{"id":16554,"date":"2019-06-20T09:46:29","date_gmt":"2019-06-20T15:46:29","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16554"},"modified":"2019-06-20T09:46:29","modified_gmt":"2019-06-20T15:46:29","slug":"la-revolucion-de-la-inteligencia-artificial-en-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-revolucion-de-la-inteligencia-artificial-en-las-empresas\/","title":{"rendered":"La revoluci\u00f3n de la Inteligencia Artificial en las empresas"},"content":{"rendered":"
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La Inteligencia Artificial (IA) puede incrementar la productividad de una empresa hasta en 40% seg\u00fan un estudio de Accenture. El impacto de la (IA) en el mundo es cada vez m\u00e1s latente; procesos que anteriormente requer\u00edan de un n\u00famero importante de analistas hoy son realizados de manera autom\u00e1tica por computadoras.<\/p>\n

Goldman Sachs revel\u00f3 el a\u00f1o pasado que casi la mitad de las actividades para llevar a una empresa a cotizar en la bolsa (IPO<\/em>) podr\u00edan llevarse a cabo con algoritmos. Para las empresas que buscan mantener su liderazgo en distintos sectores se vuelve indispensable<\/p>\n

implementar proyectos de IA, sobre todo aquellos que aprovechan tanto informaci\u00f3n estructurada como no estructurada (Data Intelligence<\/em>) a la hora de implementar sus estrategias.<\/p>\n

Data Intelligence<\/em>\u00a0<\/span>es un \u00e1rea que se centra en datos para adquirir informaci\u00f3n valiosa. \u00c9stos pueden ser de dos tipos: estructurados o no estructurados. Los primeros son los que m\u00e1s se han usado a lo largo de la historia; sin embargo, aproximadamente 90% de la informaci\u00f3n que genera una empresa es del tipo no estructurada y es en este tipo de datos donde existe mayor valor potencial para aquellas. La raz\u00f3n de esto es que la informaci\u00f3n no estructurada involucra una gama muy amplia de fuentes de informaci\u00f3n con mucha riqueza de interpretaci\u00f3n: pueden ser im\u00e1genes, videos, llamadas de un\u00a0<\/span>call-center<\/em>, texto desordenado, o datos a los que hasta hoy no se les ha encontrado una utilidad para los fines de la empresa.<\/p>\n

Muchas empresas tienen una gran \u00e1rea de oportunidad al hablar del almacenamiento y uso de los datos para mejorar las decisiones estrat\u00e9gicas. En este texto expongo una de las muchas rutas que existen para la implementaci\u00f3n de proyectos de IA con foco en\u00a0<\/span>Data Intelligence<\/em>\u00a0<\/span>e informaci\u00f3n no estructurada.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 la informaci\u00f3n no estructurada puede ser de gran valor?<\/strong><\/p>\n

Los datos no estructurados son \u201crastros\u201d que van dejando las empresas de manera inconsciente y que describen, muchas veces, informaci\u00f3n importante que, con una correcta interpretaci\u00f3n y modelos adecuados, podr\u00edan mejorar las operaciones y los servicios que brindan las empresas al p\u00fablico general.<\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, se han concentrado los esfuerzos para desarrollar t\u00e9cnicas que obtengan el contenido valioso a partir de los datos no estructurados. Una gran historia de \u00e9xito es el algoritmo que cre\u00f3 un grupo de investigaci\u00f3n de la universidad de Stanford para detectar los lunares que eran carcinomas. Este clasifica lunares comparando una foto (dato no estructurado), que alguien se tome con cualquier smartphone, con millones de fotos almacenadas de casos pasados, unas con carcinoma y otras sanas (Esteva, Kuprel, Novoa, Ko, Sweeter, Blau y Trun 2017).<\/p>\n

Hay dos preguntas clave que un l\u00edder estrat\u00e9gico debe de hacerse si est\u00e1 pensando en implementar un proyecto de IA en su empresa:<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 parte de mi negocio necesita IA para ser m\u00e1s eficiente?<\/strong><\/p>\n

Un gran reto que enfrentan las empresas es el de traducir los problemas que tiene su negocio a un proyecto de ciencia de datos con IA y evaluar si se justifica en t\u00e9rminos de costo-beneficio. Para ello, se recomienda una inmersi\u00f3n profunda en los procesos de negocio que requieran una mejora. Posteriormente, se debe evaluar el costo de su implementaci\u00f3n considerando soluciones\u00a0<\/span>in-house\u00a0<\/span><\/em>(equipo interno) vs. una soluci\u00f3n integral implementada por un tercero (consultor\u00eda de ciencia de datos) vs.\u00a0<\/span>Machine Learning as a Service\u00a0<\/span><\/em>(soluciones de IA para procesos en particular). Cada una tiene sus ventajas y desventajas. Es importante hacer un an\u00e1lisis con distintas \u00e1reas estrat\u00e9gicas del negocio para evaluarlas e implementarlas de manera inteligente para que funcione.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se desarrolla un proyecto de IA?<\/strong><\/p>\n

Desarrollar una soluci\u00f3n de IA conlleva retos importantes, sin embargo, tiende a ser apasionante y enriquecedor para los negocios. La materia prima de un proyecto de IA son los datos, y m\u00e1s del 80% del tiempo de un proyecto de IA se invierte en su extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n, y carga de \u00e9stos (Extract, Load, Transform<\/em>\u00a0<\/span>o ELT). El resto del tiempo se utiliza para la selecci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de modelos, y finalmente, en el desarrollo de accionables.<\/p>\n

El \u00e9xito del proyecto en gran medida depende de las capacidades del equipo, la claridad del l\u00edder del proyecto y el apoyo del \u00e1rea estrat\u00e9gica. Un equipo s\u00f3lido de ciencia de datos tiene experiencia en infraestructura (serverless apps<\/em>, contenedores), bases de datos (relacionales y no-relacionales), conocimiento en seguridad (CISSP, NIST), implementaci\u00f3n de modelos de aprendizaje de m\u00e1quina, estad\u00edstica, y conocimientos de negocio que logren comunicar los resultados.<\/p>\n

El terreno de la innovaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

En M\u00e9xico se ha utilizado IA para aprovechar los datos no estructurados en una amplia gama de sectores, como\u00a0<\/span>fintech<\/em>, seguros, pensiones,\u00a0<\/span>compliance<\/em>\u00a0<\/span>y\u00a0<\/span>marketing<\/em>\u00a0<\/span>digital; esto es un indicador de la creciente necesidad que tienen las industrias por encontrar nuevas maneras de entender sus datos. Empresas como Afore XXI Banorte, Seguros Banorte, CEMEX, OnlyIf, BBVA Bancomer, Inbursa y Sr. Pago han sido pioneras en la transici\u00f3n hacia estrategias basadas en datos no estructurados y en la aplicaci\u00f3n de Inteligencia Artificial, obteniendo una ventaja en t\u00e9rminos de asignaciones m\u00e1s eficientes de recursos frente a sus competidores.<\/p>\n

En resumen<\/strong><\/p>\n

Implementar un proyecto de IA requiere de liderazgo, un objetivo claro, capacidad para traducir el problema de negocio en un problema de ciencia de datos, tener un equipo s\u00f3lido que logre plasmar los algoritmos en c\u00f3digo eficiente y escalable, adem\u00e1s de comunicar los resultados claramente.<\/p>\n

Este y otros temas relacionados ser\u00e1n abordados en el EmTech Digital Latam que se llevar\u00e1 a cabo el 2 y 3 de julio en las instalaciones de IPADE Business School (www.emtechmexico.com).<\/em><\/p>\n

*Manuel Aragon\u00e9s es Socio director de deep_dive y conferencista en EmTechDigital Latam 2019.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Fuente: Forbes<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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