La IA en las industrias
No faltan casos de uso de la IA en todos los sectores. Los minoristas están adaptando las experiencias de compra a las preferencias individuales aprovechando los datos de comportamiento de los clientes y los modelos avanzados de aprendizaje automático. Los modelos de IA tradicionales pueden ofrecer ofertas personalizadas. Sin embargo, con la IA generativa, estas ofertas personalizadas se elevan al incorporar una comunicación personalizada que tiene en cuenta la personalidad, el comportamiento y las interacciones pasadas del cliente. En el sector de los seguros, al aprovechar la IA generativa, las empresas pueden identificar oportunidades de recuperación de subrogación que un operador manual podría pasar por alto, lo que mejora la eficiencia y maximiza el potencial de recuperación. Las instituciones bancarias y de servicios financieros están aprovechando la IA para reforzar la debida diligencia del cliente y mejorar los esfuerzos contra el lavado de dinero aprovechando las prácticas de gestión del riesgo crediticio impulsadas por la IA. Las tecnologías de IA están mejorando la precisión del diagnóstico a través del reconocimiento de imágenes sofisticado en radiología, lo que permite una detección más temprana y precisa de enfermedades, mientras que el análisis predictivo permite planes de tratamiento personalizados.
La esencia de una implementación exitosa de IA radica en comprender su valor comercial, construir una base de datos sólida, alinearse con los objetivos estratégicos de la organización e infundir experiencia calificada en todos los niveles de una empresa.
- “Creo que también deberíamos preguntarnos qué vamos a dejar de hacer si tenemos éxito. Porque cuando empoderamos a nuestros colegas a través de la IA, les estamos dando nuevas capacidades y formas más rápidas y ágiles de hacer las cosas. Por eso, debemos ser fieles incluso a la hora de pensar en el diseño de la organización. A menudo, un programa de IA no funciona, no porque la tecnología no funcione, sino porque los procesos empresariales posteriores o las estructuras organizativas siguen siendo las mismas que antes”. —Shan Lodh, director de plataformas de datos, Shawbrook Bank
Ya sea para automatizar tareas rutinarias, mejorar las experiencias de los clientes o brindar información más detallada a través del análisis de datos, es esencial definir en términos específicos qué puede hacer la IA por una empresa. La popularidad de la IA y sus amplias promesas no son razones suficientes para lanzarse de cabeza a la adopción en toda la empresa.
“Los proyectos de IA deberían partir de una posición orientada al valor, en lugar de estar guiados por la tecnología”, afirma Sidgreaves. “La clave es asegurarse siempre de saber qué valor aportamos a la empresa o al cliente con la IA. Y siempre plantearse la pregunta: ¿necesitamos realmente la IA para resolver ese problema?”.
Contar con un buen socio tecnológico es fundamental para garantizar que se obtenga valor. Gautam Singh, director de datos, análisis e inteligencia artificial en WNS, afirma: “En WNS Analytics, mantenemos los objetivos organizacionales de los clientes en el centro. Nos hemos centrado y fortalecido en torno a servicios básicos en forma de productos que contribuyen en gran medida a generar valor para nuestros clientes”. Singh explica su enfoque: “Logramos esto aprovechando nuestra inteligencia artificial y nuestra capacidad humana únicas”. “Un enfoque de interacción para desarrollar servicios personalizados y ofrecer resultados diferenciados”.
La base de cualquier adopción de tecnología avanzada son los datos y la IA no es una excepción. Singh explica: “Las tecnologías avanzadas como la IA y la IA generativa pueden no ser siempre la opción correcta, y por eso trabajamos con nuestros clientes para comprender la necesidad y desarrollar la solución adecuada para cada situación”. Con volúmenes de datos cada vez más grandes y complejos, gestionar y modernizar eficazmente la infraestructura de datos es esencial para proporcionar la base para las herramientas de IA.
Esto significa que romper los silos y maximizar el impacto de la IA implica una comunicación y colaboración regular entre departamentos, desde los equipos de marketing que trabajan con científicos de datos para comprender los patrones de comportamiento de los clientes hasta los equipos de TI que garantizan que su infraestructura respalde las iniciativas de IA.
- “Me gustaría destacar las crecientes expectativas de los clientes en términos de lo que esperan que les ofrezcamos nuestras empresas y que nos proporcionen calidad y rapidez en el servicio. En Animal Friends, creemos que el potencial de la IA generativa es el mayor con sofisticados chatbots y bots de voz que pueden atender a nuestros clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana y brindar el nivel de servicio adecuado, además de ser rentables para nuestros clientes. — Bogdan Szostek, director de datos, Amigos animales
Invertir en expertos en la materia con conocimiento de las normativas, las operaciones y las prácticas de la industria es tan necesario para el éxito de la implementación de sistemas de IA como contar con una estrategia y bases de datos adecuadas. La formación y la mejora continuas son esenciales para seguir el ritmo de la evolución de las tecnologías de IA.
Garantizar la confianza y la transparencia de la IA
Para generar confianza en la implementación de la IA generativa se requieren los mismos mecanismos que se emplean para todas las tecnologías emergentes: rendición de cuentas, seguridad y estándares éticos. Ser transparente sobre cómo se utilizan los sistemas de IA, los datos en los que se basan y los procesos de toma de decisiones que emplean puede contribuir en gran medida a generar confianza entre las partes interesadas. De hecho, el informe The Future of Enterprise Data & AI señala que el 55 % de las organizaciones identifican “generar confianza en los sistemas de IA entre las partes interesadas” como el mayor desafío al escalar las iniciativas de IA.
