaluación automática de exámenes y deberes.

Marketing y publicidad

  • Análisis del grupo destinatario: La IA analiza el comportamiento de los consumidores para crear campañas de marketing específicas.
  • Anuncios publicitarios automatizados: La IA optimiza la colocación de anuncios en tiempo real.

Industria energética

  • Optimización de la red: La IA ayuda a optimizar la distribución y el uso de la energía en las redes inteligentes.
  • Análisis predictivo: La IA prevé las necesidades energéticas y apoya la planificación de recursos.

Legal

  • Análisis de documentos: La IA puede procesar grandes cantidades de Documentos jurídicos y extraer la información pertinente.
  • Aviso legal: Los sistemas basados en IA ayudan a los abogados en la investigación jurídica y la evaluación de casos en la Legal.

Desarrollo de juegos

  • Inteligencia artificial para personajes no jugadores: La IA controla el comportamiento de los personajes controlados por ordenador en los videojuegos.
  • Generación de procedimientos: La IA puede generar contenidos como niveles, mundos o personajes para mejorar la experiencia de juego.

Grandes modelos lingüísticos

  • Procesamiento del lenguaje natural: Grandes modelos lingüísticoscomo GPT-3, GPT-4, Llama 2 o Mistral-7B permiten generar textos similares a los humanos y se utilizan en diversas aplicaciones como la comprensión de textos, la traducción y la escritura creativa.

Asistentes virtuales y chatbots

  • Interacción con el cliente: Los asistentes virtuales y los chatbots ofrecen una comunicación natural y eficaz entre humanos y máquinas.
  • Programación y suministro de información: Los asistentes virtuales pueden concertar citas, facilitar información y automatizar tareas.

Motores de búsqueda

  • Algoritmo de búsqueda: Los motores de búsqueda basados en IA utilizan algoritmos complejos para ofrecer resultados de búsqueda relevantes y personalizados.
  • Búsqueda semántica: La IA mejora la búsqueda al comprender el significado y el contexto.

Ciberseguridad

  • Detección de amenazas: La IA supervisa las redes en busca de anomalías y reconoce posibles amenazas para la seguridad.
  • Análisis del comportamiento: La IA analiza el comportamiento de usuarios y sistemas para identificar actividades sospechosas.

Detección de fraudes

  • Seguimiento de las transacciones: La IA analiza patrones de transacciones para detectar actividades fraudulentas en tiempo real.
  • Análisis del comportamiento: La IA identifica comportamientos inusuales de usuarios o dispositivos para detectar posibles fraudes.

Movilidad

  • Control del tráfico: La IA optimiza el flujo del tráfico y reduce la congestión mediante el control adaptativo de los semáforos.
  • Optimización de rutas: Los sistemas de navegación basados en IA ofrecen rutas óptimas basadas en datos de tráfico en tiempo real.

Compras

  • Recomendaciones personalizadas: La IA analiza el comportamiento de compra y ofrece sugerencias de productos personalizadas.
  • Optimización de inventarios: La IA ayuda a los minoristas a gestionar sus niveles de existencias y minimizar las carencias.

Comercialización y distribución

  • Generación de clientes potenciales: La IA identifica a los clientes potenciales mediante el análisis de los datos de comportamiento.
  • Fidelización de la clientela: La IA apoya las campañas de marketing personalizadas para reforzar la fidelidad de los clientes.

Estos ejemplos ilustran la amplia gama de posibles aplicaciones de la inteligencia artificial en diversas industrias y ámbitos de la vida cotidiana.

Límites de la aplicación de la IA

En determinados escenarios, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático alcanzan sus límites debido a la complejidad de las capacidades humanas y la dinámica del mundo real. 

Estos son algunos ejemplos que ilustran los contextos en los que la IA puede no ser óptima:

Entornos imprevisibles o no estructurados

Ejemplo: misiones de búsqueda y rescate en caso de catástrofes naturales: 

En situaciones como terremotos o inundaciones, que pueden cambiar rápidamente, los equipos de rescate necesitan la capacidad de adaptarse con flexibilidad. Los responsables humanos pueden adaptar sus tácticas sobre la marcha, mientras que los sistemas de IA pueden tener dificultades para hacer frente a la complejidad e imprevisibilidad de estas situaciones.

Ámbitos que requieren empatía humana

Ejemplo: cuidados y asistencia sanitaria: 

La empatía humana es esencial a la hora de cuidar a los pacientes, especialmente a los que padecen diagnósticos graves. El apoyo emocional y la empatía de los cuidadores van más allá de la atención puramente funcional, que la IA puede no ser capaz de proporcionar en este contexto.

Procesos creativos y originalidad

Ejemplo: Creaciones artísticas: 

En el arte y la creatividad, ya sea en la pintura, la música o la literatura, a menudo se hace hincapié en la originalidad y la expresión personal. Los procesos creativos se caracterizan en gran medida por las experiencias y emociones individuales, y la capacidad de innovar y expresar emociones sigue siendo una característica exclusivamente humana.

Decisiones morales y éticas

Ejemplo: Ética en medicina: 

La toma de decisiones sobre tratamientos médicos exige complejas consideraciones éticas. Los médicos y enfermeros deben tener en cuenta los valores y creencias individuales para tomar decisiones adecuadas a las necesidades de los pacientes.

Zonas con recursos limitados

Ejemplo: Sanidad rural: 

En zonas remotas con recursos limitados, el uso de tecnologías avanzadas de IA puede resultar difícil por problemas de infraestructura y restricciones financieras. Aquí podrían ser más eficaces las soluciones sencillas y de bajo coste y el despliegue directo de personal especializado.

Riesgos y ventajas

He aquí un breve resumen de los riesgos y beneficios de la inteligencia artificial en forma de tabla:

AspectoRiesgosVentajas
Eficacia y automatización- Pérdidas de empleo debidas a la automatización- Aumentar la eficacia de los procesos
Protección de datos y seguridad- Uso indebido de datos personales- Mejora de las medidas de seguridad
Ética y parcialidad- Refuerzo inconsciente de los prejuicios- Posibilidad de crear sistemas equitativos
Dependencia de la tecnología- Riesgos de impago y dependencia tecnológica- Innovación y progreso en diversos ámbitos
Falta de transparencia- Opacidad de los procesos de toma de decisiones- Mayor transparencia y explicabilidad
Cambios en el mercado laboral- Cambio de tareas y requisitos- Creación de nuevas oportunidades de empleo
Complejidad y costes- Costes de implantación y recursos necesarios elevados- Ahorro de costes a largo plazo gracias al aumento de la eficiencia
Falta de normas éticas- Falta de directrices éticas normalizadas- Avances en el desarrollo de normas éticas
Impacto social- Desigualdades en el acceso a la IA- Potencial para resolver retos sociales

Puede obtener más información sobre las oportunidades y los riesgos de la IA en el estudio de Allianz Global Corporate & Specialty (AGCS). "El auge de la inteligencia artificial: perspectivas de futuro y riesgos emergentes".

Utilizar la inteligencia artificial en función de los casos de uso

caja verde con logotipo konfuzio

Caso práctico 1 - Procesamiento automatizado de documentos en finanzas

Problemas:

En Finanzas hay un gran número de documentos, como facturas, contratos y avisos de pago, que deben procesarse manualmente. Esto lleva mucho tiempo, es propenso a errores y provoca retrasos.

Solución con IA:

La implantación de una herramienta como Konfuzio, una plataforma de IA para el tratamiento inteligente de documentos, permite la Extracción automatizada de información relevante de varios tipos de documentos

La IA reconoce e interpreta automáticamente textos, tablas y estructuras, lo que se traduce en un aumento significativo de la eficiencia. Puede integrar perfectamente el software de IA en los sistemas financieros existentes.

Ejemplos:

  • Extracción inteligente de documentos: Konfuzio ofrece algoritmos avanzados de IA para extraer información de documentos no estructurados. La función de análisis de textos, tablas y otras estructuras de datos está integrada en Konfuzio para identificar y extraer eficazmente la información relevante.
  • Categorización automatizada: La plataforma permite clasificar automáticamente los documentos en función de su contenido. Esto facilita la organización y el acceso a la información clasificando los documentos según su finalidad o contenido.
  • Flujos de trabajo personalizables: Konfuzio ofrece flexibilidad para personalizar los flujos de trabajo. Puede crear sus propios flujos de trabajo personalizados para satisfacer los requisitos y procesos específicos de su empresa. Esto le permite integrar Konfuzio sin problemas en los sistemas empresariales existentes.

Caso práctico 2 - Vehículos autónomos y control del tráfico

Problema:

La congestión del tráfico, los accidentes y los flujos de tráfico ineficientes son retos del transporte por carretera.

Solución con IA:

La inteligencia artificial puede utilizarse en vehículos autónomos para analizar los datos del tráfico en tiempo real y calcular automáticamente las rutas óptimas. 

También garantiza un control preciso del tráfico mediante sistemas semafóricos inteligentes. De este modo se consigue un tráfico seguro y eficaz.

Ejemplos:

  • Vehículos autónomos: Empresas como Tesla desarrollar algoritmos de IA para coches autoconducidos. La IA interpreta datos medioambientales, señales de tráfico y otros vehículos para circular de forma autónoma entre el tráfico.
  • Optimización del flujo de tráfico: En ciudades como Singapur Los sistemas de IA se utilizan para analizar los datos del tráfico y ajustar los semáforos en tiempo real. Así se minimizan los atascos y se mejora la fluidez del tráfico.
  • Prevención de accidentes: Los sistemas basados en IA analizan patrones de accidentes y avisan a los vehículos a tiempo para evitarlos. Ejemplos de ello son los sistemas de empresas como Mobileye.

Caso práctico 3 - Asistencia sanitaria - Apoyo al diagnóstico

Problema:

El diagnóstico preciso de las enfermedades suele requerir mucho tiempo y conocimientos especializados, lo que puede provocar retrasos en el tratamiento.

Solución con IA:

La inteligencia artificial se utiliza en imágenes médicas para analizar patrones de enfermedades.

Herramientas como IBM Watson for Oncology, por ejemplo, ayudan a los oncólogos a identificar los tipos de cáncer. Esto permite diagnósticos más rápidos y planes de tratamiento personalizados.

Ejemplos:

  • IBM Watson para Oncología: Este sistema analiza la literatura médica, los historiales de los pacientes y los ensayos clínicos para ayudar a los oncólogos a tomar decisiones sobre los tratamientos del cáncer.
  • La IA de DeepMind para enfermedades oculares: DeepMind ha desarrollado una IA que analiza escáneres de retina y puede detectar enfermedades oculares como la degeneración macular asociada a la edad en una fase temprana.
  • PathAI: PathAI utiliza algoritmos de IA para analizar imágenes patológicas y ayudar a los patólogos en el diagnóstico de enfermedades como el cáncer.

Caso práctico 4 - Eficiencia energética en la gestión de edificios

Problema:

La supervisión y el control manuales del consumo de energía en grandes complejos de edificios suelen ser ineficaces y generan costes de funcionamiento innecesariamente elevados.

Solución con IA:

La inteligencia artificial se está integrando en los sistemas de gestión de edificios para controlar y optimizar el consumo de energía. 

Analizando los datos de los sensores y los patrones de comportamiento, la IA controla automáticamente los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado para minimizar el consumo de energía. 

Esto optimiza la eficiencia energética y ahorra costes.

Ejemplos:

  • Plataformas de control de la energía basadas en IA: Estos sistemas utilizan la inteligencia artificial para vigilar y controlar el consumo de energía en edificios y plantas industriales. Analizan los datos recogidos de un gran número de Dispositivos IoT recogidos para identificar patrones y maximizar la eficiencia energética. Estas plataformas pueden ayudar a reducir el consumo de energía identificando procesos ineficientes y haciendo sugerencias para mejorar la eficiencia energética.
  • Sistemas dinámicos de gestión de la energía: Algunas soluciones integran algoritmos avanzados de IA para analizar la demanda de energía en tiempo real y adaptarse dinámicamente a ella. Esto puede ser especialmente útil en edificios e instalaciones industriales donde el consumo de energía varía mucho. Al adaptarse a la demanda actual, estos sistemas ayudan a evitar el derroche de energía y a reducir los costes de explotación. Un ejemplo de aplicación de la IO y la IA en este contexto es la red inteligente. Las redes inteligentes son redes eléctricas inteligentes que utilizan dispositivos IoT e IA para controlar el consumo de energía en tiempo real, predecir la escasez e integrar fuentes de energía renovables de forma más eficiente.
  • Plataformas de análisis predictivo y aprendizaje automático: Estas tecnologías, por ejemplo, el Sistema de Gestión Energética de Edificios (BEMS) o sistema de gestión de edificios. Estos sistemas utilizan análisis predictivos y aprendizaje automático para predecir patrones futuros de consumo de energía. Se utilizan para optimizar la gestión de los edificios. Mediante el uso de análisis predictivos y aprendizaje automático, estos sistemas pueden predecir patrones futuros en el consumo de energía y realizar los ajustes adecuados en los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado. Esto no solo ayuda a reducir el consumo de energía, sino también a mejorar el confort de los usuarios del edificio.

Conclusión: perspectivas de futuro

El uso de la IA en diversos sectores, desde la sanidad a las finanzas, está revolucionando nuestra forma de trabajar. 

A pesar de los éxitos actuales, el desarrollo de la IA no ha hecho más que empezar: las perspectivas de futuro son prometedoras. Con los continuos avances en aprendizaje automático y ciencia de datos, asistirá a un desarrollo exponencial de las aplicaciones de IA. 

Aunque hoy la atención se centra en el procesamiento inteligente de documentos y los vehículos autónomos, las capacidades potenciales de la IA están aún más allá de nuestra imaginación. Podrían, por ejemplo, mejorar las capacidades humanas y ayudarnos a superar retos hasta ahora no resueltos. Sin embargo, esto no es más que una suposición.

La integración estratégica de la IA seguirá teniendo un impacto significativo en la economía y la sociedad, y depende de usted dar forma y utilizar esta tecnología de manera responsable.

¿Tiene alguna pregunta sobre el uso de la inteligencia artificial en su empresa? Envíenos un mensaje. Uno de nuestros expertos se pondrá en contacto con usted lo antes posible para mostrarle cómo Konfuzio puede ofrecerle soluciones personalizadas para la implantación de la inteligencia artificial. 








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