¿Cómo desarrollar estrategias eficaces de IA para su empresa?

Cómo se integra la IA en los distintos sectores y cómo crecerá en 2023

La inteligencia artificial (IA) se está integrando rápidamente en todos los sectores, desde la sanidad hasta las finanzas e incluso en retail.

Y este  crecimiento está cambiando la forma en que las empresas manejan sus propios datos. 

Al darse cuenta del poder aparentemente infinito de esta tendencia tecnológica, las empresas están reconociendo el valor de sus datos y el papel que estos desempeñan en el crecimiento y la eficiencia del negocio. 

Pero a medida que avanza la tecnología de IA, también lo hace la cantidad de datos que se generan. Y, por tanto, la necesidad de comprender el significado de los datos recopilados y sus aplicaciones potenciales. 

Con ello, a las empresas les resulta cada vez más difícil gestionar y analizar estas cifras para obtener una poderosa ventaja sobre sus competidores. 

Teniendo esto en cuenta, hoy en día, las empresas con mayor visión de futuro están invirtiendo en herramientas de gestión y análisis de datos (y en el desarrollo de modelos de IA), para comprender y utilizar mejor sus datos a su favor.

Los modelos de IA se consideran la mejor herramienta analítica disponible debido a su capacidad para procesar información con rapidez y precisión. Pueden ser entrenados con parámetros específicos, lo que les permite identificar patrones y tendencias que podrían ser difíciles de detectar para los seres humanos. 

Además, las herramientas de IA pueden actualizarse a medida que se dispone de nuevos datos recopilados, lo que les permite seguir aprendiendo y mejorando con el tiempo. 

La importancia de utilizar los datos correctos para la eficacia de las herramientas de IA 

Disponer de los datos correctos para los modelos de IA es esencial para la eficacia y la precisión de las predicciones realizadas  por dichas herramientas.

No se trata sólo de disponer de una forma de analizar datos, sino de contar con información relevante y de alta calidad que se adapte al problema o tarea específicos para cuya resolución se utilice el modelo de IA. Muchas veces se cree erróneamente que recopilar muchos datos es lo único que se necesita, cuando en realidad lo más importante no es la cantidad sino la calidad de dicha recopilación. 

En pocas palabras, al seleccionar los datos para los modelos de IA, es importante tener en cuenta la relevancia de dichos datos para el problema o la tarea en cuestión que se quiere resolver a través de IA. 

Por ejemplo, si se está creando un modelo para predecir la tasa de rotación de clientes,  se necesitarán estadísticas sobre el comportamiento y los datos demográficos de  clientes, en lugar de datos sobre el tráfico del sitio web o las ventas de productos. 

Tomemos como ejemplo el sistema de reconocimiento facial utilizado por la Policía Metropolitana de Londres en 2018. El sistema fue entrenado en un conjunto de datos de imágenes que estaba desproporcionadamente compuesto por rostros blancos y masculinos. 

Como resultado, se descubrió que el sistema era menos preciso en la identificación de personas con tonos de piel más oscuros y mujeres.

Debido a estos datos sesgados, el sistema acertó el 85% de las veces al identificar a personas blancas, pero su precisión descendió al 65% al identificar a personas de color. 

Este ejemplo pone de relieve la importancia de garantizar que los datos utilizados para entrenar modelos de IA sean diversos y representativos de la población con la que se utilizarán. 

ENAIA ayuda a su empresa a sacar el máximo partido de sus datos existentes 

¿Busca integrar la IA para obtener una ventaja competitiva?

Perfecto.

Independientemente de si su empresa es grande o pequeña, la buena noticia es que desarrollar modelos de IA eficaces no tiene por qué ser caro ni abrumador. Todo lo contrario.

De hecho, hay empresas como ENAIA que se especializan en entrenar modelos de IA eficaces que identifiquen rápidamente si los datos recopilados son significativos y aportan a mejorar dicho modelo. 

ENAIA es una plataforma (Machine Learning as a Service) que ofrece soluciones de IA a precios competitivos que pueden entrenarse y desarrollarse para satisfacer las necesidades específicas de las pequeñas y medianas empresas.

Podrá desarrollar una estrategia sólida en torno a sus objetivos de rendimiento y recopilación de datos. Además, nuestro equipo de expertos puede ayudarle a comprender las capacidades y limitaciones de la IA, así como la forma de recopilar y organizar los datos para mejorar los modelos de IA. 

Al ir mejorando la calidad de los datos se mejora el resultado de la IA. Es por eso que ENAIA aboga por una IA acompañada por las personas. ENAIA es “Human Centric”. Por este motivo está incorporando funciones de Active Learning, para que la empresa siga mejorando los datos y enseñando a la IA para que mejore rendimiento y se adapte a posibles cambios con mayor efectividad.

Con ENAIA, las pequeñas y medianas empresas pueden aprovechar las numerosas ventajas de la IA, como la automatización, la mejora de la eficiencia y una mejor toma de decisiones para su empresa, sin los elevados costes que suele conllevar el desarrollo de modelos de IA.

Atrás quedaron los días en los que la IA estaba disponible exclusivamente para grandes empresas con grandes presupuestos. Ahora, ha llegado el momento de que las empresas más pequeñas se beneficien de sus ventajas.

 

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