Un plan para el éxito con la IA para empresas

Uno de los temas más candentes en la actualidad es el auge de la inteligencia artificial para empresas y su enorme potencial para ayudar a las empresas a hacer exponencialmente más con menos. Y está justificado: los estudios predicen que para 2030, la fiebre del oro de la IA podría aportar más de 15 billones de dólares a la economía mundial.

Pero para que las empresas alcancen este nivel de valor, los responsables de TI deben encontrar formas de integrar las aplicaciones de la inteligencia artificial en sus organizaciones. Esto implica integrar la IA en los procesos y respaldarla con sólidas estrategias de gestión de datos. Solo entonces podrán aprovechar todo el valor de la IA en la empresa.

Este artículo explora ideas para ayudar a los líderes de TI a poner en marcha sus estrategias de IA para empresas con ejemplos, consejos para obtener mejores resultados de las inversiones en esta tecnología, aplicaciones de la IA y consideraciones y precauciones para utilizarla en los negocios.

¿Por qué las empresas necesitan invertir en IA? Porque las que no lo hagan se quedarán atrás.

La IA ya ha empezado a cambiar nuestra forma de trabajar y no va a detenerse pronto. Todd Lohr, director de KMPG LLP, lo explica así:

[La IA] cambiará todos los negocios y todos los sectores. Dondequiera que haya personas trabajando, la inteligencia artificial aumentará su trabajo, cambiará lo que pueden hacer y cambiará las funciones que desempeñan.

Las empresas que han adoptado el Machine Learning y la IA como parte de su estrategia de producto o de negocio ya están experimentando un crecimiento de los beneficios y los ingresos, según Piyush Bothra, Director de Tecnología y Arquitecto principal de soluciones de Amazon Web Services. Según él:

[Estas empresas] se están preparando para ese tipo de trayectoria frente a las empresas que no lo hacen. Esta brecha aumentará aún más en los próximos años. El panorama competitivo puede cambiar drásticamente. Si la mayoría de las empresas no empiezan a pensar en invertir en las aplicaciones de la IA ahora, es posible que solo unas pocas lleven la voz cantante.

Las consecuencias de no implantar eficazmente la IA van más allá de obstaculizar la eficacia operativa inmediata: este descuido afecta a la viabilidad estratégica a largo plazo. Las empresas que tardan en adoptar la IA para empresas corren el riesgo de volverse irrelevantes.

Veamos algunos casos de uso de la IA para empresas y las aplicaciones de IA para empresas que están transformando las operaciones empresariales en la actualidad.

El procesamiento de facturas y órdenes de compra (PO) es una parte esencial del negocio en muchos sectores. A medida que las organizaciones crecen, el procesamiento manual de facturas y documentos de pedido puede convertirse rápidamente en un embotellamiento para otros workflows. Supongamos que sus aplicaciones actuales de facturas y pedidos dan soporte a un departamento financiero en rápido crecimiento. Tiene un número limitado de empleados, y cada vez dedican más tiempo a procesar facturas y pedidos diariamente.

La incorporación de una habilidad de IA de extracción de documentos en sus workflows existentes puede aliviar la carga de sus empleados, liberándoles de tareas repetitivas para que realicen un trabajo más significativo. Los tipos de facturas y órdenes de compra son excelentes para la extracción automática de documentos. Contienen datos semiestructurados con valores claramente etiquetados que pueden extraerse fácilmente en pares clave-valor.

Una empresa especializada en la gestión de suministros recibe diariamente varios formularios de facturas que deben ser auditados y archivados para su procesamiento. Dado que cada formulario está estructurado en el mismo formato y contiene campos fácilmente identificables, podría delegar esta tarea en robots impulsados por IA (más información sobre las tendencias en IA y automatización robótica de procesos (RPA)) para que extraigan los datos de cada campo y almacenen los resultados.

También puede diseñar sus procesos para clasificar los documentos y extraer los datos de ellos automáticamente. Si desea confirmar que los datos se han extraído correctamente antes de guardarlos en una base de datos, puede hacer que trabajadores humanos validen el trabajo de la inteligencia artificial, añadiendo una capa adicional de control de calidad y supervisión humana.

Y esto es solo un ejemplo de extracción de documentos. También puede aplicar este proceso a cualquier aplicación que requiera que una persona audite, revise u organice los datos de un documento. Dado que la extracción de documentos se centra en los campos, considere la posibilidad de utilizar estas funciones al procesar formularios como facturas, registros o solicitudes.

A continuación, veamos un caso de uso de la inteligencia artificial para empresas en el sector de los seguros. Supongamos que su aplicación de gestión de reclamaciones recibe cientos de reclamaciones de seguros al día. Si su equipo se ve desbordado por la cantidad de datos que hay en juego, podría ralentizar el proceso y aumentar el riesgo de que se tomen decisiones inesxactas. Este es un escenario en el que la IA puede mejorar los procesos de empresas de seguros. He aquí un ejemplo de cómo podría funcionar:

• Utilice la IA para diseñar rápidamente una interfaz de presentación de reclamaciones que permita a los usuarios procesar los datos de las reclamaciones en una fracción del tiempo que tardarían de otro modo.
• En lugar de que todas sus reclamaciones vayan a un equipo para identificar y clasificar manualmente montones de documentación justificativa, emplee la IA para delegar las reclamaciones en diferentes equipos en función de dónde se hayan producido los daños.
• Utilice modelos personalizados de Machine Learning (ML) para identificar los tipos de documentación que acompañan a cada reclamación y combínelos con la automatización para notificar o implicar a los equipos pertinentes.
• Cuando una imagen acompaña a cada reclamación de seguros, aproveche la visión por ordenador para analizarla, determinar dónde se produjeron los daños y, a continuación, dirigir la reclamación al equipo adecuado.

Un gran bufete de abogados tiene que gestionar los datos de los casos de demandas colectivas. Un solo caso puede incluir a miles de demandantes, por lo que lleva mucho tiempo buscar rasgos que los demandantes tengan en común. Por ejemplo, los asistentes jurídicos podrían tener que investigar manualmente cuántos demandantes declararon una enfermedad respiratoria debida a los materiales utilizados para construir los apartamentos donde viven en una demanda colectiva.

Para apoyar este caso práctico, el equipo de TI podría crear una aplicación de IA empresarial que incorpore una herramienta impulsada por IA como el componente de chat de expedientes de Appian. De este modo, el asistente jurídico podría consultar los expedientes relacionados mediante el procesamiento del lenguaje natural sin necesidad de recurrir a la ingeniería. Y este componente concreto de Appian utiliza la IA para responder a las preguntas que se plantean en los datos de los expedientes. De este modo, si el secretario judicial formula una pregunta en el contexto del expediente del caso, Appian busca en los expedientes relacionados para encontrar rápidamente las respuestas.

La IA tendrá un profundo impacto en la automatización de procesos, pero solo si las grandes organizaciones pueden incorporar con éxito la tecnología en los workflows digitales. Las herramientas de desarrollo tradicionales son insuficientes: consumen muchos recursos y exigen un conocimiento muy profundo de los complejos procesos empresariales que no es factible para la mayoría de nosotros.

La hiperautomatización ofrece un enfoque holístico y accesible. La hiperautomatización combina IA, Machine Learning y automatización robótica de procesos (RPA) para ayudarle a hacer que su empresa sea más ágil, eficiente y adaptable sin necesidad de ser un experto en procesos.

La IA generativa también está cambiando las reglas del juego para la generación rápida de workflows. Imagine, por ejemplo, dar instrucciones a una IA para que construya un workflow que realice una serie de tareas, aprovechando las tecnologías de automatización de procesos de negocio existentes en la plataforma, como la automatización robótica de procesos (RPA), las reglas empresariales y el tejido de datos. O imagínese dar a los usuarios de toda su organización acceso instantáneo a los análisis simplemente introduciendo sus consultas en un asistente de IA mediante lenguaje natural.

A medida que estas capacidades y otras similares lleguen al mercado, empezarán a cambiar la productividad organizativa tal y como la conocemos.

A medida que se adentra en más casos de uso y herramientas de IA a través de la hiperautomatización, tenga en cuenta estas tres consideraciones.

Para que cualquier proyecto de automatización de procesos de IA destaque, debe basarse firmemente en una sólida gestión de datos. ¿Por qué? Porque la eficacia de cualquier implementación de IA está estrechamente vinculada a la calidad y accesibilidad de los datos que la alimentan. Las implantaciones y aplicaciones de la inteligencia artificial más exitosas dan prioridad no solo a que los datos sean accesibles al instante, sino también a que sean fácilmente utilizables para la automatización de procesos impulsada por la IA.

. . . Los datos son fundamentales para cualquier problema de IA. Cuando hablamos de lo preparadas que están las organizaciones, una fuerza impulsora será la madurez de su ecosistema de datos. - Brendan McElrone, director general, Deloitte Consulting LLP

Con este fin, las organizaciones están pasando de los almacenes y lagos de datos tradicionales a estrategias de gestión de datos más ágiles, como el data fabric. Un data fabric es una capa de virtualización de datos que permite conectar todas las fuentes de datos de la empresa sin mover los datos de donde viven. Esta tecnología permite a las organizaciones dar a la IA el combustible de datos que necesita para permitir la transformación.

A medida que desarrolle una estrategia de gestión de datos para apoyar la implementación de la IA, mantenga la privacidad de los datos como una prioridad. Reconocer los riesgos de utilizar modelos de IA entrenados con conjuntos de datos públicos (en contraposición a los entrenados solo con datos privados). Por ejemplo, los modelos lingüísticos masivos como ChatGPT incorporan los datos que se les solicitan en sus modelos públicos, lo que limita el grado en que los empleados pueden interactuar con ellos y la información que pueden proporcionarles (más información en IA pública frente a IA privada).

Busque soluciones de IA totalmente privadas, en las que sus datos permanezcan dentro de los confines de su sitio en la nube y bajo su control. Un modelo de IA privado se entrena exclusivamente con los datos de su organización, lo que garantiza que la inteligencia resultante permanezca dentro de su organización, evitando que los competidores saquen provecho de sus datos.

Dependiendo de los requisitos de su empresa, puede utilizar la IA para una amplia gama de acciones: revisar archivos, extraer puntos de datos críticos, supervisar las interacciones con los clientes o recopilar y digitalizar información manuscrita de contratos, por nombrar solo algunas. Sea cual sea su situación, empiece por los puntos débiles que la IA puede mejorar o resolver (en lugar de invertir primero en una herramienta y encontrar un ejemplo de uso después).

Las organizaciones con mejores resultados se mantienen fieles a su estrategia empresarial y utilizan la IA para empresas como acelerador. - Todd Lohr, director, KPMG LLP

Lo importante es que: La IA será un potente facilitador de ventajas competitivas para las empresas, pero solo para aquellas que descifren el código de adopción de la IA. La IA debe apoyarse en una sólida base de procesos y datos si quiere que su valor brille en toda la empresa.