Inteligencia Artificial
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial o IA es el es una rama de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que habitualmente requieren de inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción de idiomas. El aprendizaje automático (machine learning), un subconjunto de la IA, es el estudio de algoritmos capaces de mejorar automáticamente a través de la experiencia.
Tipos de tecnología de IA
¿Cuáles son los beneficios de la IA?
En el mundo profesional, la IA ayuda a simplificar y automatizar procesos (tareas repetitivas, largas o complicadas en las que la robótica puede reemplazar las acciones humanas) y libera tiempo a los empleados para que puedan dedicarlo a otras tareas que aporten valor añadido. El aprendizaje automático también es compatible con la inteligencia de negocio, por ejemplo, ayuda a una mayor precisión en la predicción de la demanda para los sectores retail, distribución y fabricación. Al aprender, analizar y combinar automáticamente conjuntos de datos, las organizaciones pueden hacer coincidir la oferta y la demanda.
En el ámbito privado, las personas nos beneficiamos de la Inteligencia Artificial (combinándola frecuentemente con IoT y Big Data) ya que nos hace la vida más fácil, por ejemplo, cuando los electrodomésticos inteligentes nos actualizan la lista de la compra o con los coches autónomos que, a pesar de estar aún en fase de desarrollo, supondrán un gran avance.
¿Por qué es importante la Inteligencia Artificial?
¿Cómo puede la Inteligencia Artificial hacer frente a los retos de tu negocio?
Al incorporar la IA en tus aplicaciones de negocio, aumentarás la productividad, la eficiencia y la creatividad de tus empleados, al mismo tiempo que fomentarás la innovación en todas las áreas de negocio.
¿Qué es la IA Generativa?
La IA Generativa es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que aprovecha los algoritmos de machine learning para aprender de los datos y crear nuevos contenidos. Este innovador campo de la IA utiliza modelos de aprendizaje profundo, en particular redes neuronales.
¿Por qué la IA Generativa es diferente?
- Funcionalidad: la IA Generativa va más allá de la IA tradicional. Puede realizar predicciones sobre el futuro y crear nuevos datos, imágenes y nuevas formas de contenido.
- Uso de datos: en lugar de depender únicamente de las fuentes existentes, la IA Generativa crea nuevos contenidos aprendiendo de patrones
La IA Generativa se utiliza en una gran variedad de aplicaciones, desde la creación de texto similar al que generaría una persona hasta la producción de imágenes realistas. Los modelos generativos se basan en el concepto de comprender y replicar patrones en los datos de entrada.
Por ejemplo, el servicio de traducción de idiomas de Google utiliza IA Generativa para realizar traducciones como si hubieran sido realizadas por un humano. El motor de búsqueda Bing de Microsoft ha evolucionado con la incorporación de Copilot, impulsado por GPT-4, un modelo de lenguaje avanzado.
En el mundo de los negocios, la IA Generativa abre nuevas oportunidades para la innovación y la eficiencia. Explora los copilotos en las aplicaciones de trabajo que utilizas todos los días, como Microsoft 365 y Dynamics 365 y descubre cómo la integración de la IA en tu empresa puede aumentar la productividad y la creatividad.
La investigación y el desarrollo en este campo están evolucionando rápidamente, lo que convierte a la IA Generativa en una de las áreas más interesantes del panorama actual de la Inteligencia Artificial.
Chatbots e Inteligencia Artificial
¿Qué es un chatbot?
Un chatbot es una aplicación de software que se utiliza para simular una conversación humana online a través de comandos de voz, chats de texto o ambos.
Beneficios de los chatbots
Estos agentes conversacionales mejoran la experiencia de cliente al ayudar a resolver sus solicitudes, realizar pedidos u orientarlos al departamento adecuado.
También pueden:
- Automatizar ciertas tareas repetitivas, como las preguntas frecuentes en el servicio de atención al cliente
- Proporcionar una respuesta rápida en cualquier momento
- Ayudar a impulsar las ventas a través de sugerencias de cross y upselling
- Ayudar en la toma de decisiones de compra
- Gestionar los pagos y facilitar el proceso de venta
- Mejorar la comprensión del cliente
- Ayudar a aumentar el engagement del cliente con una atención personalizada
Inteligencia Artificial y Prodware
El innovador enfoque de Prodware aprovecha la IA en múltiples aplicaciones y servicios en diferentes sectores y perfiles profesionales.
Aplicaciones y servicios de IA de Prodware
MICROSOFT COPILOT
MICROSOFT 365 COPILOT
DYNAMICS 365 COPILOT
COPILOT STUDIO
PRODWARE AI CONTEXT HUB
PRODWARE AI FORM ASSISTANT
PRODWARE AI USER INSIGHTS
AI FROM START UP PARTNERS
Modelo de madurez de IA de Prodware
Entendemos que dar el salto en la adopción dela Inteligencia Artificial puede ser abrumador, hay mucho hype, muchas funcionalidades seductoras, pero ¿cómo saber qué es lo que realmente ayudará a tu negocio a mejorar?
En Prodware hablamos de niveles de madurez para ayudar a tu organización a comprender, en primer lugar, si está preparada para adoptar IA y, en segundo lugar, adecuar las necesidades para evolucionar.
Nivel de madurez de la IA 1:
Prepárate para la IA.
El primer paso es ‘Preparar los datos para la IA’.
Las empresas deben evaluar la preparación y el estado de las plataformas de datos, la nube y las infraestructuras modernas y centralizadas para que los datos sean simples y accesibles, tanto para los humanos como para la IA con el fin de mejorar la información y el aprendizaje..
El segundo paso es ‘modernizar y proteger tus aplicaciones de negocio para la IA’.
Las aplicaciones de negocio heredadas pueden estar limitando a tu organización a aprovechar al máximo e integrar la tecnología de Inteligencia Artificial, ¿cómo puedes preparar las herramientas que utilizas para el futuro y seguir creando valor para tu negocio? ¿Están actualizadas las políticas de seguridad e infraestructura en la nube en las que se alojan las aplicaciones?
Nivel de madurez de IA 2:
Aplicaciones empresariales inteligentes.
El primer paso es ‘Incorporar IA en tus aplicaciones de negocio’.
Tus aplicaciones de negocio están modernizadas y aptas para incorporar funciones de IA. Las empresas pueden obtener una ventaja competitiva aprovechando la IA para mejorar la eficiencia operativa, ofrecer experiencias personalizadas y tomar decisiones basadas en datos. Nuestro equipo ha desarrollado e implementado aplicaciones y funcionalidades de IA integradas directamente dentro de las herramientas ERP y CRM que utilizas, como Microsoft Dynamics 365 y Power Platform, para flujos de trabajo y escenarios comunes que normalmente te consumen demasiado tiempo.
El segundo paso es la ‘automatización inteligente con aplicaciones de RPA e IA’.
A través de la automatización inteligente, las empresas pueden optimizar los procesos inconsistentes, predecir las fluctuaciones de la demanda con precisión y adaptarse rápidamente sin necesidad de intervención manual. Revisa tus tareas, flujos de trabajo y procesos de negocio en toda la cadena de suministro para mejorar tus aplicaciones de negocio con RPA, IA, integraciones de API, etc. y aumentar así la eficiencia y la productividad.
Nivel de madurez de IA 3:
Análisis.
El primer paso es ‘Extraer el valor real de los datos’.
Aprovecha la IA para dar sentido a los datos que generas y almacenas. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa, extrayendo información y patrones valiosos que pueden ser difíciles de identificar para los humanos. Nuestro equipo ayuda a identificar los datos estructurados y no estructurados que contienen información y aporta tecnología de IA para sentar las bases de la modelización predictiva y la generación de escenarios para una mejor toma de decisiones y análisis de tendencias.
El segundo paso es ‘Insight, Dashboard & Trends’.
Ahora que has incorporado la tecnología, es hora de desarrollar paneles de inteligencia de negocio para mostrar automáticamente información basada en KPIs que son importantes para tu organización. Las técnicas y algoritmos de la IA aprovechan tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visualización de datos a gran escala. Utiliza la IA para automatizar los procesos de análisis, analizar e interpretar datos para obtener información y liberar recursos.
El tercer paso es el ‘análisis predictivo’.
El análisis predictivo es el uso de métodos matemáticos y estadísticos, incluida la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, de algopara analizar datos históricos y hacer predicciones sobre eventos futuros. Utiliza la IA en ventas, marketing, finanzas, RRHH y en la cadena de suministro para detectar tendencias y hacer recomendaciones.
Nivel de madurez de la IA 4:
IA Generativa.
El primer paso es ‘Transformar la experiencia de cliente’.
Aprovecha el poder de la IA Generativa de última generación para adaptar experiencias únicas y personalizadas y crear contenido para tus clientes. Utiliza algoritmos avanzados de IA para comprender en profundidad las preferencias, los comportamientos y las necesidades de los clientes a partir de grandes conjuntos de datos.
El segundo paso es ‘ChatBots de última generación’.
La IA de última generación tiene el poder del chat de Large Lenguage Models (LLM) combinado con el análisis de grandes conjuntos de datos de documentos e informes dentro y fuera de tu empresa, para ayudar a tus empleados y clientes a salir a la superficie y crear contenido sin alucinaciones provocadas por la IA.
El tercer paso es ‘Empodera a tus empleados y aumenta la productividad’.
La era de la IA Generativa ha impulsado una nueva forma de trabajar para permitir que todos los empleados trabajen de manera más inteligente, sean más productivos y mejoren sus habilidades. Al infundir IA Generativa, como los copilotos de lenguaje natural que se utilizan en las aplicaciones de trabajo habituales, los empleados pueden recibir ayuda en su día a día y reducir así sus tiempos de trabajo para las tareas más repetitivas y de menor valor añadido.
Nuestros recursos
Mitos y realidades de la IA generativa. Casos de uso para finanzas, ventas y servicio
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