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En los últimos cinco años, la idea de Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto omnipresente. Todos los proveedores de desarrollo de software implementan inteligencia artificial (lo que sea que haya detrás) y algoritmos de aprendizaje automático (ML) para casi todos los productos y servicios que lanzan. La inteligencia artificial está integrada en robots industriales para realizar con precisión tareas complejas, aplicaciones de software financiero y automóviles autónomos que se vislumbran en el horizonte. Impacto en la forma en que conducimos, en los pequeños equipos quirúrgicos e incluso en que Apple elija la música por nosotros: en general, la inteligencia artificial se ha consolidado como una parte integral en casi todas partes. Además, casi la mitad de todas las empresas que ahora utilizan alguna forma de IA dicen que les ha ayudado a superar a sus adversarios. Las empresas que utilizan IA en la fabricación, por ejemplo, ven una mejora de rendimiento del 12% respecto a aquellas que dependen únicamente de métodos tradicionales. Las herramientas de inteligencia artificial en ventas, a su vez, han demostrado ser muy eficientes, con informes que muestran un aumento de hasta un 50 % en los clientes potenciales y una reducción del 60 % en el gasto en servicio al cliente. Por cierto, según Statista, se espera que el tamaño del mercado de la IA alcance los 184.000 millones de dólares a finales de 2024, lo que representa una tasa de crecimiento anual del 28,46%. Parecería que con tal crecimiento, toda empresa que quiera fortalecer su posición en el mercado simplemente está obligada a implementar inteligencia artificial en sus procesos. ¿Pero es realmente así? Según Forbes, la mayoría de la gente no cree plenamente en la IA: el 67% no quiere que la IA tome decisiones de vida o muerte en conflictos, el 64% no quiere que la IA actúe como juez en una disputa y el 57% No quiero que la IA vuele aviones. La gente también cree que los humanos harán un mejor trabajo en una serie de tareas, como investigar la corrupción, votar, administrar atención médica, redactar leyes, etc. Esto está respaldado en gran medida por la inteligencia artificial. El hecho de que muchos fabricantes utilicen la IA como poco más que una estrategia de marketing cuando en realidad sus herramientas no funcionan como se esperaba. Entonces, ¿vale la pena invertir una buena parte del capital que tanto le costó ganar en aplicaciones impulsadas por IA? ¿Cómo calcular si pagarán? Y si darán sus frutos. ¿Qué hay detrás de la inteligencia artificial? ¿Funciona realmente la inteligencia artificial? En esencia, la IA se basa en algunas tecnologías clave. El principal es el aprendizaje automático, que da a los sistemas la orden de aprender de los datos en lugar de que se les diga exactamente qué hacer en cada situación, estos sistemas detectan patrones en toneladas de registros y hacen predicciones o conclusiones basadas en estos detalles, el aprendizaje automático puede recomendar productos basados en tu historial de compras o incluso notar estafas en transferencias internacionales. Luego están las redes neuronales, un mecanismo modelado para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Tienen capas de «nodos» que transmiten información y aprenden más a medida que ayudan al sistema, por ejemplo, a reconocer imágenes o comprender el habla. Otra parte importante de la inteligencia artificial es la visión por computadora, que ayuda a las máquinas a «ver» literalmente imágenes o vídeos. Finalmente, todo esto nunca sería posible sin big data, que proporciona a la IA la información que necesita para almacenar y mejorar. Cuantos más datos tenga un sistema inteligente, mejor será en cualquier cosa que esté haciendo. ¿Qué son las aplicaciones de inteligencia artificial? En qué se diferencian de las aplicaciones normales Básicamente, una aplicación de IA es un tipo de software que utiliza inteligencia artificial para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Por ejemplo, podría reconocer emociones en fotografías, comprender el habla oral o sugerir cosas que podrían gustarle a una persona en función de su comportamiento pasado. Lo que diferencia a las aplicaciones de IA de las normales es su capacidad para recordar conceptos complejos y adaptarse a determinadas condiciones. Las aplicaciones móviles/de escritorio normales normalmente siguen instrucciones fijas y nunca cambian. Las aplicaciones de IA pueden almacenar nuevos datos y emitir juicios por sí mismas, lo que demuestra inteligencia práctica. ¿Qué pasa con las aplicaciones de IA? Es por eso que muchas personas se niegan a invertir y desarrollar software de inteligencia artificial. Uno de los principales problemas son los errores de cálculo que sigue cometiendo la inteligencia artificial. En noviembre de 2021, Zillow decidió descontinuar su programa Zillow Offers y despedir al 25% de su personal, aproximadamente 2000 trabajadores, porque su algoritmo de aprendizaje automático para predecir los precios de las viviendas estaba cometiendo errores. En demasiada profundidad, el programa destinado a comprar, renovar y revender viviendas rápidamente superó sus límites, lo que le costó a la empresa una pérdida de 304 dólares, ya que compró viviendas a precios millones más altos de lo que Zillow les habría pagado si pudiera cerrar el programa como director ejecutivo. Rich Barton, dijo que arreglar el algoritmo era demasiado arriesgado. Otro problema es el precio. ¿Cuánto cuesta desarrollar una aplicación de IA? Sinceramente, mucho. El desarrollo de software personalizado siempre es costoso tanto en términos de entrada inicial como de mantenimiento continuo, especialmente si requiere una gran cantidad de datos o tecnología sofisticada. Finalmente, agregar IA a los sistemas actuales puede ser una verdadera molestia. Hacer que una aplicación inteligente funcione con lo que ya tiene puede ser complicado y puede requerir conocimientos o modificaciones adicionales. Qué pueden ganar las empresas si desarrollan una aplicación de IA De hecho, crear una aplicación de IA puede ayudar a las empresas de varias maneras. En primer lugar, puede ahorrar tiempo al automatizar tareas rutinarias que normalmente tardan mucho en completarse. Por ejemplo, un chatbot de IA puede responder las preguntas de los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, por lo que no necesita tantos agentes en el departamento de atención al cliente. Aplicación AI También puede proporcionar pronósticos comerciales y detectar tendencias. Esto significa que las empresas pueden obtener información razonable sobre lo que quieren los clientes y cómo cambiar sus tácticas. Finalmente, el desarrollo de aplicaciones de IA puede brindarle a una empresa una ventaja competitiva al ofrecer servicios de clase mundial (se trata de marketing), ya sea anticipando cuándo un equipo podría fallar o mejorando los mensajes comerciales para los clientes finales. Tres razones por las que definitivamente vale la pena invertir en una aplicación de IA Si está pensando en cambiar a la IA, puede que valga la pena, especialmente si su empresa sufre los siguientes problemas. ¿Tiene demasiadas tareas repetitivas que ocupan todo su tiempo? El desarrollo de aplicaciones de IA puede encargarse de esto por usted. Si tiene muchos datos pero no sabe cómo usarlos o no tiene tiempo para procesarlos, una aplicación de inteligencia artificial puede analizarlos y brindarle información valiosa para procesar. decisiones más sabias. Finalmente, si desea ofrecer un enfoque más personalizado a sus compradores, la IA puede ayudarlo brindándoles sugerencias, consejos y marketing dirigido únicos. Cómo crear una aplicación de IA y reducir costos Los gerentes de proyectos de IA a menudo juzgan mal el costo total de los sistemas de IA. Hay muchos aspectos diferentes que entran en juego al considerar el coste total de un proyecto de IA. Uno de los cuales tiene que ver con la creación de nuevos modelos o la adquisición de tus propios modelos de IA. Si necesita una solución inmediata y económica, elija el modelo ya construido por otra persona. Ya está disponible y es conveniente, pero puede carecer de precisión y exactitud. Si necesita una solución rápida y económica, elija un modelo ya preparado. Es conveniente y fácil de conseguir, pero puede que no sea el más preciso. Para tareas más precisas y avanzadas, es mejor contratar desarrolladores de aplicaciones de IA con experiencia, como el equipo de SCAND. Solo recuerde que a los científicos de datos les llevará tiempo y dinero hacerlo bien, y si desea sumergirse en la ingeniería oportuna y crear indicaciones para el modelo, eso agregará aún más tiempo y costo. Y si planea crear una aplicación RAG o cualquier otra solución además de ella, también necesitará tiempo de desarrollo adicional. Aunque la inversión inicial puede costarle bastante dinero, le evitará el dolor de cabeza del desarrollo y minimizará los recursos a largo plazo. Sin embargo, para mitigar el impacto presupuestario, puede comenzar poco a poco (crear un producto mínimo viable, MVP) y expandirse si es necesario. muestra resultados satisfactorios. Por supuesto, para cada empresa el tamaño del inicio será diferente, pero en cualquier caso te permitirá controlar completamente los costes del proyecto.
