por Huenei IT Services | Jun 4, 2024 | Inteligencia Artificial
La etapa de prueba, error y aprendizaje con la IA Generativa ha terminado. Los CIOs ahora buscan escalar la implementación de estas soluciones para obtener una ventaja competitiva real en el mercado. Sin embargo, muchos se encuentran con obstáculos que les impiden alcanzar su máximo potencial.
Los factores que pueden frenar el avance de la IA Generativa pueden englobarse en categorías que son compartidas entre organizaciones, pero la búsqueda de soluciones para los mismos debe realizarse mediante un análisis de necesidades únicas.
Comenzando por la toma de postura
El primer punto por considerar es la postura que tomará la empresa respecto de cómo abordará la incorporación de estas nuevas herramientas. Las posibilidades serán tres: el uso de herramientas preexistentes, la integración de modelos con datos propios o bien tomar el control completo y embarcarse en la construcción de LLMs.
Los principales factores a considerar al momento de decidir cómo abordar la incorporación de la IA generativa son:
- Recursos y presupuesto disponibles: El uso de herramientas preexistentes es la opción más económica y rápida, pero ofrece menos control y personalización. Integrar modelos con datos propios implica invertir en infraestructura y talento. Construir LLMs desde cero requiere una inversión muy grande en recursos computacionales, talento de vanguardia y tiempo de desarrollo.
- Necesidades y casos de uso específicos: Si sólo se requieren tareas genéricas, las herramientas existentes pueden ser suficientes. Pero si se necesita IA generativa muy especializada y personalizada para los productos/servicios core del negocio, construir soluciones a medida será más valioso a largo plazo.
- Propiedad de datos y cumplimiento normativo: Para sectores altamente regulados o que manejan datos sensibles, integrar modelos con datos propios o construir soluciones internas puede ser obligatorio por cuestiones de privacidad y cumplimiento.
- Estrategia de IA a largo plazo: Si la IA es sólo una herramienta más, herramientas preexistentes pueden bastar. Pero si se quiere desarrollar una ventaja competitiva basada en IA, será necesario construir capacidades internas diferenciales.
La empresa FinanceCorp decidió inicialmente utilizar herramientas de IA generativa de propósito general para tareas como redacción y resúmenes. Sin embargo, al intentar aplicarlas a casos financieros complejos como análisis de riesgos y contratos, rápidamente vieron las limitaciones. Tuvieron que avanzar hacia una solución de modelos personalizados con datos propios para obtener el rendimiento requerido.
Tomando las riendas de la IA Generativa
En segundo lugar, y esto surge del aprendizaje obtenido en las pruebas piloto, será crucial evitar el exceso de plataformas y herramientas. En una encuesta reciente de McKinsey, de hecho, los encuestados citaron “demasiadas plataformas” como el principal obstáculo tecnológico para implementar la IA generativa a escala. Cuantas más infraestructuras y herramientas, mayor es la complejidad y el costo de las operaciones, lo que a su vez hace que los despliegues a escala sean inviables. Para llegar a escala, las empresas necesitan un conjunto manejable de herramientas e infraestructuras.
Una posible solución sería establecer una plataforma de IA generativa empresarial centralizada y de fuente única. Si bien esto implica un esfuerzo inicial de estandarización, a mediano plazo permitirá reducir drásticamente la complejidad operativa, los costos de mantenimiento múltiple y los riesgos asociados. Facilitará también el despliegue consistente y escalable de la IA generativa en toda la empresa. Un enfoque híbrido con participación interna y externa puede ser la mejor ruta. Aliarse con un partner tecnológico líder que provea la base de una plataforma sólida y robusta de IA generativa. Pero conformar un equipo interno de talento en ciencia de datos, ingeniería de IA, etc. que pueda personalizar, extender y hacer crecer esta plataforma según los requerimientos específicos del negocio.
Luego de pilotos con 7 diferentes proveedores de IA generativa, el banco HSBC se encontró con altos costos de mantenimiento, problemas de gobernanza y complejidades de integración. Decidieron entonces unificar todo en la plataforma de Microsoft y estandarizar APIs, flujos de datos, monitoreo, etc. Esto les permitió reducir más del 60% de sus costos operativos de IA.
Atravesando con éxito la fase de aprendizaje
Por último, pero siendo uno de los factores más influyentes, se encuentra la temida curva de aprendizaje. Si bien los CIOs conocen las habilidades técnicas de IA Generativa necesarias, como el ajuste fino de modelos, la administración de bases de datos vectoriales, la ingeniería de solicitudes y la ingeniería de contexto, atravesar por esta etapa de toma de conocimiento puede resultar una montaña rusa no apta para cardíacos. Desarrollar internamente todas las habilidades especializadas desde cero puede ser extremadamente desafiante y lento. Incluso con una curva de aprendizaje acelerada, se requerirían meses para que un equipo interno alcance un buen nivel de madurez.
El retail GiganteCorp destinó un presupuesto de $15 millones para conformar un equipo de élite de 50 científicos e ingenieros de datos con experiencia comprobada en ajuste de modelos de lenguaje de última generación, ingeniería de solicitudes, bases de conocimiento vectoriales, etc. Sin embargo, sólo lograron cubrir el 40% de los puestos en un año debido a la alta demanda en el mercado por estos perfiles.
La falta de experiencia previa y la necesidad de dominar nuevas tecnologías emergentes pueden hacer que la implementación de IA Generativa parezca una tarea desalentadora. Sin embargo, al asociarse con un socio tecnológico experimentado, las empresas pueden superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la IA Generativa para transformar sus operaciones.
Tras varios intentos fallidos de desarrollar modelos de IA generativa propios, la firma legal BigLaw se asoció con expertos de Anthropic. Su asesoramiento en mejores prácticas, benchmarking, refinamiento iterativo y pruebas exhaustivas permitió que el sistema de revisión de contratos superara el 95% de precisión en menos de 6 meses, un 30% más que los intentos previos.
Un partner especializado en IA generativa puede y debería continuar brindando servicios de consultoría y soporte continuos, incluso una vez que se hayan implementado las capacidades iniciales en la empresa. Inevitablemente surgirán desafíos, cuellos de botella o requerimientos muy específicos a medida que se despliegue y escale el uso de IA generativa. Poder recurrir al “conocimiento profundo” de los consultores expertos puede ser clave para resolverlos eficazmente.
Los modelos de IA generativa desplegados por la fintech Novo inicialmente arrojaban excelentes resultados en tareas como detección de fraude y soporte al cliente. Sin embargo, luego de 8 meses comenzaron a observarse degradaciones en el rendimiento a medida que los datos variaban. Tuvieron que implementar tuberías de reentrenamiento y reciclaje de datos continuos para mantener los niveles de precisión.
En conclusión, los sistemas de IA generativa no son proyectos de una sola vez, requieren refinamiento y actualización continuos. Es clave adoptar un mindset de prueba, aprendizaje y mejora constantes en base a retroalimentación y datos empíricos.
Get in Touch!
Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com
por Huenei IT Services | Jun 3, 2024 | Inteligencia Artificial, UX & UI Design
Las Progressive Web Apps (PWA) están revolucionando la forma en que las empresas ofrecen experiencias web. Al fusionar los mejores aspectos de los sitios web tradicionales y de las aplicaciones móviles nativas, las PWA ofrecen una experiencia de usuario similar a una aplicación, sin problemas y accesibles a través de cualquier navegador web.
Lo mejor de dos mundos
Las PWA funcionan para todos los usuarios, independientemente del navegador que estén utilizando. Proporcionan una experiencia mejorada para los navegadores modernos que admiten los últimos estándares web, al tiempo que siguen funcionando como un sitio web tradicional en los navegadores más antiguos. Pueden funcionar sin conexión o con una conexión de red deficiente aprovechando los service workers, un script que actúa como un proxy del lado del cliente, y almacenando en caché los recursos y datos de la aplicación para su uso sin conexión.
Además, son rastreables desde los motores de búsqueda, al igual que los sitios web regulares, lo que les brinda un mayor alcance en comparación con las aplicaciones nativas en las tiendas de aplicaciones.
Las Progressive Web Apps eliminan la necesidad de desarrollar y mantener aplicaciones nativas separadas para diferentes plataformas (iOS, Android, etc.). Un único código base puede apuntar a múltiples plataformas, reduciendo los costos de desarrollo y mantenimiento. A diferencia de las aplicaciones nativas, las PWA no requieren instalación desde las tiendas de aplicaciones, lo que las hace accesibles para cualquier persona con un navegador web. Se pueden actualizar de forma transparente sin intervención del usuario, asegurando que siempre cuenten con acceso a la última versión. Esto elimina la necesidad de actualizaciones manuales, reduciendo la sobrecarga y asegurando una experiencia coherente en todos los usuarios.
Las PWA pueden aprovechar la infraestructura y las API web existentes, lo que facilita la integración con los sistemas y procesos existentes dentro de la organización. Esto puede reducir la necesidad de reestructuraciones o esfuerzos de migración exhaustivos. Además, se pueden construir utilizando una arquitectura modular, lo que permite que los diferentes componentes o características se desarrollen e implanten de forma independiente. Esto puede ayudar en la escalabilidad y permitir que se implementen gradualmente nuevas funciones o actualizaciones.
En general, las PWA ofrecen a las empresas una solución rentable, escalable y amigable para el usuario para ofrecer experiencias web atractivas en múltiples plataformas, al tiempo que aprovechan la infraestructura y las tecnologías web existentes. Esto puede conducir a un mayor compromiso del usuario, reducción de los costos de desarrollo y mantenimiento, y un mejor cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad.
La obsesión por la Inteligencia Artificial
Las Progressive Web Apps pueden integrar tecnología de Inteligencia Artificial para proporcionar funcionalidad y experiencias de usuario mejoradas.
Estas nuevas aplicaciones pueden aprovechar el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para habilitar comandos de voz, chatbots o asistentes virtuales. Esto permite a los usuarios interactuar con la aplicación utilizando lenguaje natural, mejorando la accesibilidad y proporcionando una experiencia de usuario más intuitiva.
Además, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden integrar en las PWA para diversos propósitos, como:
- Personalización: Analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para proporcionar recomendaciones, contenido o experiencias personalizadas.
- Análisis predictivo: Predecir acciones, necesidades o preferencias del usuario basadas en datos y patrones históricos.
- Reconocimiento de imágenes/objetos: Identificar objetos, rostros o características en imágenes o videos dentro de la PWA.
La IA se puede utilizar para ayudar a los usuarios a completar formularios al rellenar automáticamente los campos basados en datos previos, reduciendo la fricción y mejorando la experiencia general. También puede analizar el comportamiento, preferencias y contexto del usuario para entregar notificaciones altamente relevantes y personalizadas en el momento adecuado, mejorando el compromiso con la PWA.
Con la ayuda de tecnologías como TensorFlow.js, los modelos de IA se pueden integrar en las PWA y ejecutarse directamente en el navegador del usuario, habilitando funciones inteligentes incluso cuando el dispositivo esté sin conexión.
¿Qué pasa con la privacidad de los datos?
Desarrollar una Aplicación Web Progresiva (PWA) impulsada por IA que cumpla con estrictos estándares de privacidad y cumpla con certificaciones como la ISO 27001 exige un enfoque integral. Las empresas deben adoptar una mentalidad de “Privacidad desde el diseño”, tejiendo los principios de protección de datos en cada fase del desarrollo.
La minimización de datos es clave, recopilando solo la información esencial del usuario para la funcionalidad de IA mientras se proporciona una comunicación transparente sobre el uso de los datos. Sólidas medidas de manejo de datos, incluida la encriptación, protocolos seguros y almacenamiento reforzado, salvaguardan la privacidad del usuario.
Empoderar a los usuarios con mecanismos de consentimiento claros y control sobre sus datos fomenta la confianza. Auditorías rigurosas, registros y evaluaciones periódicas de riesgos mantienen la responsabilidad y permiten identificar rápidamente posibles problemas.
Adherirse a regulaciones de privacidad como el RGPD e implementar procesos seguros de entrenamiento de modelos de IA refuerzan aún más el cumplimiento. Principios éticos de IA, como transparencia, equidad y explicabilidad, sustentan la operación responsable del sistema.
Al integrar medidas de privacidad y seguridad de manera holística a lo largo del ciclo de vida, las empresas pueden entregar innovadoras PWA impulsadas por IA que priorizan la confianza y la protección de datos de los usuarios, estableciendo nuevos estándares para una tecnología responsable.
¿Demasiado bueno para ser verdad?
Considerando la amplitud de habilidades requeridas, puede ser un desafío para un solo equipo u organización poseer toda la experiencia necesaria. En tales casos, encontrar un socio experimentado o una firma consultora especializada en desarrollo impulsado por IA puede ser una opción viable.
Un socio experimentado puede proporcionar:
- Experiencia comprobada y un equipo capacitado con las capacidades técnicas requeridas
- Mejores prácticas, metodologías y herramientas establecidas para el desarrollo de PWA e IA
- Experiencia en la navegación de requisitos regulatorios y de cumplimiento
- Acceso a recursos e infraestructura especializados
- Capacidad para escalar recursos según sea necesario y proporcionar soporte y mantenimiento continuos
Las PWA equipadas con capacidades de IA representan una poderosa herramienta para las empresas que buscan entregar una experiencia de usuario superior, reducir costos y obtener una ventaja competitiva. Al asociarse con una firma de desarrollo de software experimentada, puede aprovechar esta tecnología al tiempo que garantiza que se cumplan los más altos estándares de seguridad y privacidad.
Get in Touch!
Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | Apr 8, 2024 | Inteligencia Artificial, Software testing
La industria del software es un sprint implacable
Los equipos de desarrollo se enfrentan a una presión cada vez mayor para entregar soluciones de alta calidad a una velocidad vertiginosa. Sin embargo, los métodos de prueba tradicionales pueden ser lentos y engorrosos, actuando como un cuello de botella en su flujo de trabajo ágil.
En Huenei, entendemos este desafío. Es por eso que hemos aprovechado el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para revolucionar nuestros procesos de prueba de software. Podemos ayudarte a hacer lo mismo.
“Las herramientas de prueba impulsadas por IA han cambiado el juego para nuestros equipos”, dice Alejandra Ochoa, Gerente de Entrega de Servicios en Huenei. “Al automatizar y optimizar varios aspectos del ciclo de vida de prueba, hemos podido reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo requeridos para garantizar la calidad de nuestras soluciones de software”.
Acelerar la automatización de pruebas con IA
Uno de los principales beneficios que hemos experimentado es la capacidad de crear pruebas automatizadas hasta cinco veces más rápido que los métodos tradicionales. Aprovechamos algoritmos avanzados y capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP), lo que permite a nuestros desarrolladores y testers escribir pruebas automatizadas en un lenguaje sencillo. Este enfoque de scripting basado en NLP simplifica el proceso de creación de pruebas y promueve la colaboración entre los miembros del equipo con diferentes orígenes técnicos.
“La característica de scripting basada en NLP ha traído un cambio para nuestros equipos ágiles”, explica Ochoa. “Ahora nuestros testers pueden centrarse en los escenarios de prueba y dejar los detalles técnicos de implementación a las herramientas impulsadas por IA, lo que resulta en una cobertura de testeos más eficiente y eficaz”.
Con esta notable disminución del esfuerzo en la generación automática de casos de prueba, estamos facultados para integrar sin problemas las pruebas automatizadas desde el Sprint #1 para todos los nuevos desarrollos de aplicaciones. Además, a medida que se desarrollan los Sprints, podemos expandir sin esfuerzo la cobertura de testeos, asegurando calidad y cobertura superiores en cada paso del camino. Y para añadir beneficios, una vez que se ha finalizado el desarrollo de software, ¡obtenemos una cobertura completa de pruebas automatizadas!
Simplificación de la ejecución de pruebas y la detección de errores
Pero los beneficios no se detienen allí. Las herramientas de prueba impulsadas por IA también han optimizado la ejecución de pruebas, reduciendo los tiempos de compilación de horas a minutos. Esta eficiencia se traduce en bucles de retroalimentación más rápidos, lo que permite a nuestros equipos de desarrollo identificar y abordar los problemas de manera más oportuna, lo que en última instancia acelera la entrega de soluciones de software de alta calidad a nuestros clientes.
Además, estas herramientas destacan en la identificación y el diagnóstico de errores funcionales y visuales que podrían haber pasado desapercibidos por los tester humanos. Al analizar grandes cantidades de datos y reconocer patrones, las soluciones de prueba impulsadas por IA pueden detectar incluso los defectos más sutiles, asegurando un producto de software más sólido y confiable para nuestros clientes.
Abrazar la IA en las pruebas ágiles
En Huenei, hemos adoptado plenamente la integración de la IA en nuestros procesos de prueba de software, reconociendo su potencial para mejorar nuestras metodologías de desarrollo ágil. Desde las pruebas impulsadas por datos hasta las pruebas de compatibilidad multiplataforma, las herramientas impulsadas por IA proporcionan capacidades integrales que permiten a nuestros equipos trabajar de manera más eficiente y entregar resultados superiores.
“Una de las principales ventajas de la IA en nuestros procesos de prueba ágiles es la capacidad de aprender y adaptarse continuamente”, observa Ochoa. “A medida que las herramientas impulsadas por IA procesan más datos y se enfrentan a nuevos escenarios, refinan sus algoritmos y mejoran sus estrategias de prueba, lo que resulta en pruebas más eficaces y eficientes con el tiempo”.
Empoderar a los equipos con soluciones inteligentes
En el centro de nuestro enfoque está la creencia de que la IA debe empoderar a nuestros equipos, no reemplazarlos. Si bien las herramientas de prueba impulsadas por IA automatizan y optimizan muchos aspectos del proceso de prueba, la experiencia y la supervisión humanas siguen siendo cruciales. Encontramos un equilibrio entre aprovechar las capacidades de la IA y asegurarnos de que nuestros desarrolladores y testers participen activamente, brindando información valiosa y tomando decisiones críticas.
“Priorizamos prácticas de IA responsables y dignas de confianza”, enfatiza Ochoa. “Nuestras pautas y principios éticos garantizan que nuestras herramientas de prueba impulsadas por IA se desarrollen y se implementen con equidad, responsabilidad y transparencia”.
Al aprovechar el poder de la IA en nuestros procesos de prueba de software, desbloqueamos nuevos niveles de eficiencia, calidad y agilidad.
por Huenei IT Services | Apr 8, 2024 | Inteligencia Artificial
A medida que la tecnología continúa su imparable avance, estamos siendo testigos de la convergencia de varias innovaciones verdaderamente disruptivas: WEB3, el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y Blockchain. Esta poderosa intersección está desmoronando fronteras y desbloqueando oportunidades sin precedentes para que las empresas prosperen en la era digital.
Redefiniendo la Propiedad Digital con WEB3
En el corazón de esta convergencia se encuentra WEB3, el siguiente salto evolutivo para la World Wide Web. WEB3 representa un cambio de paradigma, descentralizando la web y devolviendo el control a los usuarios a través de la propiedad basada en blockchain de activos y datos digitales. Esta democratización interrumpe las dinámicas de poder tradicionales, fomentando una mayor transparencia, autonomía e innovación.
En este nuevo reino, las empresas pueden aprovechar los tokens no fungibles (NFT) y las aplicaciones descentralizadas (dApps) para crear activos y experiencias digitales únicas para sus clientes. Desde programas de fidelidad tokenizados hasta mundos virtuales inmersivos, el potencial de los nuevos modelos de participación es asombroso. Además, WEB3 salvaguarda la privacidad de los usuarios y la soberanía de los datos, fomentando la confianza, la piedra angular de las relaciones duraderas con los clientes.
Inteligencia en Tiempo Real Impulsada por IoT
Complementando a WEB3 se encuentra el Internet de las Cosas, un ecosistema interconectado de dispositivos físicos equipados con sensores y software, que recopilan e intercambian datos en tiempo real. Este flujo continuo de inteligencia de IoT proporciona a las empresas una visibilidad sin precedentes de sus operaciones, activos y comportamientos de los clientes.
Al aprovechar los datos de IoT, las empresas pueden optimizar los procesos, anticipar problemas de mantenimiento y ofrecer productos y servicios hiperpersonalizados. Las posibilidades son infinitas, desde el mantenimiento predictivo en la fabricación hasta la agricultura de precisión y las iniciativas de ciudades inteligentes. Y cuando se combina con la IA, los insights extraídos de estos datos se vuelven aún más poderosos.
IA: El Amplificador de Inteligencia
La Inteligencia Artificial actúa como un multiplicador de fuerza, impulsando la toma de decisiones, la automatización y la personalización en prácticamente todos los sectores industriales. A medida que aumenta el volumen y la complejidad de los datos, la capacidad de la IA para identificar patrones, hacer predicciones y generar insights se vuelve indispensable.
Desde la optimización de la cadena de suministro y los modelos de precios dinámicos hasta los chatbots y los motores de recomendación, la IA ya está aumentando las capacidades humanas y generando eficiencias operativas. A medida que la tecnología siga evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones cada vez más sofisticadas en áreas como los sistemas autónomos, la visión por computadora y la IA generativa, abriendo nuevas fronteras para la innovación.
Blockchain: El Protocolo de Confianza
Subyacente a esta convergencia se encuentra Blockchain, la tecnología de libro mayor distribuido que garantiza un registro seguro, transparente y a prueba de manipulaciones. Al descentralizar la confianza y eliminar los intermediarios, Blockchain agiliza los procesos, reduce los costos y mitiga los riesgos asociados con el fraude, el cibercrimen y la falsificación.
En la gestión de la cadena de suministro, por ejemplo, Blockchain permite una trazabilidad integral, desde las materias primas hasta los productos terminados, empoderando a los consumientes conscientes con una transparencia completa. En el sector financiero, está revolucionando los pagos transfronterizos, los préstamos y las operaciones a través de plataformas de finanzas descentralizadas (DeFi). En el ámbito de la salud, está fortaleciendo la integridad de los registros médicos electrónicos y permitiendo el intercambio seguro de datos para la investigación colaborativa.
Historias de Éxito desde la Frontera de la Convergencia
Si bien se encuentra en sus etapas iniciales, la convergencia de estas tecnologías ya está generando historias de éxito convincentes en diversos sectores:
- En la moda, empresas como MVFW están aprovechando los NFT y las pasarelas virtuales para atraer a audiencias más jóvenes y monetizar las experiencias de moda digital.
- Gigantes automotrices como BMW están explorando Blockchain para crear historiales digitales a prueba de manipulaciones para los vehículos, mejorando la confianza y la transparencia.
- Plataformas DeFi como Aave están utilizando IA para automatizar la originación de préstamos y la evaluación de riesgos, impulsando la inclusión financiera.
- Líderes agrícolas como Haylettee están desplegando sensores IoT y Blockchain para optimizar los rendimientos de los cultivos al tiempo que permiten una transparencia completa de la cadena de suministro.
Los ejemplos son infinitos, abarcando sectores como el comercio minorista, la fabricación, la energía, el transporte y más allá. Sin embargo, estos son solo los primeros disparos; el verdadero potencial de esta convergencia apenas se ha aprovechado.
Abrazar la Convergencia
A medida que estas poderosas tecnologías continúan entrelazándose, las empresas se enfrentan a un punto de inflexión: pueden abrazar la convergencia o arriesgarse a la obsolescencia. Al aprovechar WEB3, IoT, IA y Blockchain de manera conjunta, las organizaciones visionarias pueden desbloquear nuevas líneas de ingresos, forjar relaciones más profundas con los clientes, impulsar prácticas sostenibles y blindar sus operaciones para el futuro.
La convergencia no es solo una revolución tecnológica, sino una reformulación fundamental de la forma en que las empresas crean y entregan valor. Y aquellos que den el salto tendrán la oportunidad de cosechar inmensas ventajas competitivas en esta frontera sin límites. El futuro pertenece a los audaces, los innovadores y aquellos dispuestos a surcar la ola de la convergencia hacia aguas inexploradas de oportunidades.
por Huenei IT Services | Apr 8, 2024 | Inteligencia Artificial
La convergencia de la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas está dando paso a un cambio de paradigma, donde las aplicaciones y soluciones inteligentes están destinadas a transformar prácticamente todas las industrias.
Esta poderosa sinergia entre inteligencia artificial e internet de las cosas está abriendo nuevas fronteras de análisis de datos en tiempo real, automatización inteligente y toma de decisiones basada en datos, prometiendo redefinir la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.
Análisis de Datos en Tiempo Real con IA e IoT
En el corazón de esta revolución se encuentra la capacidad de aprovechar los vastos almacenes de datos generados por los dispositivos IoT y extraer ideas útiles utilizando algoritmos de IA. Los sensores y dispositivos IoT, desplegados en diversos entornos, recopilan y transmiten continuamente datos sobre diversos parámetros, que van desde las condiciones ambientales hasta el rendimiento del equipo y el comportamiento humano.
Sin embargo, esta avalancha de datos solo tiene valor si se puede analizar eficazmente y traducir en información significativa. Aquí es donde brilla la IA, con su capacidad para procesar e identificar patrones dentro de enormes conjuntos de datos a velocidades sin precedentes. Al integrar la IA con los sistemas IoT, las organizaciones pueden obtener visibilidad en tiempo real de sus operaciones, lo que permite la toma de decisiones proactiva y una acción receptiva.
Por ejemplo, el mantenimiento predictivo es un excelente ejemplo de esta sinergia en acción. Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los sensores de la maquinaria industrial, detectar anomalías y predecir posibles fallas antes de que ocurran. Esto no solo minimiza el tiempo de inactividad y reduce los costos de mantenimiento, sino que también mejora la seguridad y prolonga la vida útil de los equipos críticos.
Automatización Inteligente de Tareas y Toma de Decisiones
Más allá del análisis de datos en tiempo real, la integración de inteligencia artificial e internet de las cosas está impulsando el desarrollo de aplicaciones inteligentes que pueden automatizar tareas y tomar decisiones informadas en función de los conocimientos obtenidos de los datos.
Estas aplicaciones aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático para aprender y adaptarse continuamente, lo que les permite optimizar los procesos y las operaciones de manera dinámica.
En el ámbito de las ciudades inteligentes, los sistemas IoT impulsados por IA pueden monitorear los patrones de tráfico, ajustar los tiempos de señalización y redirigir los vehículos para aliviar la congestión, reduciendo los tiempos de viaje y minimizando el impacto ambiental. De manera similar, en la agricultura de precisión, los algoritmos de IA pueden analizar los datos de humedad del suelo, los patrones climáticos y el estado de los cultivos de los sensores IoT para optimizar los horarios de riego, la aplicación de fertilizantes y los tiempos de cosecha, maximizando los rendimientos mientras se minimizan los consumos de recursos.
Las aplicaciones inteligentes impulsadas por IA e IoT no se limitan a los entornos físicos; también están transformando los dominios digitales. Los chatbots y los asistentes virtuales, por ejemplo, pueden aprovechar el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para brindar un apoyo personalizado y sensible al contexto, mejorando las experiencias de los clientes y optimizando las operaciones.
Aplicaciones e Impacto en Múltiples Industrias
Las aplicaciones de la integración de inteligencia artificial e internet de las cosas son vastas y de amplio alcance, y abarcan industrias tan diversas como la salud, la energía, el transporte y la fabricación.
En el sector de la salud, los dispositivos IoT impulsados por IA pueden monitorear los signos vitales de los pacientes, el cumplimiento de la medicación y los niveles de actividad, lo que permite el monitoreo remoto y la intervención temprana. Estos sistemas también pueden ayudar en el diagnóstico de enfermedades y la planificación del tratamiento mediante el análisis de imágenes médicas y datos de los pacientes.
El sector energético está aprovechando la IA y el IoT para optimizar la producción, distribución y consumo de energía. Las redes eléctricas inteligentes equipadas con sensores IoT y algoritmos de IA pueden equilibrar las cargas energéticas, detectar y responder a los cortes de suministro e integrar de manera más eficiente las fuentes de energía renovable.
En el transporte, la IA y el IoT están impulsando el desarrollo de vehículos autónomos, sistemas inteligentes de gestión del tráfico y mantenimiento predictivo para flotas. Estas tecnologías prometen mejorar la seguridad, reducir las emisiones y optimizar las operaciones logísticas.
Consideraciones Éticas y de Seguridad
Si bien el potencial de la integración de la IA y el IoT es innegable, también plantea importantes preocupaciones éticas y de seguridad que deben abordarse. La privacidad y la protección de datos son fundamentales, ya que los dispositivos IoT recopilan grandes cantidades de información potencialmente sensible, que podría ser explotada si no se asegura adecuadamente.
Además, los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA deben ser transparentes y explicables, particularmente en escenarios de alto impacto como la atención médica o los vehículos autónomos, donde las decisiones sesgadas u opacas podrían tener consecuencias graves.
Garantizar el desarrollo y la implementación responsables de las tecnologías de IA e IoT requiere un enfoque multifacético, que incluya medidas sólidas de ciberseguridad, el cumplimiento de principios y pautas éticas, y una colaboración continua entre los proveedores de tecnología, los encargados de formular políticas y los usuarios finales.
Abrazar el Futuro de las Soluciones Inteligentes
La integración de la IA y el IoT ya no es una visión futurista; es una realidad que está transformando rápidamente las industrias y dando forma al mundo que nos rodea. Los líderes tecnológicos que abrazan esta convergencia y aprovechan su potencial tienen la oportunidad de obtener una ventaja competitiva significativa.
Al aprovechar el poder del análisis de datos en tiempo real, la automatización inteligente y la toma de decisiones basada en datos, las organizaciones pueden optimizar sus operaciones, mejorar las experiencias de los clientes y impulsar la innovación de maneras que antes eran inimaginables.
Sin embargo, este viaje requiere un enfoque holístico, que abarque no solo la adopción de tecnologías de vanguardia, sino también un compromiso con el desarrollo responsable, las consideraciones éticas y el aprendizaje y la adaptación continuos.
A medida que navegamos por esta emocionante nueva era, una cosa es segura: la sinergia entre la IA y el IoT continuará empujando los límites de lo posible, permitiéndonos crear soluciones inteligentes que satisfagan las necesidades evolutivas de las empresas y la sociedad en general.
por Huenei IT Services | Mar 8, 2024 | Inteligencia Artificial
El auge de la AI Generativa en los chatbots conversacionales y los asistentes virtuales de atención al cliente ofrece una prometedora perspectiva para el futuro del soporte al cliente automatizado.
Sin embargo, la gran mayoría de los chatbots y las herramientas conversacionales impulsadas por IA aún luchan por superar sus limitados dominios predefinidos. Pero, ¿y si la IA pudiera ir más allá? Si bien los chatbots han sido fundamentales para automatizar las interacciones básicas con los clientes, la IA Generativa amplía el horizonte, ofreciendo una gran variedad de aplicaciones más allá de las respuestas predefinidas.
Aplicaciones en el mundo real
Echemos un vistazo más de cerca a cómo la IA Generativa está remodelando el soporte al cliente en diversas industrias:
- Seguimiento automático de tickets: Analiza los detalles y descripciones de los tickets de soporte para determinar instantáneamente el flujo correcto, ya sea a un equipo especializado, un agente específico o un flujo de trabajo automatizado. Enrutar con precisión un mayor volumen de tickets sirve para mejorar drásticamente los tiempos de respuesta generales.
- Mejora del conocimiento: Genera artículos de conocimiento contextuales, páginas de soporte de productos y preguntas frecuentes adaptadas a escenarios y problemas precisos de los clientes. La publicación continua de contenido hiperenfocado crea una sólida base de información tanto para clientes como para agentes.
- Aceleración de respuestas: Genera borradores de respuestas personalizadas instantáneas para consultas e incidencias de los clientes, analizando las interacciones y datos de resolución históricos. Los agentes simplemente revisan y finalizan las respuestas, disfrutando de enormes ganancias de productividad.
- Expansión de la automatización: Agiliza tareas de baja complejidad, como consultas de estado de pedidos, solicitudes de reembolso y programación de citas, completamente a través de conversaciones generativas automatizadas. Esto libera a los agentes para concentrarse en las interacciones con los clientes más complejas y gratificantes.
La IA Generativa revoluciona el soporte
La IA Generativa y las técnicas asociadas se encuentran en el corazón de la próxima era de la innovación en soporte al cliente. Como explica Jorge Attaguile, Fundador y Director de Operaciones de Huenei:
“Estamos trabajando en varias iniciativas con IA Generativa. Nuestra propuesta ayudaría en el proceso de atención al cliente, agilizando los tiempos de respuesta mediante la automatización de tareas. Los desarrollos varían según las necesidades de cada cliente”.
Imagine un escenario en el que los agricultores requieren asistencia inmediata sobre gestión de cultivos o consultas de la cadena de suministro. Nuestra iniciativa en curso para el sector agrícola aprovecha la IA Generativa para proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a las consultas de los clientes. Al analizar datos históricos y adaptar las respuestas a las necesidades individuales, la IA Generativa mejora la satisfacción del cliente al tiempo que libera tiempo valioso para que los agentes humanos se concentren en tareas complejas.
En el sector asegurador, el tiempo es crucial, especialmente cuando se trata de consultas sobre pólizas o tramitación de siniestros. Mediante la automatización de tareas, la IA Generativa agiliza tareas de baja complejidad como la programación de citas y respuestas a preguntas frecuentes. Esto no solo acelera los tiempos de respuesta, sino que también mejora la eficiencia operativa, permitiendo que los agentes asignen recursos a actividades de alto valor.
En el sector farmacéutico, donde el cumplimiento normativo y la precisión son primordiales, la IA Generativa sirve como un valioso recurso para los agentes humanos. Al proporcionar sugerencias y recursos en tiempo real, la IA Generativa ayuda a los agentes a resolver eficientemente problemas complejos de los clientes. Ya sea navegando por políticas reglamentarias o recomendando información sobre productos, la IA Generativa capacita a los agentes para ofrecer un servicio al cliente superior con confianza.
Los impactos de implementar la IA generativa en la función de atención al cliente son multifacéticos y convincentes. Al asimilar las interacciones históricas con los clientes y los datos de resolución, la IA puede redactar respuestas personalizadas en tiempo real, acelerando la velocidad de resolución en un 33% en promedio. Simultáneamente, los modelos generativos pueden procesar hasta 5 veces más el volumen de tickets de soporte en comparación con los equipos únicamente humanos, asegurando que más clientes obtengan respuestas oportunas. Esta combinación de mayores velocidades de respuesta y volúmenes más altos se correlaciona directamente con niveles de satisfacción del cliente de hasta el 89% entre los primeros adoptantes. Los equipos que aprovechan los borradores de respuesta generados por IA también ven un aumento del 45% en las tasas de resolución en el primer contacto, reduciendo los costosos intercambios de ida y vuelta. Con más problemas de clientes resueltos instantáneamente a través de conversaciones de autoservicio personalizadas, los volúmenes de llamadas disminuyen hasta un 18%, optimizando aún más los costos de soporte. Las cifras hablan por sí solas: la IA generativa ofrece experiencias al cliente mejores, más rápidas y rentables.
Como resume Attaguile, “la IA Generativa puede mejorar significativamente el proceso de atención al cliente al proporcionar respuestas rápidas, personalizadas y empáticas, además de automatizar tareas repetitivas”.
Recomendaciones para actuar
Al explorar el potencial transformador de la IA Generativa en soporte al cliente, considere las siguientes recomendaciones:
Evalúe el flujo de trabajo actual: Realice una evaluación exhaustiva de su flujo de trabajo existente en atención al cliente para identificar áreas donde la IA Generativa pueda impulsar mejoras tangibles.
Proyectos piloto y pruebas de concepto: Inicie proyectos piloto o pruebas de concepto para evaluar la viabilidad y efectividad de las soluciones de IA Generativa dentro de su organización.
Colabora con expertos en IA: Consulte con proveedores o consultores expertos en IA Generativa para aprovechar su experiencia y asegurar una implementación exitosa.
Monitoreo y optimización continuos: Monitoree y optimice continuamente las soluciones de IA Generativa para alinearlas con las necesidades y objetivos empresariales en evolución, asegurando el éxito sostenido en las iniciativas de soporte al cliente.
En conclusión, la IA Generativa representa un cambio de paradigma en soporte al cliente, ofreciendo oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia, aumentar la satisfacción del cliente y generar un ROI tangible. Al trascender las limitaciones de los chatbots tradicionales y adoptar aplicaciones innovadoras, las organizaciones pueden elevar sus experiencias de servicio al cliente a nuevas alturas. Aproveche el poder de la IA Generativa hoy y revolucione su enfoque de soporte al cliente en la era digital.
