Tipos de inteligencia artificial y cómo aplicarlos a tu negocio

Incorporar herramientas como los diferentes tipos de inteligencia artificial se ha vuelto esencial para mejorar el rendimiento empresarial, reducir costos y adaptarse a nuevas exigencias del entorno. 

Sin embargo, muchos gestores aún tienen dudas sobre cómo usar las herramientas de IA para potencializar las operaciones empresariales sin que esto implique altos costos o una curva de aprendizaje compleja para sus equipos.

En nuestro post, le brindamos información sobre los tipos de IA y cómo estas tecnologías pueden impactar su empresa. Le invitamos a explorar esta guía completa para conocer las principales alternativas de IA y cómo aprovecharlas estratégicamente en su empresa.

Tipos de inteligencia artificial: una visión general

La inteligencia artificial ya no es apenas una tendencia, sino que configura un componente esencial para transformar digitalmente las organizaciones. 

Conozca los principales tipos de inteligencia artificial para elegir el que mejor se ajusta a las necesidades de su empresa.

1. IA basada en reglas

Considera un conjunto de instrucciones predefinidas para automatizar tareas repetitivas o altamente estructuradas. 

También es útil para procesos que no requieren toma de decisiones complejas, y su ventaja radica en la precisión y consistencia con que ejecuta acciones, siempre y cuando las reglas estén bien definidas.

Por ejemplo, en el sector de viajes corporativos, facilita la aprobación automática de gastos y gestiona tareas específicas como la verificación de presupuestos o la validación de itinerarios, ahorrando tiempo y reduciendo errores humanos. 

Entrevista al cliente de SAP Concur: el valor de la IA

A continuación nuestros clientes revelan cómo la IA les ha permitido cambiar su enfoque hacia un trabajo más estratégico y de valor añadido. 

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2. Aprendizaje automático (Machine Learning)

Utiliza algoritmos que permiten a los sistemas aprender de los datos, mejorar con el tiempo y tomar decisiones basadas en patrones.

Asimismo, en el ámbito empresarial, el aprendizaje automático se emplea para analizar grandes cantidades de datos, detectar tendencias y realizar predicciones. 

Por ejemplo, en la gestión de gastos corporativos, el aprendizaje automático puede identificar patrones de comportamiento inusuales, ayudando a prevenir fraudes y a mejorar la eficiencia en la gestión de recursos. 

3. Aprendizaje profundo (Deep Learning)

Subcategoría del aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales artificiales para imitar el funcionamiento del cerebro humano.

Es eficaz para procesar datos no estructurados, como imágenes, videos o sonidos, es clave para aplicaciones avanzadas como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y la traducción automática.

En el entorno empresarial, el aprendizaje profundo ha demostrado ser esencial para mejorar la seguridad, detectando fraudes en tiempo real.

4. Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Rama de la IA que permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano, es clave para aplicaciones como los asistentes virtuales y los chatbots, que interactúan con los usuarios de manera natural y fluida.

5. Inteligencia artificial cognitiva

Este tipo de IA tiene la capacidad de aprender de manera autónoma, tomar decisiones más complejas y adaptarse a situaciones cambiantes.

La IA cognitiva es ideal para desarrollar soluciones altamente sofisticadas para empresas que requieren gestionar grandes volúmenes de información o que realizan tareas complejas. 

¿Cómo se clasifica la inteligencia artificial? 

Tras conocer los tipos, es fundamental entender su dinámica de clasificación para detectar la tecnología que mejor se ajusta a sus necesidades. Básicamente, existen 2 formas de clasificar la IA.

Por capacidad 

IA débil

Forma más sencilla, permite desarrollar una tarea específica, como la asistente virtual Alexa, los motores de búsqueda y los sistemas de recomendación en plataformas como Netflix o Amazon.

Esta IA es útil para automatizar la atención al cliente mediante el uso de chatbots.

IA general 

Forma avanzada de IA que puede aprender y realizar cualquier tarea cognitiva que un ser humano pueda hacer.

Actualmente, se encuentra en fase de investigación y desarrollo. No existe una implementación práctica real hasta el momento.

IA superinteligente

Hipotética forma de inteligencia artificial que supera ampliamente la inteligencia humana en todos los aspectos, siendo, por ahora, un concepto teórico.

Si bien aún es futurista, su desarrollo plantea preocupaciones sobre el control, la ética y los riesgos potenciales.

Por funcionalidad

Reactiva

Responden a estímulos específicos sin aprender del pasado, automatizando decisiones simples basadas en reglas fijas. Un buen ejemplo es Deep Blue de IBM, el sistema que venció a Garry Kasparov en ajedrez.

Memoria limitada

Usa datos históricos para mejorar sus decisiones. Por ejemplo, los vehículos autónomos consideran datos pasados y actuales para tomar decisiones en tiempo real.

En las organizaciones, se puede emplear para generar recomendaciones y realizar un análisis predictivo.

Autoconciencia 

Aun en el campo teórico, en el futuro, la IA tendría conciencia propia y capacidad para entender su existencia. De hecho, su autonomía y destrezas prácticamente humanas acarrean fuertes implicaciones filosóficas y éticas.

Aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en los negocios

Ahora que conoce los tipos y clasificaciones, es hora de ver cómo las empresas están utilizando la inteligencia artificial para generar impacto real.

Automatización de procesos

Permite reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas repetitivas y minimizar los errores humanos. Además, optimiza recursos y permite a los empleados concentrar sus esfuerzos en tareas más estratégicas. 

Análisis de datos y generación de insights

Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite a las empresas identificar patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidos con métodos tradicionales. 

Por ejemplo, en el análisis de gastos corporativos, la IA puede detectar comportamientos irregulares, optimizar el presupuesto y generar insights para tomar decisiones más acertadas.

Atención al cliente y chatbots

Impulsados por IA, los chatbots permiten a las empresas ofrecer soporte las 24 horas del día, respondiendo de manera eficiente y personalizada a preguntas comunes y resolviendo problemas según las necesidades de cada usuario.

Personalización de la experiencia

Mediante el análisis de datos de comportamiento, la IA permite a las empresas conocer mejor las preferencias de sus clientes y ajustar sus ofertas en función de estas. 

Beneficios y desafíos de la implementación de inteligencia artificial

Implementar IA en una organización trae consigo múltiples beneficios, como:

• Mayor eficiencia operativa, automatizando procesos y tareas repetitivas;
• reducción de costos por la mitigación de errores y de los costos operativos;
• mejora en la toma de decisiones, proporcionando insights clave para decisiones más estratégicas y rápidas;
• personalización de la experiencia, adaptando los productos y servicios según las preferencias individuales de cada cliente;
• mejora en la seguridad, detectando fraudes y anomalías de manera más eficiente.

Aunque sus beneficios son significativos, los tipos de inteligencia artificial suponen ciertos desafíos, a saber:

• Capital de inversión en tecnologías y capacitación;
• falta de talentos especializados en IA y dificultad para retenerlos;
• ética y responsabilidad para usar los datos personales;
• dificultad para integrar las herramientas de IA con sistemas existentes.

Implemente herramientas según las necesidades del negocio

Conocer los tipos de inteligencia artificial permite que los gestores corporativos tomen las mejores decisiones y adopten la tecnología adecuada según las necesidades estratégicas del negocio.

De hecho, tener presente las contribuciones de estos recursos posibilita identificar oportunidades de mejora operativa, invertir en soluciones alineadas con los objetivos y fomentar la innovación.

Sin embargo, para asegurar buenos resultados, es crucial evaluar las demandas específicas de la empresa, definir objetivos claros y contar con los conocimientos necesarios para que esas herramientas potencialicen las capacidades de los colaboradores.

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