Cinco pasos para aplicar la inteligencia artificial a nivel profesional o en la empresa. Y el ejemplo del servicio Baby en Camino

Para que un profesional, gerente, ejecutivo o dueño de empresa y una compañía incorporen y utilicen efectivamente las herramientas de inteligencia artificial se deben seguir varios pasos

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Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) facilitan automatizar las operaciones y los procesos tanto a nivel profesional como en las empresas, pero se debe seguir un conjunto de pasos.

De la misma forma, también se pueden generar nuevos productos o servicios, como en el caso del emprendimiento Baby en Camino.

Gloria Isaza y Carlos Chinchilla fundaron Baby en Camino para ofrecer una solución a padres y madres desde la semana 30 o séptimo mes.

A partir de ecografías convencionales de varias dimensiones (3D, 4D o 5D) se obtienen imágenes hiperrealistas, que muestran los rasgos como en una fotografía, logrando una visualización completa y una mejor experiencia.

“Esta idea la pensamos desde hace un tiempo, pero la tecnología no estaba”, explicó Isaza.

El algoritmo de IA generativa (IAG) utilizado se basa en un motor o modelo denominado Stable Diffusion, el cual es entrenado a partir de imágenes ecográficas mediante una técnica conocida como fine tuning, que a su vez reutiliza la arquitectura de redes neuronales.

Los modelos aprenden las características generales del desarrollo del bebé y también captan las sutilezas y variaciones individuales, lo que permite una mayor personalización.

El servicio es en línea desde el contacto con los clientes, las instrucciones o recomendaciones, el envío de ecografías y los datos adicionales que se requieren hasta la generación de las imágenes (se tarda menos de 30 segundos). Luego Baby en Camino realiza el trabajo de enriquecimiento de la imagen. El costo es de unos $10.

Actualmente se han generado más de 100 imágenes a clientes de España, Colombia, Costa Rica, Ecuador y Panamá en apenas tres meses de operación.

“Cumplimos un anhelo de los padres de tener un recuerdo tangible, la primera foto para el álbum del bebé y comenzar su historia”, dijo Chinchilla, quien había iniciado un emprendimiento anterior llamado Nius.TV, que convertía noticias en video, y que vendió posteriormente a una firma alemana.

Las aplicaciones de IA a nivel profesional y empresarial son variadas. Empezando por la automatización de correos electrónicos, redacciones de redes sociales y publicidad digital. También se puede generar código para páginas y sitios web, así como análisis o revisión de documentos.

La IA puede utilizarse en asesoría legal, ingeniería de software, gerencia, contabilidad y ventas. Para gestión de flujo de caja, de depósitos a bancos, de rotación de mercadería y de inventarios en hoteles o tiendas. Otra área en que puede usarse es en inteligencia de negocios, clusterización de clientes y definición de patrones de comportamientos, entre otros.

Cuando se utiliza cada herramienta se aprovecha el conocimiento y la experiencia del profesional, gerente, ejecutivo o colaborar para dar las instrucciones o prompts a las herramientas y para fiscalizar sus resultados. Entre mejores sean los prompts, mejores son los resultados.

La diferencia, respecto a los sistemas actuales que cumplen esas funciones, es que la IA genera análisis y recomendaciones automatizadas para la toma de decisiones. De hecho, esas herramientas pueden enriquecerse, para brindar resultados más ágiles y rápidos, incorporando la IA mediante aplicaciones de integración o API’s.

“Tenemos una gran mina de diamantes en bruto y con IA se obtiene valor”, dice Michael Ballestero, asesor y especialista en ciencias de la computación y datos con más de 15 años de experiencia en proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático.

La incorporación de herramientas de IA se puede hacer en poco tiempo. En las empresas puede tardar varias semanas. Los propietarios, gerentes, ejecutivos, asesores legales o financieros y profesionales de distintos campos las pueden incorporar mediante procesos de mentoría o coaching.

El proceso también se aplica con entrenadores deportivos personales, mentorías gerenciales, o consultores gerenciales y de mercadeo.

En mercadeo, por ejemplo, con IA se analizan grandes cantidades de datos para obtener información valiosa del comportamiento, las preferencias y las tendencias. Evolucionará.

Se esperan aplicaciones de búsqueda por voz, reconocimiento de imágenes y la publicidad predictiva. Así se puede ofrecer contenido, recomendaciones y ofertas específicas y relevantes a cada cliente, mejorando su satisfacción y las tasas de éxito más probables.

Globant estima que solamente en mercadeo la inversión de IA aumentará a $29,790 millones para 2025 y que, al automatizar el trabajo, los especialistas podrán liberar aproximadamente 3,5 horas a la semana.

Gartner sostiene que las empresas que adopten la IAG aumentarán su rendimiento un 25%como mínimo para 2025, cuando más de la mitad de ellas estarán en una etapa de estabilidad o de madurez en el uso de la tecnología. El mercado alcanzaría un total de casi $135.000 millones.

Pasos

Para implementar las plataformas y herramientas de IA a nivel personal, profesional y empresarial, es conveniente seguir los siguientes pasos:

1. Objetivo claro

Se debe definir cuál es el problema a resolver y adónde se quiere llegar a nivel profesional o empresarial, tanto en microempresas o corporaciones, en función de metas concretas de ingresos, atención de clientes o productos nuevos. De seguido, se revisa si es realizable con la IA.

En mercadeo el objetivo puede ser la segmentación de clientes, mejorar la personalización u optimizar campañas publicitarias, tener un objetivo bien definido servirá como guía durante el proceso de implementación de la IA.

La comprensión del objetivo facilita el flujo del proceso con cada uno de los pasos en el camino hacia la adopción de la inteligencia artificial, tanto para la propia empresa o profesional como para sus proveedores y asesores.

A nivel personal —profesional, gerencial y ejecutivo— es similar. Se debe identificar primero las tareas que se realizan repetitivamente todos los días o aquellas que consumen más tiempo y esfuerzo mental.

2. Diseño de estrategia

A partir de los objetivos definidos se diseña una estrategia, ajustada tanto al contexto como a la necesidad del profesional o empresa, y definiendo los tiempos de ejecución.

Se debe entender las actividades y los procesos desde lo más básico de la operación, identificando las unidades de acción o tareas repetitivas, para definir cuáles pueden automatizarse mediante software de Robotic Process Automation (RPA) y liberando tiempo a quienes las realizaban, con el fin de que realicen tareas más estratégicas.

“Eso ya se viene implementando desde hace años atrás”, explicó Esteban Vallejo, gerente y fundador de Doer y Next IA, que brinda asesoría también en IA. “Antes había que configurarlo de forma más manual. Sin embargo, ha evolucionado. Ahora es más inteligente, más automatizado, con las nuevas herramientas”.

Las nuevas herramientas también facilitarán el análisis de la información disponible en grandes volúmenes o Big Data. En lugar de hacer el análisis manual —por ejemplo, de los datos de cada tienda o sucursal en tiempo real— se utiliza la IA según los distintos indicadores y variables. Además de la evaluación de lo ocurrido o lo que está ocurriendo, se podría obtener análisis predictivos.

La estrategia se construye con un método llamado 4-3-4, donde se divide el año en cuatro trimestres y cada mes en cuatro semanas, explicó Ballestero. De seguido, se determinan las tareas de cada semana, mes o trimestre. A partir de ahí se eligen las herramientas que se pueden utilizar.

3. Elección de las herramientas

Existen diversas herramientas de IA, cada una con sus propias ventajas y desventajas. Desde el auge de la IA Generativa se contabilizan más de 500 aplicaciones.

La cantidad de herramientas disponibles obliga a seleccionar la o las que mejor se alineen con los objetivos y las necesidades profesionales o empresariales, acelerando el proceso de logro, liberando tiempo y mejorando la eficiencia.

“Si la tarea implica redactar cualquier tipo de texto, adaptar contenidos a diferentes formatos, revisar documentos, traducir, resumir o clasificar información, definitivamente alguna herramienta de Inteligencia Artificial puede hacerlo más rápido y, posiblemente, mejor”, dijo Yajaira Chung, fundadora de Historieria y también asesora en mercadeo digital (especialmente en storytelling) e IA a nivel profesional y de pequeños negocios.

Se esperan mejoras, además, en aplicaciones de IA actuales como chatbots, asistentes inteligentes (Siri de Apple, Alexa de Amazon o Echo de Google) y en ciberseguridad para detectar y solventar carencias.

4. Capacitación

La adopción y aprovechamiento de la IA exige invertir en la capacitación. Se debe conocer y dominar tanto el uso de las herramientas y definir con precisión los prompts como para evaluar los resultados, comprender los riesgos y resolver cualquier problema que surja. La capacitación es crucial.

La IAG permitirá crear automáticamente estrategias de ventas o campañas de lanzamiento, realizar análisis financieros, diseñar un producto o servicio y definir una estrategia financiera de inversión tanto en activos como en banca, entre otras muchas tareas.

La empresa, sus ejecutivos y gerentes y el personal que usen las plataformas y herramientas deben tener la capacidad para realizar las indicaciones o prompts y para determinar si el producto entregado por las plataformas de IAG es o no utilizable.

El resultado entregado por la plataforma también puede servir para que las personas realicen sus propios análisis, creaciones o soluciones. Eso requerirá mayores competencias, conocimientos, destrezas y habilidades.

“Estar dispuestos a aprender es fundamental”, insistió Chung.

5. Prueba y aprende

Es esencial adoptar un enfoque de prueba y aprendizaje, comenzando de manera gradual, midiendo los resultados, aprendiendo de los errores y escalando o aumentando progresivamente los esfuerzos de IA en otras operaciones de la empresa o a nivel personal.

El enfoque de prueba y aprende ayuda a reducir el riesgo asociado con las herramientas de IA y permite optimizar la estrategia con el tiempo.

No hay que esperar al final de estas etapas para incorporarlas. Las herramientas se empiezan a usar conforme avanza el proceso y aplicando pruebas de control para determinar sus resultados y ajustes.

Se debe tener claro que, tanto a nivel profesional como empresarial, se va cumpliendo una curva de aprendizaje. “Es una mejora constante”, recalcó Vallejo.