En el estudio The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, publicado por McKinsey Digital, se concluye que la IA generativa podría sumar hasta 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial, además de significar un incremento considerable de la productividad en miles de industrias.
En el estudio The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, publicado por McKinsey Digital, se concluye que la IA generativa podría sumar hasta 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial, además de significar un incremento considerable de la productividad de miles de industrias.
A continuación, exploramos el fascinante mundo de la inteligencia artificial generativa y su impacto en el entorno empresarial. Si quieres saber cómo la IA generativa está transformando la productividad de los negocios, así como conocer algunos ejemplos de su aplicación en las diferentes áreas de una organización, sigue leyendo.
El papel de la IA generativa dentro de las organizaciones
En la actualidad, la IA generativa desempeña un papel cada vez más importante en el entorno laboral, impulsando la productividad y transformando la forma en que trabajamos. Sin ir más lejos, según Generative AI at Work, publicado por la National Bureau of Economic Research (NBER), el acceso a la asistencia de la IA aumenta la productividad de los agentes en un 14% y “genera una disminución de casi el 25% en las solicitudes de los clientes para hablar con un gerente”, entre otros.
En este sentido, es fundamental identificar las áreas donde se puede implementar una solución basada en IA generativa, con el objetivo de automatizar tareas repetitivas y laboriosas para que los profesionales puedan dedicarse a actividades de valor añadido. De este modo, en consecuencia, aumenta la eficiencia operativa y, por tanto, la rentabilidad de la compañía. ¿En qué áreas puede la IA generativa contribuir a aumentar la productividad?
Ideación de prototipos y soluciones nuevas para equipos de diseño de producto y creatividad.
Generación de contenido personalizado para las áreas de marketing y publicidad.
Optimización de chats y mensajes para la atención y servicio al cliente.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para el área Legal y de cumplimiento.
Análisis e insights en investigación de mercado para el desarrollo de productos y servicios.
Análisis predictivo para optimizar cadenas de suministro.
Análisis de datos y predicción de tendencias de mercado para finanzas.
Desarrollo de programas de capacitación y detección de áreas de oportunidad en la gestión de talento para recursos humanos.
Esto no significa que la IA generativa tenga la capacidad de suplantar a un equipo de trabajo, sino que se trata de una solución complementaria que, combinada con la colaboración entre humanos, contribuye a minimizar la inversión de tiempo, reducir los costes de mano de obra y recursos y mejorar la experiencia de cliente al ofrecer soluciones más personalizadas.
¿Cómo la IA generativa puede aumentar la productividad de tu empresa?
Te explicamos algunos contextos en los que la IA generativa puede marcar una diferencia significativa dentro de tu organización:
Automatización de tareas creativas: es posible automatizar tareas creativas que normalmente requerirían tiempo y esfuerzo. Esto permite a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y de alto valor.
Aceleración del proceso de diseño: al generar automáticamente múltiples opciones y variantes, la IA generativa permite a los colaboradores explorar rápidamente diferentes ideas y tomar decisiones basadas en un abanico de posibilidades mucho más amplio.
Personalización y recomendaciones: las herramientas de IA generativa pueden ayudar a las empresas a ofrecer productos y servicios altamente personalizados. Al comprender los datos y las preferencias del cliente, es posible generar recomendaciones personalizadas y adaptar la experiencia del usuario a las necesidades individuales, aumentando su nivel de satisfacción y fidelización.
Optimización de procesos: la IA permite optimizar los procesos empresariales al identificar patrones y tendencias ocultas en los datos. Esto ayuda a mejorar la eficiencia operativa, reducir los costes y minimizar las probabilidades de errores.
Innovación y generación de ideas: como ya se ha mencionado, la IA generativa es una herramienta para la generación de ideas y la innovación. Al crear contenido creativo y original, ayuda a inspirar y a fomentar la creatividad en el proceso de ideación.
¿Cómo la IA generativa está transformando el éxito empresarial?
Una implementación efectiva de IA generativa en distintos departamentos de una organización permite aumentar el éxito empresarial al utilizar técnicas avanzadas para el análisis de datos y la generación de insights, así como para abordar desafíos relacionados con conjuntos de datos limitados o desequilibrados.
Análisis de datos y descubrimiento de patrones ocultos
Al aplicar técnicas de aprendizaje automático, las redes generativas adversarias (GAN) pueden aprender de los datos existentes y generar nuevos datos que se ajusten a la distribución de los datos de entrenamiento.
De acuerdo con la Guía básica de la IA, de Oxford Internet Institute en colaboración con Google: “las redes generativas adversarias (GAN) son pares de sistemas de IA entrenados para crear contenido y completar tareas más rápido que un sistema que trabaja solo”. Esto puede ayudar a revelar tendencias, relaciones y patrones que podrían no ser evidentes a simple vista. Al descubrir estos insights, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Generación de datos sintéticos para aumentar el conjunto de datos limitados o desequilibrados
En muchas ocasiones, las empresas pueden no contar con datos suficientes o con desequilibrios en sus conjuntos de datos. Los desequilibrios en conjuntos de datos se refieren a una situación en la que los datos de una clase o categoría específica son considerablemente menos comunes que los de otras clases o categorías.
Los conjuntos de datos limitados o desequilibrados pueden afectar la precisión y confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático. Cuando hay una representación limitada en el conjunto de datos, puede haber un sesgo en el modelo, lo que podría llevar a decisiones erróneas o resultados no deseados.
No obstante, la IA generativa puede abordar este desafío al generar datos sintéticos que se asemejan a los datos reales; sin embargo, es importante tener en cuenta que los datos sintéticos generados por IA son de calidad inferior a los datos reales, ya que dependen de la propia calidad de los datos de entrenamiento y del algoritmo utilizado. Por ello, se recomienda utilizar datos sintéticos junto con datos reales para aumentar la cantidad de datos disponibles, mejorar los modelos de aprendizaje y obtener resultados de mayor calidad.
Para la generación y el tratamiento de datos sintéticos, se pueden seguir las siguientes consideraciones:
Identificar las áreas en las que los datos sintéticos pueden ser de utilidad.
Cumplir con las regulaciones y políticas de privacidad al usar datos reales para generar datos sintéticos. Se debe garantizar que los datos generados no contengan información confidencial o identificable.
Realizar pruebas y validaciones para asegurar que los datos sintéticos sean adecuados y estén alineados con los objetivos del proyecto.
Registrar y documentar el proceso utilizado para generar los datos sintéticos. Esto ayudará a mantener la trazabilidad y la transparencia en el uso de la información y en los resultados.
A medida que los datos reales evolucionan, es importante actualizar los datos sintéticos para que sigan siendo representativos y útiles.
Estas recomendaciones y casos específicos para la generación y el uso de datos sintéticos depende también del sector en el cual se encuentre la organización.
IA generativa en acción
A través de ejemplos concretos, es posible visualizar cómo la IA generativa está transformando diferentes industrias y cómo las empresas pueden aprovechar esta tecnología para mejorar su eficiencia y rentabilidad:
Publicidad personalizada: Meta Business Suite cuenta con AI Sandbox para anunciantes, una herramienta capaz de emplear IA generativa para personalizar anuncios, ajustándolos a los intereses y preferencias de compra de cada usuario.
Diseño industrial: la IA generativa se puede emplear en la industria manufacturera para el diseño de piezas y componentes. Un ejemplo de ello es Autodesk Dreamcatcher, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para diseñar piezas y componentes que se ajusten a las especificaciones y normas de fabricación.
Automatización de procesos de negocio: la IA generativa es capaz de analizar tareas repetitivas y automatizarlas, para mejorar la eficiencia y reducir errores en el proceso. Un ejemplo es Blue Prism, que utiliza aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje en RPA.
Generación de contenido: la IA generativa puede crear contenido, como artículos, un resumen de noticias y otros elementos audiovisuales, que se ajusten a la voz y estilo de cada marca. Un ejemplo es Ad Creative.IA, una plataforma que analiza colecciones de contenidos creativos para generar ads publicitarios originales y adaptados a las distintas redes sociales.
Modelos de aprendizaje automático en cuanto a producción: mediante la generación de datos sintéticos, se pueden generar modelos de aprendizaje automático en cuanto a producción, es decir, listos para su implementación y uso en un entorno en vivo. Un ejemplo de este tipo de herramienta es TensorFlow.
La IA generativa es una tecnología que está transformando la forma en la que las empresas abordan los desafíos y aprovechan las oportunidades del mercado, ya que ofrece un gran potencial para aumentar la productividad, mejorar la eficiencia y fomentar la innovación.
Es importante destacar que la implementación de este lenguaje en una empresa requiere de un enfoque cuidadoso y estratégico. La comprensión profunda de la tecnología y sus aplicaciones, junto con la planificación y la capacitación adecuada, son fundamentales para aprovechar al máximo las ventajas de esta tecnología.
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