Cada vez son más las empresas que en su transformación digital se están apoyando en la Inteligencia Artificial para conseguir mayor optimización en sus procesos o extraer información de mayor valor de sus datos. El uso de tecnologías que incorporan IA se ha extendido los últimos años y en este artículo queremos hacer un repaso de cuáles son los principales ámbitos en los cuales la Inteligencia Artificial ofrece nuevas soluciones o mejora las existentes, proporcionando a las organizaciones ventajas competitivas, reducción de costes o mayor excelencia y seguridad en sus operaciones.
Por Abast
El mundo empresarial está en constante evolución y uno de sus principales motivos es el desarrollo tecnológico. El avance de las nuevas tecnologías que agrupamos bajo el concepto de “Inteligencia Artificial” es una tendencia clara y cada vez son más las aplicaciones posibles que tienen éstas en las empresas, ofreciendo nuevas posibilidades de innovación o mejora.
Según el último informe realizado por IDC sobre el papel de la Inteligencia Artificial en la digitalización, el 91% de las empresas españolas cree que la IA ayudará en sus objetivos de crecimiento, aunque actualmente su uso está en el 22%. Asimismo, otros informes como el de Morning Consult, elevan esta cifra en un 45%.
Estos estudios señalan que las razones que más motivan a su implementación son la necesidad de reducir costes y automatizar procesos clave, y los avances tecnológicos que hacen el uso de IA cada vez más accesible. Además de la automatización y mejora de procesos y tareas, otras aplicaciones de la Inteligencia Artificial pueden ser detectar patrones, aprender con la experiencia, anticiparse a los problemas antes de que ocurran o transformar los datos en información de valor.
Existe un cúmulo de prácticas en las que la aplicación de la IA nos permite conseguir mejores rendimientos. Éstos que a continuación explicamos son los ámbitos en los que el uso de la Inteligencia Artificial ha alcanzado ya un nivel de madurez que facilita su incorporación en cualquier tipo de organización. Para todos ellos, desde ABAST ofrecemos soluciones a nuestros clientes.
IA aplicada a la analítica de negocio
La inteligencia artificial está transformando los negocios en la toma de decisiones. Una de las primeras áreas en las que las empresas empezaron a introducir la IA fue en sus proyectos de BI y analítica con la utilización de técnicas de machine learning y deep learning.
Mediante la optimización matemática y la analítica predictiva sacamos el máximo provecho a los datos, que permite una toma de decisiones más exitosa por parte de la empresa y adquirir una ventaja competitiva frente a los competidores.
El uso del maching learning en herramientas de análisis predictivo facilitan el descubrimiento de nuevas tendencias y patrones que permiten pronosticar de forma rápida y fiable comportamientos o acontecimientos futuros.
Nuestra área de Business Intelligence ofrece desde hace mucho tiempo soluciones de nuestros diferentes Partners tecnológicos como Microsoft, Oracle, SAP, QLIK, que, como líderes en el mercado, incorporan ya tecnologías de IA en sus herramientas y plataformas analíticas.
IA aplicada a las relaciones con los clientes
Las funcionalidades de la IA en las interacciones con los clientes permiten aumentar la comunicación y mejorar la experiencia del cliente. La tecnología logra imitar acciones humanas permitiendo mayor rentabilidad y eficiencia en el servicio prestado a través de software.
Por un lado, tenemos los Asistentes Virtuales o chatbots basados en el reconocimiento del lenguaje natural para que los usuarios puedan resolver dudas o gestionar servicios concretos y sencillos que puedan realizarse de forma automatizada. Según su aplicación, estos asistentes también pueden ser mejorados con otros servicios cognitivos como el reconocimiento de voz.
Otras soluciones con IA son capaces de crear recomendaciones personalizadas de producto o servicio para cada cliente en particular dentro de su proceso de compra con web o mediante los agentes, ofreciendo así una mejor experiencia al cliente y un aumento de las ventas.
Muchas de las soluciones Microsoft Dynamics 365 que implementa nuestra área de soluciones de Gestión Empresarial para la gestión e iteraciones con los clientes incorporan ya funcionalidades de IA.
Y para el desarrollo de soluciones más a medida, tanto Microsoft, con módulos de IA en Power Platform y sus Azure Cognitive Services, como Oracle con diferentes módulos y herramientas de IA dentro de Oracle Cloud, nos ofrecen una plataforma para desarrollar de forma rápida y sencilla aplicaciones que saquen provecho a estas tecnologías.
IA en la automatización de procesos
El software RPA (Robotic Process Automation) facilita la automatización de tareas diarias, repetitivas y con un bajo valor por parte del trabajador. Hasta ahora nos ha permitido la liberación de gran parte de procesos rutinarios muy bien definidos y con poca o ninguna toma de decisión, pero queremos llegar más lejos y poder ejecutar procesos mucho más complejos, que requieran estructurar información heterogénea, tal y como haría un humano de forma inteligente. Esto nos lo permite la integración de la IA en el RPA. Plataformas como la de UiPath, permiten a las empresas descubrir qué procesos son susceptibles a ser automatizados. El robot aprende de la pantalla, decide cómo hacerlo y finalmente interactúa con las aplicaciones. Asimismo, involucra, mide y gobierna a los usuarios aumentando la eficiencia, evitando errores y ahorrando costes a las empresas.
Por otro lado, los ERP modernos no son ajenos al uso de Inteligencia Artificial. Su aplicación más habitual es para realizar análisis predictivos a partir de los datos del propio ERP, lo que ofrece grandes ventajas a la hora de planificar recursos u operaciones financieras, pero existen también otros usos más imaginativos que sacan partido a otras funciones de IA que la tecnología pone a nuestra disposición. Con Microsoft Dynamics Business Central, por ejemplo, podemos usar IA para configurar previsiones de flujo de efectivo, para previsiones de ventas e inventario, o para predecir que cobros pueden retrasarse y refinar la estrategia de cobro, pero desde Microsoft señalan otros casos de éxito, como el de una empresa que utilizó reconocimiento inteligente de imágenes captadas a través de un dron para realizar inventario y actualizar los datos de su stock en el ERP.
IA en la gestión de TI (operaciones y soporte)
El AIOps (Inteligencia Artificial en Operaciones de TI), mezcla el big data, el análisis y el aprendizaje automático para simplificar la gestión de operaciones de TI, y así, acelerar y automatizar la resolución de problemas en entornos TI complejos.
Los principales fabricantes de soluciones TI ya incorporan en muchos de sus productos capacidades de AIOps para proporcionar funcionalidades de administración desatendida, con auto detección y auto resolución de los problemas más comunes. Es el caso por ejemplo de la tecnología HPE Infosight, utilizada por los sistemas de computación y almacenamiento de datos y las plataformas HCI de HPE, o de las capacidades de AIOps y ML que incorpora Oracle Autonomous Database.
A la hora de monitorizar infraestructuras IT complejas, podemos optar por ejemplo por Dynatrace, que detecta de forma continua las anomalías del entorno y señala proactivamente la causa raíz de los problemas gracias a la IA. Así se posibilita su resolución antes de que éstos impacten en los servicios y se reduce drásticamente el tiempo invertido en el diagnóstico de los problemas.
El uso de AI y machine learning también permite que soluciones ITSM ofrezcan recomendaciones a los usuarios cuando reportan una incidencia o realizan una petición. Así mismo, permiten implementar de forma eficiente la gestión proactiva de problemas a partir de toda la información registrada en la plataforma. Un ejemplo es Micro focus Service Management Automation X (SMAX), que incorpora el análisis y el aprendizaje automático para disfrutar de una gestión de los servicios avanzada, sencilla y asequible, acelerando la productividad de los agentes, reduciendo los volúmenes de tickets, facilitando la adopción de la herramienta y aumentando la satisfacción de los usuarios
IA integrada en la Ciberseguridad
A medida que los ciberataques crecen en volumen y complejidad, la inteligencia artificial ayuda a los profesionales en seguridad a anticiparse a las amenazas y así minimizar los daños que pudieran ocasionar. El machine learning permite correlacionar eventos y evaluar mejor y simplificar el número de alertas diarias, lo que conlleva una notable reducción de los tiempos de respuesta.
Los firewalls de nueva generación con Machine Learning, ML-NGFW, son una versión avanzada del firewall tradicional que incorporan aprendizaje automático en el núcleo, convirtiendo en proactivo el cortafuegos de un punto de control de seguridad. Los ML-NGFW toman decisiones de autenticación basadas en el contexto del usuario, el contenido y la aplicación, y aprenden continuamente de grandes cantidades de datos para detectar amenazas en múltiples frentes.
Como hemos visto, la inteligencia artificial está suponiendo un éxito en muchas empresas gracias a su adaptabilidad, su continuo desarrollo y las ventajas que aporta.
Posiblemente, te hayas dado cuenta leyendo este artículo de que quizás ya estás utilizando la IA en tu negocio sin darte cuenta, o has podido identificar necesidades no cubiertas con las que la Inteligencia Artificial podría ayudarte.
Tú puedes impulsar una amplia gama de decisiones y acciones para reducir costes y aumentar los ingresos con IA. Nosotros contamos con una amplia gama de tecnologías totalmente al alcance de tu organización. Si quieres saber cómo podemos ayudarte des de ABAST, no dudes en contactar con nosotros.
