Inteligencia Artificial, ¿Cómo lo aplico a mi empresa?

25 septiembre, 2020
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La IA crece entre las empresas, se multiplican las apps para exprimir las nuevas ideas y proyectos

El gasto en inteligencia artificial se duplicará en 4 años. A medida que las empresas avanzan en su evolución artificial. Está cogiendo un mayor peso en las organizaciones. se ha ido construyendo formando diferentes técnicas. Así, lo explicaron y profundizaron Gerardo Murias, Senior Sales Engineer SouthEurope, Automation Anywhere, y Ramsés Gallego, Security, Risk y Governance Internacional Director, Micro Focus, en la webinar sobre Inteligencia Artificial organizada por ITTrends.

 Las empresas saben que la IA a nivel mundial es buena opción, pero a la hora de ponerlo en marcha es donde hay problemas a nivel histórico y a día de hoy. En otros países nos llevan ventaja, como en EE.UU, que disponen de un aumento de productividad y mejora de procesos, al igual que de la satisfacción del cliente.

Es importante para las empresas, porque aporta una mayor productividad, rapidez y precisión, un paso adelante en la innovación de las empresas, mejoras en todos los procesos a través de la automatización, atención al cliente personalizada. Además a nivel empresarial cuando se cubre, se cubre todo el espectro del valor añadido en los procesos empresariales, incluso la parte predictiva, detectando por donde puede seguir el proyecto puesto en marcha.

Por otro lado, hay una manera de entenderla que en algunos casos no es correcta, y no se consigue aplicarla correctamente. No es lo mismo la automatización que la automatización inteligente, la segunda es una plataforma que permite a los empleados de la empresa llevar un proceso de negocio, haciendo uso de datos que los robots son capaces de recoger y añadir una capa extra a un proceso ya existente de automatización mediante IA que es capaz de hacer uso de esos datos para aportar un avance competitivo.

¿Cuál es la intersección entre la RPA y la IA?

En el semillero de las nuevas tecnologías de IA, donde encontrará reconocimiento facial y del habla, redes neuronales y aprendizaje profundo por mencionar algunas, la RPA se une a la IA en computación cognitiva. De esta manera se crean bots cognitivos. La computación cognitiva libera a los bots de los límites de tareas y datos predefinidos y estructurados. Estos bots son capaces de razonar y tomar decisiones, para aprender rápidamente a convertirse en activos clave de su grupo humano de talentos, sumado a la fuerza del trabajo digital.

porque la RPA necesita la IA? A pesar de los logros y el crecimiento de la RPA, los bots solo pueden realizar las acciones para las cuales fueron entrenados. Su inflexibilidad e incapacidad para aprender ha limitado a la RPA de dos maneras:

  1. Los bots solo pueden procesar datos estructurados. Los datos deben estar limpios y presentarse en formatos estandarizados y fácilmente reconocidos, como hojas de cálculo, bases de datos o interfaces de programación de aplicaciones (API).
  2. Los bots no tienen capacidad para juzgar situaciones ambiguas. Los bots de RPA convencionales pueden manejar decisiones simples que se les dieron a través de reglas estrictas sobre escenarios específicos. Pero tienen dificultades cuando el escenario es más complejo.

¿Por qué una fuerza de trabajo digital? 

La fuerza de trabajo humana actúa, piensa, analiza y toma café, al igual que descansa. En cambio, la fuerza de trabajo digital contiene la RPA, es cognitiva, y lleva a cabo el análisis inteligente. Asimismo, el uso de las herramientas de trabajo digital traen consigo otros beneficios, como:

  • Optimiza los costos de trabajo e incrementa la capacidad
  • Incrementa la velocidad, precisión (100%) y disponibilidad (24h 365 días). XQ un robot puede estar trabajando a tiempo completo, a diferencia de los humanos
  • Mejora el cumplimiento, los controles y la auditabilidad
  • Proporciona inteligencia empresarial
  • Permite la transformación digital
  • Mejora la moral de los empleados

Un robot es capaz de encontrar anomalías y diferentes brechas de seguridad en temas de fraude, robo de credenciales bancarias, etc. Los bancos globales están planeando utilizar la automatización cognitiva para rastrear las actividades financieras de los clientes y sus contrapartes para detectar señales de alerta temprana ante comportamiento sospechoso. Mediante el análisis de enormes pilas de datos de una amplia variedad de sistemas, incluidas fuentes no estructuradas, como correo electrónico, archivos de audio o incluso vídeo, los bots basados en IA pueden reconocer patrones y hacer comparaciones e inferencias. Esto permite a los bancos detectar anomalías en las actividades de los clientes mucho más rápido y con más precisión que los humanos.

Debido a que la RPA cognitiva es capaz de analizar datos no estructurados y estructurados, así como tomar decisiones empresariales, su valor va mucho más allá de simplemente automatizar los procesos básicos del negocio. Con el trabajo humano la posibilidad del error humano se multiplica, un robot no tiene ese problema, sino que puede trabajar con todos estos datos de manera automática, la rapidez es un grado pero el compliance fundamental.

Por otro lado, cada vez más empresas quieren ofrecer experiencias altamente personalizadas a sus clientes. Los bots de chat cognitivos son una forma popular de hacerlo, ya que atraen a los usuarios y mejoran la imagen de marca a través de conversaciones similares a las humanas. Los bots cognitivos inteligentes con habilidades de voz y lenguaje le permiten crear bots de charla de una marca, capaces de aprender de las interacciones con los clientes y de manejar cualquier situación compleja que se les presente.

Etapas para lanzar un proyecto

La automatización es aplicable en cada proceso en toda la empresa en cada una de las siguientes etapas:

  1. Captura de datos: recopilación y sintetización de los datos
  2. Enriquecimiento de datos: modificación, racionalización y normalización de los datos
  3. Validación de datos: validación y autentificación de datos
  4. Proceso: realización de las acciones del proceso
  5. Reconciliación: garantía de coherencia y precisión
  6. Análisis e informes: análisis e informes confiables, precisos y oportunos

 

En definitiva, debemos abrazar el mundo de la IA, porque todas las máquinas son un valor añadido, y pueden enseñar a los humanos. En el machine learning hay 4 tipos principalmente: supervisado, no supervisado, aprendizaje reforzado, aprendizaje profundo.

Las herramientas de IA nos ayudan a descubrir patrones de comportamiento. Hacen la función de línea de seguridad. Los algoritmos nos ayudan a descubrir e inferir cosas en una imagen, es decir, cuando un robot ha visto muchísimas veces un patrón de comportamiento, cuando se ha creado una línea base de lo que es correcto y lo que no, pueden alertar, prevenir, identificar y proteger.

¿Qué retos de seguridad implica la IA y cómo se superan?

El reto es poder entender diferentes fuentes de información, y comprenderlas. Las máquinas nos permiten adivinar, inferir, y ayuda en tiempo real. También crean entornos fantasmas e irreales, para engañar a aquellos que nos quieren atacar. Una máquina no se cansa jamás, ni tiene un mal día. Nos aportan retroalimentación a tiempo real.

Cuando una organización quiere empezar a utilizar Inteligencia Artificial, la primera pregunta que debe hacerse es: «¿Por que quiero utilizar la IA?» Porque quiero mejorar, ser más rápido, más ágil, etc. Y a partir de ahí cuántos procesos quiero y puedo automatizar, cuántos tienen que ver con descubrimiento de información y datos necesarios para los departamentos de riesgo, cumplimiento normativo, o de compras.

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