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Problemas que la IA generativa puede resolver en su negocio

May 13, 2024

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Tags: IT staff augmentation ES
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En la actualidad hay un boom con todo lo relacionado a la inteligencia artificial, con miles de defensores hablando sobre los beneficios de estas herramientas, en especial de la IA generativa. Pero muchas compañías se preguntan qué hay realmente en el fondo de estas soluciones y qué tanto podrían resolver en sus negocios al implementarlas.

 

A finales de 2022 explotó la influencia de ChatGPT, lo que vino a generar varios cambios y transformaciones en las dinámicas empresariales, ya que la IA generativa suponía un aumento significativo de productividad y uso de recursos disponibles en los equipos de trabajo. “Los resultados hablan por sí solos: menos cuellos de botella, mayor productividad y calidad, y horas y horas ahorradas en tareas tediosas”, acotaron en un artículo de Writer’s Room sobre el tema.

 

En este artículo vamos a profundizar un poco más sobre el contexto actual de la IA generativa, su uso y qué problemas puede resolver dentro de las compañías.

 

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Revisemos algunas estadísticas sobre IA generativa

El tamaño del mercado en el mercado de la IA generativa se proyecta alcanzar los $36.06 mil millones de dólares en 2024, de acuerdo con un informe de Statista. Se espera que el tamaño del mercado muestre una tasa de crecimiento anual del 46.47%, lo que resultará en un volumen de mercado de $356.10 mil millones para 2030, agregaron. En comparación global, el tamaño de mercado más grande estará en los Estados Unidos ($11.66 mil millones de dólares en 2024).

 

Además, según los resultados arrojados por una investigación de Salesforce, el 61% de los trabajadores actuales ya usa IA generativa o planean usarla pronto. “Dos de cada tres trabajadores dicen que la IA generativa les ayudará a prestar un mejor servicio a sus clientes”, acotaron. También ven a la IA generativa como una herramienta que les ayuda a sacar más provecho a otras tecnologías, como modelos de IA y de aprendizaje automático.

 

Problemas que la IA generativa resuelve en las compañías

  • Reducción de tareas repetitivas en el área de ventas

“La IA generativa ayuda a los equipos y representantes de ventas a reducir las actividades repetitivas, como generar transcripciones de llamadas de ventas, seguimientos y diseñar el contenido de los materiales de presentación para adaptarse al nuevo segmento de clientes”, explicaron al respecto en un artículo publicado por Forbes.

 

  • Procesamiento de altos volúmenes de información

“Los casos de uso de IA generativa ya están tomando vuelo en todas las industrias . El gigante de servicios financieros Morgan Stanley está probando la tecnología para ayudar a sus asesores financieros a aprovechar mejor los conocimientos de los más de 100.000 informes de investigación de la empresa”, acotaron en un informe de la firma McKinsey.

 

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  • Aumentar la innovación

“La IA generativa es inmensamente prometedora para desbloquear la creatividad en diversas industrias. Las empresas pueden aprovechar la IA generativa para aumentar la creatividad humana y acelerar la innovación impulsando la eficiencia operativa, creando campañas de marketing atractivas, detectando fraudes o generando agentes virtuales realistas. Con aplicaciones de IA generativa y los datos correctos, las empresas pueden explorar más posibilidades”, señalaron en el portal de Red Hat.

 

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  • Eleva la personalización para el cliente

El éxito de las empresas se basa en la personalización del cliente, y la IA generativa emerge como un actor clave en este aspecto. Al analizar exhaustivamente los datos del cliente, la IA ofrece a los líderes empresariales una comprensión profunda de las preferencias, comportamientos y tendencias. Esta información permite a las empresas generar recomendaciones, anuncios y experiencias personalizadas de manera dinámica, impulsando así una mayor lealtad y participación por parte del cliente.

 

  • Mejora la toma de decisiones

La IA generativa emerge como una herramienta crucial para la toma de decisiones respaldada por datos. Las empresas pueden, mediante esta tecnología, crear y explorar escenarios alternativos, poner a prueba hipótesis y realizar predicciones a partir de datos históricos y simulaciones. Al analizar volúmenes masivos de información, identificar patrones y generar pronósticos, la IA generativa se convierte en un aliado esencial en los procesos de toma de decisiones. Su capacidad para proporcionar insights significativos, optimizar operaciones y respaldar la planificación estratégica la posiciona como un recurso invaluable en el entorno empresarial actual.

 

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Aspectos clave sobre la implementación de IA generativa de forma eficiente

La implementación segura de IA generativa implica varios aspectos clave que deben ser considerados:

 

Recolección de datos

En la revista Harvard Business Review recalcan que uno de los retos más frecuentes de las compañías, en la recolección de datos previa a la implementación de cualquier solución de inteligencia artificial, porque mucha data se suele hallar en sistemas dispares, lo que hace más difícil este proceso.

 

“Muchos sistemas de inteligencia artificial pueden escribir el código necesario para comprender los esquemas de dos bases de datos diferentes e integrarlos en un repositorio, lo que puede ahorrar varios pasos en la estandarización del esquema de datos”, agregaron en la revista de Harvard.

 

Tener una capa de reglas

Cuando se trata de lo que un cliente puede solicitar en un cuadro de entrada, la IA debe contar con pautas claras que aseguren su adecuada respuesta incluso ante solicitudes fuera de su alcance o inapropiadas, agregaron también en el artículo de Harvard. Esto subraya la importancia de enfocarse de manera precisa en la capa de reglas, donde los diseñadores de experiencias, especialistas en marketing y tomadores de decisiones comerciales establecen los objetivos que la IA debe optimizar.

 

Definir casos de uso específicos

El proveedor de la IA generativa debe definir con el cliente cuál es el objetivo final que busca con esta solución de IA. De esta manera el proveedor trabajará en función de esa necesidad, adaptando la IA generativa a los intereses del cliente.

 

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