Contrario a lo que muchos piensan sobre el «reciente» descubrimiento de la inteligencia artificial (IA) para usos empresariales, la IA como función computacional no es nueva. Lo que sí es novedoso es su creciente adopción para usos expandidos y la capacidad de transformar datos en estrategias de negocios accionables.
La evolución de la IA en los negocios
La IA ha existido por mucho tiempo, observa Daniel Ziv, VP de gestión de experiencia y analítica en Verint. La IA no es una cosa única; tiene una variedad de capacidades según su diseño. Un componente clave de los diversos elementos de la IA son los grandes modelos de lenguaje (LLMs), presentes desde hace tiempo en el campo. La innovación en sus capacidades surgió con los avances en la comprensión y generación de lenguaje natural.
Un punto de inflexión en la automatización
Un cambio significativo está acelerando tanto la necesidad como la oportunidad de plataformas de automatización que las organizaciones pueden aprovechar de nuevas formas, señala Ziv. Por ejemplo, la IA generativa está evolucionando y volviéndose más competente en la comprensión del lenguaje.
Uno de los elementos clave en la adopción empresarial creciente de la IA es la computación en la nube, que puede procesar más datos mucho más rápido y a un menor costo. Hace diez años, las empresas desplegaban la mayoría del software de IA en sus propias instalaciones, lo que implicaba comprar hardware, provisionarlo, instalar software y capacitar a todos. Hoy, el desafío es aprender a aprovechar los avances de la IA para transformar datos masivos en análisis rápidos y recomendaciones.
Refinando la IA para información empresarial personalizada
Verint ha utilizado la IA durante décadas para ayudar a las empresas a manejar sus datos de manera más efectiva. Ziv sugiere que en la industria, las personas pueden percibir que los datos transformados no son tan precisos porque se han entrenado modelos generales de LLM con datos de internet que no son específicos de cada negocio. Sin embargo, la solución radica en entrenar a la IA con datos específicos de comportamiento para mejorar su precisión y relevancia.
Hacia una precisión predictiva
SoundCommerce es un ejemplo de cómo usar datos para predecir resultados accionables no es un proceso de talla única. La empresa utiliza un entorno sin código accesible para todos, lo que permite a sus clientes transformar datos de manera efectiva y tomar decisiones empresariales fundamentadas. La clave es describir los datos en términos de lenguaje natural para que la IA pueda realizar la transformación necesaria.
La práctica de la IA en la toma de decisiones empresariales
La efectividad y rentabilidad de la IA en la toma de decisiones empresariales depende de la capacidad de definir claramente los casos de uso. Empresas como SoundCommerce están comenzando a experimentar con algoritmos de IA generativa, usando herramientas propias y colaborando con gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Amazon Web Services.
La inteligencia artificial está cambiando radicalmente cómo las empresas pueden transformar sus datos en estrategias de negocios accionables. A medida que la tecnología avanza, las posibilidades de automatización y precisión en la toma de decisiones aumentan, abriendo nuevas oportunidades para empresas de todos los tamaños.
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