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¿Cuándo la IA crea valor?

¿Cuándo la Inteligencia Artificial crea valor?

La Inteligencia Artificial suele ser vista como una solución en busca de un problema a resolver. Pero si añadimos IA a nuestro producto/servicio ¿lo mejorará? Analizamos a continuación cuándo la IA crea valor y merece la pena invertir en ella.

La IA es una nueva forma de resolver problemas, pero es necesario dedicar tiempo a identificar el aspecto que se desea mejorar y determinar cuáles de las posibles soluciones requieren IA, cuáles mejoran significativamente con ella y cuáles no se benefician de ella o incluso se ven degradadas por ella. En esta entrada explicamos Cómo identificar los casos de uso de IA en la empresa.

La IA es una nueva forma de resolver problemas, pero es necesario dedicar tiempo a identificar el aspecto que se desea mejorar y determinar cuáles de las posibles soluciones requieren IA, cuáles mejoran significativamente con ella y cuáles no se benefician de ella o incluso se ven degradadas por ella.

En los sistemas expertos, las máquinas/ordenadores actúan aplicando reglas/programas definidos por humanos. En los sistemas basados en estadística/ML proporcionamos ingentes cantidades de datos y dejamos que la máquina cree el modelo, aprendiendo de ellos. Es decir, utiliza los datos para generar las reglas.

Vamos a enumerar algunas de las situaciones más comunes en las que un enfoque de IA es probablemente mejor que un enfoque basado en reglas, y otras en las que no lo es.

Cuando la IA es probablemente mejor

1. Recomendar contenidos personalizados a usuarios diferentes. Por ejemplo, detectando y mostrando al usuario los elementos más relevantes de entre una gran colección, basándose en el contenido de los artículos o en la reacción del usuario a las recomendaciones anteriores.

2. Predecir acontecimientos futuros. Por ejemplo, predecir la tasa de descuento óptima al analizar automáticamente comportamientos de clientes similares, una predicción de ventas o abandono de un cliente.

3. Compresión del lenguaje natural.Por ejemplo, encontrar la información relevante en grandes cantidades de documentos o texto, permitiendo filtrar, hacer búsquedas semánticas y ser más eficientes.

4. Visión artificial. La capacidad de interpretar y organizar los datos de imagen y video. Por ejemplo, utiliza la IA para el reconocimiento facial para desbloquear un dispositivo o el control de acceso a un edificio

5. Automatizar tareas repetitivas y mecánicas a partir de una descripción en lenguaje natural, por ejemplo, realizando una acción en nombre del usuario o iniciando o deteniendo una actividad específica en un servidor.

6. Clasificador de textos. Por ejemplo, el análisis de sentimiento sobre cualquier fuente en función de un tema de interés, para analizar la información y tomar acciones, la detección de spam o la clasificación de emails.

7. Segmentación de clientes. Presentando un conjunto de elementos en un orden que pueda ser útil para un usuario, por ejemplo, detectar los patrones comunes entre los clientes para agruparlos y entenderlos.

8. Sintetizar. Por ejemplo, generando un nuevo texto, imagen, sonido u otro objeto similar a los objetos de una colección.

9. Personalizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, proporcionando un acceso más rápido, fácil y preciso a la información.

10. Detectar sucesos poco frecuentes que cambian con el tiempo.Por ejemplo, el fraude con tarjetas de crédito. La IA puede aprender patrones de uso y detectar nuevos tipos de fraude a medida que surgen.

11. Agentes conversacionales para un dominio concretoque automatizan la interacción con tus usuarios. Por ejemplo, reservar un hotel sigue un patrón similar para un gran número de usuarios y puede automatizarse para agilizar el proceso.

Cuando la IA es probablemente NO mejor

1. No hay relación entre las entradas y las salidas.Hay que recordar que el aprendizaje automático básicamente es aprender la relación que existe entre las entradas y salidas a partir de unos datos, de forma automática. Esta relación suele adoptar una formulación matemática precisa que denominamos modelo.

2. Trasparencia total. Si los usuarios, clientes o desarrolladores necesitan comprender con precisión todo lo que ocurre en el código, como ocurre con el software de código abierto. La IA no siempre puede ofrecer ese nivel de explicabilidad para la toma de decisiones o el cumplimiento normativo.

3. No hay tolerancia a ningún fallo. Si el coste de los errores es muy elevado va a superar los beneficios de su aplicabilidad.

4. No hay datos de calidad disponibles. La IA depende de los datos para aprender y mejorar su rendimiento. Si los datos son escasos, incompletos, sesgados o erróneos, la IA puede producir resultados poco fiables o injustos.

5. Su aplicación tiene problemas éticos: La IA puede afectar a la vida de las personas de forma positiva o negativa. Si la aplicación implica decisiones morales, valores humanos o derechos fundamentales, la IA puede generar dilemas éticos o conflictos sociales.

6. No podemos definir una métrica que nos diga si la solución es buena o mala. La IA necesita tener un objetivo claro y medible para optimizar su comportamiento y que resuelva el problema planteado. Es necesario entender estas diferencias entre lo que necesita y cómo evalúa el proyecto IT y el negocio.

Si quieres saber un poco más o ver cómo podemos ayudar en el desarrollo de tus proyectos, estaremos encantados de escucharos en consulta@komorebi.ai.

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