1. Técnicas y metodologías de inteligencia artificial
De esta tecnología derivan diferentes técnicas, entre las cuales destaca el aprendizaje automático o machine learning. En este caso, los algoritmos recogen grandes cantidades de datos y utilizan la estadística para identificar patrones de comportamiento. Después, pueden aplicar estos patrones para tomar decisiones con la mínima intervención humana. Esta técnica permite a las máquinas aprender y tener capacidad de mejora propia. Esto puede ayudar a las empresas a predecir, por ejemplo, el comportamiento de los clientes o a hacer un mantenimiento más eficiente de sus instalaciones.
Otra técnica interesante es el aprendizaje profundo o deep learning, una variante de la técnica anterior que imita la red neuronal de las personas. Es más autónomo y sofisticado, y permite procesar grandes volúmenes de datos en tiempos muy competitivos para resolver problemas clásicos que surgen en el aprendizaje automático. Algunos ejemplos de ello son la clasificación, la clusterización o la regresión. Esta técnica ha dado muy buenos resultados en la identificación y el etiquetado de imágenes, por ejemplo.
El abanico de tecnologías de inteligencia artificial es muy amplio. Por un lado, estos sistemas de computación pueden basarse en software y trabajar de manera virtual, como es el caso de los asistentes de voz, el análisis de imágenes, los sistemas de reconocimiento de voz o los buscadores. Por otro lado, también pueden integrarse en dispositivos de hardware, como en el caso de los robots, los drones, los vehículos autónomos o los móviles.
2. Beneficios y aplicaciones para empresas
Algunos de los beneficios que puede aportar la inteligencia artificial a tu negocio son:
Automatiza tareas rutinarias y aumenta la productividad.
Agiliza la toma de decisiones y mejora las estrategias empresariales.
Genera aprendizaje de los errores, evitando volver a cometerlos.
Fomenta la creatividad y la innovación.
Ahorra tiempo y costes, además de optimizar los recursos de la empresa, tanto humanos como materiales.
Mejora la atención a los clientes y aumenta las oportunidades de venta.
Mejora la calidad del producto o servicio ofrecido.Thomas H. Davenport clasifica en su libro The AI Advantage tres tipos de tecnologías de inteligencia artificial aplicada a la empresa:
Para automatizar procesos de trabajo estructurados y repetitivos.
La automatización de procesos implica mecanizar tareas manuales para realizarlas con menos tiempo y recursos, por ejemplo en la fabricación de productos. La optimización logística, otro ejemplo, es de utilidad para planificar rutas y ahorrar tiempos de desplazamiento en empresas como las de transporte.
Para obtener información a través del análisis de datos estructurados.
El análisis de datos recopilados y organizados permite obtener información de interés, como por ejemplo una predicción del comportamiento del público, y tomar decisiones sobre el modelo de negocio. Esto se puede aplicar en el marketing y la publicidad o en la mejora de experiencia de usuario, entre otros.
Para interactuar con clientes y personas trabajadoras.
La atención al cliente con chatbots es más eficiente puesto que se da respuesta de forma automática y en tiempo real a sus necesidades, con menos inversión de recursos. La asistencia virtual también puede ayudar a nivel interno y organizativo y colaborar con el equipo humano como apoyo en algunas tareas.
Un ejemplo interesante de innovación con inteligencia artificial es el de EchoSense, seleccionado como mejor proyecto en el programa AI4ALL: Inteligencia Artificial aplicada a la Industria, organizado en 2023 por el Parc de Recerca con el apoyo del Departamento de Empresa y Trabajo de la Generalitat de Cataluña y otras entidades. La tecnología de EchoSense utiliza ecos de onda para explorar espacios en 3D, con aplicaciones en los campos de la seguridad, la monitorización de signos vitales y patrones de comportamiento y el control. El sistema puede monitorizar, por ejemplo , a personas mayores que viven solas, evitar muertes por ahogamiento en piscinas privadas o detectar la presencia infantil en coches para evitar olvidos.
Otro ejemplo interesante de aplicación de la tecnología al contexto real es el que realizó Barcelona Servicios Municipales a través de la app ApparkB, desarrollada por el Grupo AIS. El servicio, actualmente incluido en la aplicación Smou, permite pagar el estacionamiento de zona azul y verde, pero también utiliza la analítica de datos para hacer predicciones de la ocupación de plazas de aparcamiento en lugares y horas determinadas y para identificar las plazas disponibles en el navegador. El objetivo es optimizar el tiempo de los conductores que buscan aparcamiento y reducir las emisiones de CO₂ de sus vehículos, más altas cuantas más vueltas dan para estacionar.