¿Puede la inteligencia artificial optimizar los procesos de tu empresa?
Todas las empresas tienen procesos vitales que necesitan optimizar y controlar. Estos podrían ser procesos físicos, como la producción de productos químicos o materiales o la fabricación discreta. O podrían ser procesos de negocio, como la gestión de la cadena de suministro o la logística.
Sean cuales sean sus procesos, deseas maximizar y mantener la calidad de los resultados al tiempo que minimiza el costo y el esfuerzo. Y a menudo estás tratando de lograr estos objetivos usando datos incompletos, escasos o ruidosos.
La inteligencia artificial, como es de esperar, juega un papel clave para ayudar a las empresas a mejorar sus procesos.
Las empresas de Big Data son pioneras en la utilización de la IA para mejorar los procesos empresariales. Sin embargo, también las pequeñas empresas pueden beneficiarse de todo lo que los algoritmos de aprendizaje automático tienen para ofrecer. La inteligencia artificial se puede utilizar para acelerar los procesos, hacerlos más fáciles de llevar a cabo o hacer que las empresas sean más rentables.
En los últimos años, la adopción de soluciones de inteligencia artificial por parte de las empresas se ha generalizado cada vez más. De hecho, cada vez es más común utilizar estas técnicas para realizar análisis y predicciones con el fin de aprovechar la creciente cantidad de datos que tienen en cuenta un mayor número de variables. Esto agiliza los procesos de toma de decisiones, de modo que las decisiones estén cada vez más informadas, ya que se basan en más datos de múltiples fuentes.
La optimización de procesos es una de las disciplinas a las que la inteligencia artificial está agregando más valor. El enfoque para desarrollar soluciones que mejoren esta optimización es holístico, teniendo en cuenta las múltiples interrelaciones que pueden existir entre datos, dispositivos, áreas o participantes. Por esta razón, la resolución de este tipo de preguntas se lleva a cabo de una manera más detallada, resolviendo problemas específicos de modo que, al combinar todas las perspectivas, se logre un resultado más favorable que el logrado por cada una de las soluciones individualmente.
Dentro del sector industrial, hay muchas áreas que están aprovechando las nuevas tecnologías para optimizar el logro de resultados positivos. Los procesos llevados a cabo en las empresas son muy diversos y afectan a todas sus unidades de negocio, ya sea por separado o combinadas con otras. Los procesos de gestión y reemplazo de activos, la gestión de inversiones, el mantenimiento y la gestión de proyectos, etc., se han beneficiado de la inclusión de técnicas de inteligencia artificial.
IA para la automatización de procesos
La automatización de procesos se refiere al uso de la tecnología para automatizar cualquier proceso y, a menudo, eliminar por completo el factor humano. Todas las empresas tienen tareas aburridas y repetitivas. Tales tareas son las candidatas para ser automatizadas. A pesar de que los robots a menudo vienen a la mente cuando se menciona la automatización, también pueden referirse a un software simple que es capaz de reemplazar a los humanos en una tarea específica.
Hay muchos ejemplos de automatización de procesos en las empresas. La NASA utilizó varios sistemas RPA (Automatización de Procesos Robóticos) para automatizar los pagos, el gasto y los recursos humanos. Estaban satisfechos con los resultados y planean implementar sistemas más complicados. En términos de complejidad, los sistemas RPA siempre fueron los más fáciles de implementar. Incluso Jim Walker, el líder detrás de estos proyectos, no pensó que fueran demasiado complicados: "Hasta ahora no es ciencia espacial".
Cómo la IA puede optimizar los procesos
Dado que la inteligencia artificial es prácticamente aplicable a cualquier escenario, hay muchas maneras en las que puede ayudar a optimizar los procesos de negocio. Los algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático solo necesitan Big Data para funcionar. Si puedes proporcionarlo, puedes beneficiarte de su potencial. Se explican a continuación algunas de las formas en que la inteligencia artificial puede ayudar a tu negocio.
Optimización de ventas y marketing con IA
La inteligencia artificial es excelente para mejorar las ventas. Puede ayudar a los minoristas a organizar su inventario, planificar el diseño de su tienda y predecir lo que sus clientes quieren comprar.
La IA puede ayudar también a los vendedores a averiguar qué artículos necesitan poner a la venta. Ayuda a las empresas a dirigir los anuncios a las personas adecuadas y les ayuda a entender por qué está detrás de la compra.
IA en la fabricación
La fabricación ya cuenta con automatización y robótica en abundancia. A pesar de que la inteligencia artificial se menciona a menudo junto con la robótica, la robótica tradicional no cuenta con la IA en su sentido central. Los robots no hacen análisis de Big Data y no aprenden mientras trabajan.
La inteligencia artificial puede cambiar eso. La motivación detrás de la automatización de procesos robóticos con aprendizaje automático es integrar robots con humanos en la cadena de suministro. Podemos referirnos a ello como automatización inteligente. El objetivo es que los humanos trabajen junto con robots en el mismo lugar de trabajo. Los robots pueden usar la visión por ordenador para trabajar correctamente alrededor de los humanos, y pueden aprender de su interacción para evitar que ocurran accidentes.
Algunas de las mejoras que se pueden obtener son:
Analizar datos para identificar valores atípicos, incluso para datos escasos y ruidosos.
Cuantificar la incertidumbre para enfocar las mejoras del proceso en las rutas con más probabilidades de tener éxito.
Comprender dónde se necesitan más datos en sus procesos de producción.
Diseñar parámetros de proceso óptimos para mejorar la calidad, la eficiencia energética y el rendimiento.
Supervisar los datos de producción para refinar los modelos e identificar posibles cambios en el proceso.
Diferencia entre la inteligencia artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y el Aprendizaje Profundo (DL)
No sirve de nada comparar estos tres términos, ya que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son subáreas de la inteligencia artificial. Veamos cada uno de ellos:
Inteligencia artificial (IA): los algoritmos simulan, aunque parcialmente, el comportamiento inteligente/humano
Aprendizaje automático (ML): métodos y algoritmos estadísticos que permiten a los ordenadores aprender automáticamente a partir de los datos recopilados; las máquinas "crean" algoritmos por sí mismas al descubrir patrones en datos de la vida real: no hay que proporcionarles información sobre cómo resolver problemas. Lo hacen recopilando y clasificando datos.
Aprendizaje profundo (DL): subgrupo de aprendizaje automático; estos algoritmos de aprendizaje automático se basan en redes neuronales profundas. Ni siquiera se definen las reglas, se crean mediante el autoaprendizaje, basado en los datos recopilados.
Mejores prácticas para una implementación fluida de la IA
¿Cómo implementar de forma fluida la IA? A continuación se explican algunas prácticas que pueden ayudar.
Preparar al equipo
Es importante recordar que la IA es una herramienta que necesita la dirección de un equipo de expertos. Por lo tanto, antes de seguir adelante con la implementación de un sistema de IA, primero se debe invertir en la capacitación de las partes interesadas.
Además, para que los empleados participen en el proceso, este debe ser transparente sobre la estrategia de implementación de la IA. Desglosar las diversas características de la herramienta de IA que se utilizará y aclarar qué problemas se desean resolver con cada una de ellas. Hay que hacer saber a los empleados cómo se ve afectado cada departamento y la forma en que se mejorarán los flujos de trabajo, también es una excelente manera de disipar cualquier escepticismo en torno a la introducción de nuevas tecnologías.
Comprender los datos
La IA solo puede funcionar tan bien como los datos lo permiten. Una de las principales razones por las que las organizaciones no obtienen el ROI deseado de su sistema de inteligencia artificial es que no han preparado adecuadamente sus datos sin procesar.
Es importante no cometer el mismo error y reunir un equipo de expertos para revisar los datos de la organización y prepararlos para su análisis. También buscar información faltante, errores o información sesgada y recordar comprobar que existen todas las relaciones entre los datos y las predicciones que se quiere hacer.
Tal análisis también puede ayudar a dar forma a las expectativas con respecto a los resultados que se obtendrán, ya que podría detectar limitaciones y límites que no puede mejorar.
Entrenar los modelos de IA
Otra mejor práctica de implementación de IA que se debe seguir es entrenar adecuadamente su IA. La formación integral de IA incluye tres etapas distintas: formación inicial, validación de la formación y pruebas.
La primera etapa comienza introduciendo un gran conjunto de datos preparados en el modelo para iniciar el "proceso de aprendizaje". Durante esta etapa, se puede comprobar si hay errores tempranos que puedan ocurrir.
Pasando a la segunda etapa, se está preparado para evaluar el rendimiento del sistema de IA utilizando un nuevo conjunto de datos de validación. Cualquier error o descuido en la etapa de entrenamiento inicial se hará visible aquí.
Por último, se puede probar el sistema con datos no estructurados del mundo real. Si el algoritmo funciona bien, está listo para ser lanzado. Si no es así, se debe reiniciar el entrenamiento desde cero.
Determinar los casos de uso
Escuchar sobre todo lo que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden lograr podría hacer que sea difícil identificar un punto de partida ideal. Sin embargo, determinar el caso de uso correcto puede marcar la pauta para una estrategia de implementación de IA exitosa en la organización.
Este proceso se puede completar fácilmente cuando se tiene un problema real en mente, acompañado del conjunto correcto de datos. Entonces todo lo que se tiene que hacer es crear un caso de negocio y empezar a probar las hipótesis. A menudo es útil ver cómo los competidores han aprovechado la IA para resolver problemas similares.
Medir y hacer un seguimiento de los resultados
Puede ser muy divertido experimentar con la IA, pero no hay que olvidar que sigue siendo un proyecto empresarial que debe obtener ciertos resultados. Para mantener la inversión bajo control en todo momento, hay que establecer objetivos medibles que se puedan verificar al final de cada paso de implementación.
Además, hay que asegurar que cada acción que se realice, se alinee con los objetivos de la organización. Esto permitirá identificar cualquier desviación tan pronto como ocurra en lugar de al final del proyecto. La IA aprende continuamente del entorno con el que interactúa, por lo que es crucial que nunca se deje de probar si su rendimiento sigue en el nivel deseado.
Desafíos de la implementación
La implementación de la IA no es una tarea sencilla e implica una serie de desafíos. Tenerlos en cuenta es vital para llevar a cabo el proceso correctamente.
Datos insuficientes o de baja calidad
Los sistemas de IA son un tipo de sistema artificial e inteligente que funcionan al ser entrenados en un conjunto de datos relevantes para el tema que están abordando. Sin embargo, las empresas a menudo luchan por "alimentar" sus algoritmos de IA con la calidad o el volumen adecuado de datos necesarios, ya sea porque no tienen acceso a ellos o porque esa cantidad aún no existe.
Este desequilibrio puede conducir a resultados discrepantes o incluso discriminatorios al operar su sistema de IA. Este problema, también conocido como el problema del sesgo, se puede prevenir si se asegura de utilizar datos representativos y de alta calidad. Además, sería mejor comenzar su viaje de IA con algoritmos más simples que pueda comprender fácilmente, controlar en caso de sesgo y modificar en consecuencia.
Infraestructuras obsoletas
Para que los sistemas de inteligencia artificial den los resultados esperados, se necesitan procesar grandes cantidades de información en fracciones de segundo. La única manera de lograrlo es operando en dispositivos con una infraestructura y capacidades de procesamiento adecuadas.
Sin embargo, muchas empresas todavía están utilizando equipos obsoletos que de ninguna manera son capaces de asumir el desafío de la implementación de la IA. Por lo tanto, no hace falta decir que las empresas que quieren revolucionar sus métodos de aprendizaje y desarrollo con el aprendizaje automático deben estar preparadas para invertir en infraestructura, herramientas y aplicaciones que estén tecnológicamente avanzadas.
Integración en los sistemas existentes
Incorporar la IA en el programa de entrenamiento es mucho más que descargar algunos complementos. Debe de tomarse un tiempo adicional para considerar si tiene el almacenamiento, los procesadores y la infraestructura necesarios para que el sistema funcione correctamente.
Al mismo tiempo, los empleados deben estar capacitados para usar las nuevas herramientas, solucionar problemas simples y reconocer cuándo el algoritmo de IA tiene un rendimiento inferior.
Falta de talento para la IA
La experiencia es un punto crítico, teniendo en cuenta lo nuevo que es el concepto de IA, es seguro decir que encontrar personas con los conocimientos y habilidades necesarios es un desafío considerable. De hecho, la falta de conocimiento interno impide que muchas empresas intenten suerte con la IA.
Las empresas con visión de futuro están llegando a la conclusión de que es más beneficioso a largo plazo invertir en su base de conocimientos interna. En otras palabras, sugieren capacitar a sus empleados en el desarrollo e implementación de IA, contratar talento de IA e incluso licenciar capacidades de otras empresas para que pueda desarrollar sus prototipos de aprendizaje internamente.
Sobreestimando su sistema de IA
Los avances tecnológicos, a veces llevan a creer que la tecnología no puede hacer nada malo. Pero la IA se basa en los datos que se le dan, y si eso no es correcto, tampoco lo harán las decisiones que toma.
Un gran desafío de implementación de la IA es que el proceso de aprendizaje es bastante complejo, especialmente cuando se trata de formularlo en un conjunto de datos que se pueden importar a un sistema.
Por esta razón, la explicación de la IA es crucial para una transición exitosa al aprendizaje automático. Desglosar los algoritmos y capacitar a los usuarios en el proceso de toma de decisiones de la inteligencia artificial proporciona transparencia y ayuda a evitar un funcionamiento defectuoso.
Requisitos de coste
Es fácil entender que desarrollar, implementar e integrar la inteligencia artificial en la estrategia de entrenamiento no será barato. Para hacerlo bien, se tendrá que colaborar con expertos en IA que tengan los conocimientos y habilidades necesarios, lanzar un programa continuo de capacitación en IA para los empleados y, probablemente, actualizar su equipo de TI para poder gestionar los requisitos de las herramientas de aprendizaje automático. Aunque es imposible evitar algunos de estos costes, se pueden minimizar buscando programas de capacitación económicos o aplicaciones gratuitas.