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Constantin Gonzalez, Amazon Web Services.
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Constantin Gonzalez, Amazon Web Services.

Aprendizaje Automático: es el momento de que las empresas den un salto tecnológico

OPINIÓN: Por Constantin Gonzalez, Principal Solutions Architect, Amazon Web Services

lunes 19 de julio de 2021, 12:26h
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tendencias tecnológicas más importantes. Aunque muchos directivos ya habían comprendido plenamente el potencial de la IA en el pasado, la llegada de nuevas soluciones más orientadas a la empresa, junto con todo lo sucedido en 2020, los están animando a adoptarla. id:74179
Y Amazon Web Services (AWS) es pionero en ofrecer aplicaciones de aprendizaje automático e IA para mejorar y modernizar las empresas y contribuir así a resolver problemas críticos en la interacción con el cliente, la optimización de procesos y la detección de fraudes. De hecho, la IA y el aprendizaje automático están en auge, y según el estudio 2020 Senior Leadership IT Investment, dirigido por CCS Insights, más del 80% de las empresas los utilizarán en 2022. Sin embargo, tendrán que ser conscientes de los retos que conllevan estas tecnologías innovadoras y de cómo eliminar los obstáculos para sacar el máximo partido a la tecnología.

Los retos para aprovechar la IA y el aprendizaje automático

Las tecnologías de IA/aprendizaje automático están mejorando muchos sectores y áreas, desde el desarrollo de productos hasta la productividad de los empleados y la ciberseguridad. Sin embargo, algunos retos impiden a las organizaciones aprovechar plenamente sus ventajas. Hay que entender estos retos para poder superarlos.

En primer lugar, identificar y priorizar los proyectos que aportan el mayor valor empresarial y que entran en producción rápidamente suele ser problemático. En el estudio de CCS Insight, más del 20% de las empresas señalaron que el tiempo necesario para obtener beneficios de la IA constituía uno de los mayores desafíos. El cambio en el entorno empresarial provocado por la pandemia ha hecho que las empresas ya no puedan permitirse el lujo de tener inversiones inmovilizadas en proyectos a largo plazo y pruebas de concepto. Según la Oficina de Estadística Nacional del Reino Unido, en noviembre de 2020, un asombroso 30% de las empresas operan con menos de tres meses de reservas de efectivo.

Otro de los principales retos para el despliegue de proyectos de aprendizaje automático es la falta de conocimientos técnicos en ciencia de datos, desarrollo e ingeniería en este ámbito. La investigación muestra que el 30% de las empresas tienen dificultades para afrontar los retos que plantean los datos porque carecen de fluidez y experiencia para tomar decisiones empresariales y operativas. Esto implica que debemos tener en cuenta las grandes lagunas existentes en campos aplicados como transponer los requisitos empresariales, cuantificar los resultados corporativos y aplicar prácticas operativas y de gobierno corporativo.

Por último, las organizaciones son cada vez más conscientes de las cuestiones de seguridad, cumplimiento y ética en sus negocios. Por ello, las empresas están dispuestas a aplicar principios, prácticas y tecnologías que permitan realizar proyectos de IA éticos, transparentes, seguros y responsables. Con la promesa de la Comisión Europea de desarrollar una regulación «innovadora» en materia de IA en 2021, las empresas también se enfrentan a un entorno normativo emergente e incierto.

Para superar estos desafíos y avanzar en sus estrategias de IA y transformación digital, los directivos empresariales deben tener en cuenta el creciente conjunto de soluciones empresariales de IA que ha surgido en los últimos 18 meses.

Los servicios de IA centrados en la empresa permiten soluciones sencillas pero potentes

Para avanzar en las estrategias de transformación digital, los directivos empresariales deben tener en cuenta el creciente conjunto de soluciones empresariales de IA o aplicaciones de IA empaquetadas y centradas en la resolución de problemas empresariales e industriales comunes. Requieren poca o ninguna experiencia en aprendizaje automático y pueden reducir los costes y acelerar radicalmente el tiempo que se tarda en obtener valor empresarial de la IA.

  • Previsión de la demanda. La precisión de las previsiones es un requisito empresarial fundamental, especialmente debido a los cambios en la demanda que están experimentando la mayoría de los sectores. Soluciones como Amazon Forecast aprovechan el aprendizaje automático para ofrecer previsiones personalizadas en áreas como el flujo de efectivo, la demanda de productos y la planificación de recursos.
  • Personalización. Amazon Personalize permite a las empresas utilizar el aprendizaje para crear servicios personalizados, como recomendaciones de productos, clasificaciones de productos y marketing directo. La Bundesliga, la liga de fútbol alemana, está utilizando Amazon Personalize para mejorar la experiencia de los aficionados, ofreciendo estadísticas en tiempo real y contenido personalizado durante los partidos en directo, en todas sus plataformas digitales. Los espectadores también pueden personalizar los contenidos que les interesan adaptando los clips de vídeo y los resultados de las búsquedas a sus clubes, jugadores o partidos favoritos.
  • Detección de fraudes. Anualmente, las organizaciones pierden decenas de miles de millones de dólares por el fraude online en todo el mundo. El estudio de CCS puso de manifiesto que el 49% de las organizaciones que actualmente están creando soluciones de IA se centran en aplicaciones de seguridad dirigidas al fraude. Amazon Fraud Detector es un servicio totalmente gestionado que utiliza el aprendizaje automático y más de dos décadas de experiencia en la detección de fraudes de Amazon para identificar posibles actividades fraudulentas de modo que las empresas puedan detectar más fraudes en línea con mayor rapidez. Gracias a AWS Cloud, los clientes pueden automatizar unas acciones costosas y que requieren mucho tiempo para crear, entrenar e implementar un modelo de aprendizaje automático diseñado para detectar fraudes, con el fin de aprovechar la tecnología.
  • Búsqueda inteligente. Esto ha sido durante mucho tiempo un lastre para la productividad de las grandes organizaciones, debido a las dificultades para localizar y acceder a la información alojada en múltiples sistemas y silos operativos. Al integrarse con los repositorios de uso común, como los sistemas de archivos, las aplicaciones, las intranets y las bases de datos relacionales, Amazon Kendra utiliza el aprendizaje automático para indexar las fuentes de datos internas, como los documentos, el contenido de la intranet, los archivos y las notas, y hace que la información se pueda buscar mediante procesamiento del lenguaje natural.
  • Operaciones fiables y despliegue responsable. La transparencia en la forma en que la IA llega a las decisiones es uno de los principales factores para animar a los altos directivos a adoptar este tipo de soluciones. Cada vez son más las empresas que dan prioridad a aspectos vitales como la explicabilidad de los modelos, la equidad, la seguridad y la privacidad para fomentar la confianza y minimizar el riesgo empresarial. En ese sentido, AWS ofrece una plataforma completa de ciclo de vida del aprendizaje automático en SageMaker para abordar estos desafíos. Por ejemplo, Zopa, un banco digital y prestamista para particulares con sede en el Reino Unido, utiliza Amazon SageMaker en aplicaciones de aprendizaje automático como la detección de fraudes. Es importante que entiendan cómo contribuye cada factor a la decisión del modelo. La función Clarify de Amazon SageMaker ofrece a los científicos de datos de Zopa visibilidad sobre el razonamiento del modelo de aprendizaje automático y confianza a sus grupos de interés, tanto internos como externos. También ayuda al equipo de operaciones de Zopa a responder más rápidamente y a proporcionar un mejor servicio a sus clientes.
  • Transformación de los centros de contacto. En el último año, Amazon Connect ha ayudado a las empresas a modernizar sus centros de contacto para los clientes, especialmente durante la pandemia. Por ejemplo, WebHelp, líder europeo en relaciones con los clientes, tuvo que migrar a 36.000 empleados a un modelo de teletrabajo en los 35 países en los que opera, en tan solo dos semanas. El uso de la nube y de Amazon Connect permitió activar varios miles de puestos de trabajo «de voz» en menos de 72 horas, ayudando así a los agentes a ser más productivos y a mejorar la experiencia del cliente.
Ha llegado el momento de que las empresas aprovechen las oportunidades que ofrecen la IA y el aprendizaje automático. Los servicios basados en estas tecnologías están en auge y permiten a las compañías, independientemente de su sector, mejorar su rendimiento y, por tanto, sus resultados. Empresas como AWS están acompañando a muchas organizaciones en su preparación para el futuro con la IA desde hoy mismo. Los directivos deberían aprovechar esta oportunidad implementando la IA en su negocio, especialmente en la economía posterior a la COVID-19
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