Índice:

1. Definición de inteligencia artificial (IA)
   1. Machine learning e inteligencia artificial
2. Inteligencia artificial en las empresas
   1. Reconocimiento de imágenes
   2. Tecnología de la lengua
   3. Automatización robótica de procesos
   4. CRM con inteligencia artificial
   5. Precios basados en la predicción de producción
   6. Reconocimiento transacciones fraudulentas
3. Inteligencia artificial aparte vs. integrada

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA), también conocida por su nombre inglés, Artificial Intelligence (AI), es una tecnología que trata de realizar las tareas y tomar las decisiones empresariales de forma automática y autónoma, aprendiendo de forma continua.

La inteligencia artificial hace uso del Big DataBig Data es el término utilizado para definir el cúmulo masivo de información cuyo tamaño va más allá de la capacidad de captura, almacenado, gestión y análisis de las herramientas utilizadas anteriormente. La gestión y análisis de enormes volúmenes de datos no pueden ser tratados de manera convencional. Las herramientas habituales no son capaces de realizar este propósito de forma satisfactoria por lo que los fabricantes de software sienten la necesidad de desarrollar nuevas herramientas capaces de soportar la información generada. para obtener los datos necesarios para operar. Con la inteligencia de negocios (BI)La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence, BI) se basa en el análisis de datos de la información de la compañía. Con esos datos se intenta obtener información valiosa para tomar decisiones comerciales estratégicas y operativas (información comercial). Generalmente, los datos en “bruto” provienen de los diferentes softwares de la compañía, tales como ERP, RRHH, gestión documental u otro software especializado. Los datos en bruto son: datos de ventas, tendencias del mercado, resultados financieros, etc. analiza esos datos y la IA utilizará esas estadísticas para tomar decisiones. Por ejemplo, en una empresa que fabrica máquinasUn sistema ERP para la fabricación de máquinas tiene que cumplir con altos requisitos de calidad. Este tipo de actividad pertenece a la fabricación discreta, lo que hace que muchas veces se fabriquen elementos muy específicos y se tengan que gestionar como proyectos. Además, este sector debe tener una gran planificación de la producción, gestión de clientes (para llevar a cabo sus especificaciones) y gestión de inventario.  , los sensores de la planta indican las temperaturas a las que se están elaborando las piezas. Si un sensor detecta que una de las máquinas que hace las piezas marca una temperatura superior a la aconsejada, un sistema de inteligencia artificial puede parar el proceso de producción y alertar a un técnico para que investigue cuál es el problema. Este proceso es bastante común en las empresas de la industria 4.0.La industria 4.0 revoluciona las tecnologías y capacidades existentes dentro del sector de la fabricación y la producción, gracias al uso de nuevas tecnologías como la robótica, la inteligencia artificial (Artificial Intelligence, IA) y el internet de las cosas (Internet of Things, IoT), entre otros. Al incorporar estas tecnologías, aumentan los niveles de automatización y digitalización en las instalaciones de una empresa., ya que el sistema aprovecha todos los datos para que se puedan tomar las decisiones adecuadas.

Atención: para la recopilación de los datos del Big Data, las empresas usan distintas bases de datosUna base de datos es una herramienta que recopila datos, los organiza y los relaciona para que se pueda hacer una rápida búsqueda y recuperar con ayuda de un ordenador. Hoy en día, las bases de datos también sirven para desarrollar análisis. Las bases de datos más modernas tienen motores específicos para sacar informes de datos complejos.. La elección de una buena base de datos es importante para un buen almacenamiento y seguridad de los datosLa seguridad TIC, o Information Technology Security (IT security) en inglés, se encarga de implementar las medidas de seguridad para proteger la información usando diferentes tipos de tecnología. La seguridad TIC protege los datos empresariales, que comprenden tanto los de formato electrónicos como en papel.. En la Guía ERPLa Guía de ERP contiene información esencial para los jefes de proyectos que se están orientando sobre la adquisición de un (nuevo) paquete de software de ERP. Dentro encontrará, entre otras cosas: precios, comparación de soluciones, funcionalidades, consejos e importantes errores comunes. hay una comparativa en profundidad de las diferentes bases de datos que hay en el mercado.

¿Qué tiene que ver machine learning con la inteligencia artificial?

El machine learning (ML, o aprendizaje automáticoMachine learning (ML), también conocido en español como aprendizaje automático, es un tipo de inteligencia artificial. El machine learning es la tecnología que permite que un sistema aprenda de forma continua. El sistema recibe un input, un humano reacciona y, así, la próxima vez que el sistema reciba ese input, sabrá cómo actuar sin necesidad de acudir al humano. en español) es la tecnología que hace que la inteligencia artificial aprenda de forma continua. El sistema recibe un input, un humano reacciona y, así, la próxima vez que el sistema reciba ese input, sabrá cómo actuar sin necesidad de acudir al humano.

Actualmente, este sistema puede llegar a ser incluso aún más avanzado. Esto se debe a que el ML hace uso del deep learning (DL, o aprendizaje profundo en español) para aprender sin ayuda humana. La tecnología de deep learningDeep learning (DL), también conocido como aprendizaje profundo, es un tipo de machine learning que se estructura inspirándose en el cerebro humano y sus redes neuronales. El aprendizaje profundo procesa datos para detectar objetos, reconocer conversaciones, traducir idiomas y tomar decisiones. Al ser un tipo de machine learning, esta tecnología sirve para que la inteligencia artificial aprenda de forma continua. utiliza una serie de ejemplos junto con una serie de reglas para aprender a solucionar los problemas autónomamente. Por ejemplo, un chatbot puede utilizar el deep learning para solucionar las preguntas o dudas a los usuarios. También puede aprender cuáles son los temas más consultados. De esta forma, es posible que salgan propuestas al usuario en cuanto abra el chat, junto con la posibilidad de escoger la opción de seleccionar otro tema, y recomendarle el contenido relacionado con su consulta.

¿Cómo se usa la inteligencia artificial en las empresas?

El uso de la inteligencia artificial dentro de los diferentes tipos de empresas puede ser muy variado. Hoy en día hay muchos programas que incluyen un módulo de IA para optimizar los procesos empresarialesUn proceso empresarial consiste en una serie de pasos, actividades y tareas que se realizan para obtener el resultado deseado. El resultado deseado puede ser la fabricación de un coche, el procesamiento de una factura o el trayecto que se sigue para conseguir vender. Por tanto, un proceso empresarial se centra en cómo se debe hacer el trabajo y en los flujos de trabajo dentro de una organización.. A continuación se comentan algunos de los usos más comunes dentro de la inteligencia artificial:

¿Cómo se usa el reconocimiento de imágenes (computer vision)?

La computer vision consiste en el reconocimiento de objetos a través de imágenes. En algunas empresas de alimentaciónUn sistema ERP para las empresas de alimentos y bebidas (food & beverage) se elige teniendo en cuenta los procesos empresariales. Algunas organizaciones producen los alimentos, mientras que otras están especializadas en el comercio de productos alimentarios. Por eso, ciertos paquetes ERP se centran específicamente en la producción o en el comercio. Además, existen soluciones completas que integran ambos procesos empresariales en el mismo sistema. Un error muy común que cometen las empresas es el de subestimar los procesos empresariales, por lo que terminan eligiendo un paquete muy limitado. se usa un robot que controla las manzanas que pasan por una cinta transportadora. El robot usa la inteligencia artificial para revisar las manzanas, categorizándolas. Así se mandalas que estén perfectas a una parte para que sean vendidas en fruterías, y aquellas que están magulladas a otra parte para que sean revisadas. Dependiendo de las características y calidad de las manzanas magulladas, las procesan para hacer productos como la compota o el pudding de manzana, o las destinan para alimentación de animales.

Otro uso de este tipo de IA es el reconocimiento facial. Hay empresas que usan esta tecnología para conceder el accesoEl control de acceso es una técnica de seguridad que verifica el permiso que tiene una persona o dispositivo para entrar en un área y hasta qué punto. Esta función se encuentra dentro de la gestión de identidad y acceso de una empresa. Existen 2 tipos de control de acceso: Físico y Lógico. El físico consiste en recibir autorización para entrar a lugares concretos, como determinados departamentos o áreas de la empresa. El control de acceso lógico, sin embargo, permite el acceso al usuario o dispositivo a unas determinadas redes informáticas, archivos del sistema y datos. a la sede y a las diferentes salas a las personas autorizadas, generando así también un control del tiempoEl registro de tiempo consiste en el control detallado de la hora de entrada y de salida de los empleados y de sus pausas. Este registro ha de guardarse durante 4 años por ley. Este control de las horas ya lo hacían muchas empresa debido a su actividad, en la que, por ejemplo, necesitaban llevar el registro de horas para poder facturar a sus clientes. Algunos ejemplos de estas empresas que ya registraban las horas o a las que les ha ayudado a gestionar su actividad son las que trabajan en base a proyectos y las de servicios. que ha estado. Con este uso, hay que cerciorarse de que el sistema cumple con la normativa de protección de datosDesde el 25 de mayo de 2018 se aplica el Reglamento general de protección de datos (GDPR, General Data Protection Regulation) en toda la Unión Europea. Esta ley uniforme transpone las leyes nacionales de protección de datos, como la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD). El objetivo final de la nueva legislación es la protección de los derechos básicos de privacidad de los implicados.  para evitar problemas.

La tecnología de la lengua comprende el mensaje

La tecnología de la lengua (o Language Technology, LT) sigue siendo bastante nueva. La LT consiste en comprender el lenguaje natural tanto en formato oral como escrito. Uno de los usos de esta tecnología es el reconocimiento de voz para la gestión de identidad y accesoLa gestión de identidad y acceso se conoce también por sus siglas en inglés, IAM (Identity and Access Management). IAM se encarga de la administración de usuarios y sus derechos de acceso dentro de la red (comercial). Con esta gestión, la empresa mantiene el control sobre qué usuarios inician sesión y realizan ediciones en los sistemas, aplicaciones, bases de datos, etc. Los usuarios pueden variar desde empleados a clientes o proveedores.. Por ejemplo, cuando una persona le pregunta algo a Siri o dice “Ok, Google”, el correspondiente asistente de móvil se activa únicamente con el dueño del dispositivo.

Sin embargo, ese no es el único uso del reconocimiento del lenguaje natural. Por ejemplo, cuando se recibe un email, el sistema de tecnología de lengua puede estudiar el contenido del mensaje para reconocer la naturaleza del mensaje (Digital mailroom). De esta forma, aunque el asunto no ponga “queja” ni el contenido en sí, el sistema averigua que lo es porque pone algo como “no estoy contento/a” o “estoy decepcionado”. Así, es capaz de clasificar los distintos e-mails que se reciben, redirigirlo a la persona adecuada y registrarlo dentro del gestor documentalUn sistema de gestión documental, o document management system (DMS), por sus siglas en inglés, está diseñado para almacenar, administrar y controlar el flujo de documentos dentro de una organización. Se trata de una forma de organizar los documentos e imágenes digitales en una localización centralizada a la que los empleados puedan acceder de forma fácil y sencilla. en el apartado de quejas.

Atención: esta es una de las posibilidades dentro de la digitalización de procesos de documentos. Sin embargo, hay muchas más. El Premium digiBook DigitalizaciónCon este digiBook incrementa sus posibilidades de llevar a buen puerto un proyecto de digitalización. De la mano de cinco pasos, se examinan diferentes escenarios de digitalización, y se aclaran los pasos que debe seguir como gestor de proyectos antes y durante un proyecto de digitalización. ayuda a analizar los procesos de automatización de los flujos documentales y ver cuál es mejor para su caso.

La automatización robótica de procesos (RPA) para ahorrar tiempo de las tareas repetitivas

La automatización robótica de procesosLa automatización robótica de procesos, Robotic Process Automation (RPA), es un software que se encarga de automatizar las tareas repetitivas de una empresa. El RPA es un software que sirve para configurar un “robot” para que realice tareas. Es decir, no es ningún robot físico como el de una empresa de fabricación de coches, por ejemplo. El RPA es un software que realiza automáticamente aquellas funciones y tareas que sean mecánicas, administrativas y que estén bien definidas. (RPA) consiste en la automatización de tareas repetitivas. El RPA es un softwareUn software es el componente lógico del que está constituido un equipo informático. Es decir, se trata de una herramienta que está formada por todos los componentes del sistema que no se pueden tocar, pero que hacen posible la realización de tareas específicas, como por ejemplo: procesadores de texto, hojas de cálculo, editores de imágenes, sistema operativo, etc. que se programa para hacer tareas (casi siempre) sin necesidad de un humano. Por ejemplo, un sistema de recursos humanosEl software de recursos humanos se utiliza en empresas que disponen un departamento de RRHH o un responsable dedicado a planificar y administrar la gestión del personal. Dentro de las funciones de este departamento puede encontrarse la atención al personal, el registro de ausencias, bajas y horas trabajadas, la gestión de nóminas y salarios, la asignación de vacaciones y otras solicitudes directas del personal. Además, también pueden encargarse de los distintos procesos de selección para puestos vacantes, las evaluaciones de desempeño de trabajadores o la planificación de ascensos. puede automatizar todo el proceso de onboardingEl onboarding o incorporación de nuevos empleados comprende algo más que darles la bienvenida. También, es algo más que poner en marcha asuntos prácticos tales como el acceso al software o el uniforme. Durante la incorporación, no sólo se pretende que el trabajador se familiarice con su ambiente de trabajo y su papel dentro de la empresa, sino que también se intenta hacerle sentir cómodo e involucrado en las actividades empresariales. de sus empleados. En el momento en el que se selecciona a una persona para un puesto vacante, se pone en marcha el sistema para que siga todos los pasos correspondientes, como: dar de alta en la seguridad social; enviarle los documentos de protección de riesgos laborales al nuevo empleado; volcar los datos del sistema de reclutamientoEl proceso de reclutamiento y selección de personal es el primer proceso en el que se piensa cuando se habla de recursos humanos. Un 40% de las empresas en España disponen de un software de gestión de RRHH. Pero cuando se trabaja con software general, en ocasiones provoca que la empresa no encuentre la profundidad necesaria en algunos procesos concretos. Es por esto que, muchas empresas incluyen software o aplicaciones específicas. en una ficha de empleado en el sistema de RRHH; y proporcionarle todos los accesos necesarios para que desarrolle su actividad (cuenta de correo, acceso al software, posible curso de formación inicial, etc.).

El uso más común que se le da al RPA es la automatización de procesos contables. Por ejemplo, la automatización robótica de procesos de conciliación de cuentas. Mientras que un empleado puede tardar unas 2 horas en realizar esta tarea, este sistema tarda 2-3 minutos. El RPA tiene una capacidad de trabajar secuencialmente durante 24 horas. Es decir, se puede llenar de procesos que se hagan uno tras otro hasta llegar a rellenar las 24 horas de trabajo.

Uso de IA en la gestión de relaciones con el cliente

Un sistema de gestión de relaciones con el clienteLa gestión de relaciones con el cliente (Customer Relationship Management, CRM) se centra en almacenar, analizar y usar toda la información relevante de los clientes. Lo que se considera información relevante de los clientes, depende naturalmente del tipo de empresa y de clientes. En algunas empresas consiste en mantener una estructura de los datos de contacto o de las acciones que se llevan a cabo en relación con los clientes. Otras empresas requieren tener funcionalidades más avanzadas e inteligencia de negocios (BI) dentro del CRM para comprender bien al cliente. (CRM) sirve para almacenar centralmente los datos de los clientes y poder llevar un seguimiento de ellos. La inteligencia artificial reconoce las tendencias y los patrones de comportamiento de los clientes objetivos. De esta forma, la inteligencia artificial puede incorporar datos dentro del CRM y ayudar a segmentarlos según lo estipulado por la empresa (ubicación, género, edad, historial de compra, …). Además, en algunos casos se está automatizando el email marketing. Usando inteligencia artificial, se pueden mandar automáticamente e-mails personalizados, ya que el sistema de inteligencia artificial se alimentará de los datos del CRM y los introducirá en el correo electrónico.

Por ejemplo, una empresa quiere lanzar una campaña de marketing para clientes que tengan entre 25 y 30 años y que hayan comprado en los últimos 6 meses. Entonces, el sistema de IA obtendrá todas las direcciones de correo electrónico de las personas con ese perfil y les mandará uno a uno un email en el que ponga: su nombre (para que sea más personal), los detalles de la oferta, cuándo adquirió algo por última vez (hace 1, 2, 3, 4, 5 o 6 meses). Al estar personalizado para el cliente, el email tendrá una mejor acogida. Otra ventaja es que, al hacerlo el sistema y no el empleado, se ahorra una gran cantidad de tiempo.

Otro ejemplo de IA con CRM es el de una tienda onlineEl comercio electrónico (e-commerce o e-business) abarca todas las formas de comercio en línea. La mayoría de las personas piensa directamente en una tienda online (o webshop, en inglés) para consumidores, pero el término también se utiliza para, por ejemplo, transacciones financieras entre bancos. Con este último sentido de comercio electrónico, el término se remonta a los años 70. de ropa. Cuando un cliente ha mirado y/o comprado ciertos productos, el sistema le muestra productos relacionados. De esta forma, se tienta al cliente a que compre productos que tienen una gran posibilidad de interesar al cliente y, así, incrementar el ticket medio de la compra e aumentar el número de ventas.

¿Sabías que? El coste de adquisición de un nuevo cliente es superior al de fidelizar a los clientes que ya se tiene. En la Guía de CRMLa Guía CRM contiene información esencial para los jefes de proyectos que se están orientando sobre la adquisición de un (nuevo) paquete de software de CRM. Dentro encontrará, entre otras cosas: precios, comparación de soluciones, funcionalidades, consejos e importantes errores comunes. hay consejos para conseguir fidelizar a los clientes con ayuda de un sistema de CRM.

Predicción de la producción para establecer precios

Los sistemas de inteligencia artificial se alimentan de los datos y son capaces de sacar predicciones de producción. En el sector agrícola es muy común hacer uso de la IA para saber de antemano la cantidad de productos de cada tipo que se va a conseguir producir. Por ejemplo, si hubo sequía o si hubo una plaga de insectos, estos datos serán reconocidos por el sistema de IA. De esta forma, por ejemplo, se conoce que se van a producir una cantidad muy baja de tomates en comparación con el año anterior. Debido a la escasez de tomates, eso hará que el precio del tomate suba con respecto al año anterior. Si en cambio un año hay una sobreproducción de tomates, el precio del tomate bajará considerablemente.

Reconocimiento transacciones fraudulentas con IA

Las empresas que se dedican al mundo financiero invierten mucho en tecnologías de seguridad, como BlockchainEl Blockchain o cadena de bloques es una tecnología de base de datos descentralizada. Es decir, no hay un sistema central por el que tenga que pasar la información para ser aceptada. Por lo que se podría decir que un blockchain es un ledger, una especie de registro de información, que está completamente abierto para todos. o IA. En el caso de la inteligencia artificial, las entidades bancarias usan esta tecnología para identificar y responder a los patrones eficaz y rápidamente frente a las tendencias de fraude emergentes. Por ejemplo, cuando un usuario hace una compra online con tarjeta, la compra tiene que pasar una serie de validaciones antes de ser aprobada. La cuenta del usuario tiene elaborado un perfil con sus patrones de comportamiento. De esta forma, para evaluar si se debe aprobar la transacción, el banco comprobará una serie de detalles. Estos detalles son: que la tienda esté relacionada con el tipo de tiendas a las que acudiría el usuario; que el dispositivo desde donde paga suele estar vinculado a su cuenta; y otras verificaciones de direcciones de IP y de email y/o teléfono.

Módulo especializado en inteligencia artificial vs incluido en el software

Es posible encontrar Inteligencia artificial de forma integrada en sistemas de softwareLa integración de software consiste en conseguir que distintos softwares se pasen información de uno a otro sin que el usuario lo note. Esta integración hace que el usuario pueda pasar de un sistema a otro en tiempo real. Se pueden encontrar integraciones en casi todas las empresas. Esto es común en empresas que usan distintas aplicaciones para llevar a cabo un proceso en el que participan varios departamentos. de distintos ámbitos o como software independiente especializado. En el caso de que esté integrado dentro de un sistema, suele estar ya bastante configurado para hacer un tipo de tarea concreta. Sin embargo, cuando se trata de un software independiente y especializado, hay que configurarlo para que haga la tarea que se requiera. Este segundo tipo ofrece una mayor flexibilidad y posibilidades, pero requiere que haya un equipo experto detrás.

Muchas grandes compañías de software están desarrollando la IA en ambas formas, tanto integradas dentro de sus softwares empresariales como sistemas aparte. Algunas de estas organizaciones son IBM, SAPSAP es una de las mayores empresas de software para negocios, con sedes en más de 140 países, cerca de 75.000 empleados y una cartera de más de 200.000 clientes. SAP fue fundada por cinco exempleados de IBM en 1972 y su nombre proviene del alemán Systeme, Anwendungen und Produkte in der Datenverarbeitung (Sistemas, Aplicaciones y Productos en Procesamientos de datos). El ERP de SAP fue lanzado por primera vez en 1973, bajo el nombre SAP R/1, y ofrecía un sistema único para distintas tareas propias de un negocio. Este sistema fue mejorado en 1979 y 1992, y durante esos años la popularidad de SAP como solución para empresas creció, llegando incluso a salir a bolsa en 1988., MicrosoftDesde principios del siglo XXI, los ERP de Microsoft y la administración empresarial han sido una de sus líneas de negocio más productivas. En la actualidad, los ERP de Microsoft son utilizados en algunas de las empresas más importantes del mundo. Microsoft comenzó a introducirse en el mercado ERP en 2001 tras la adquisición de Great Plains, uno de los sistemas ERP líderes en Estados Unidos. Sólo un año más tarde, Microsoft compró al otro gran agente del mercado, Navision Software, que ya contaba con una gran cuota de mercado en Europa. y OracleLa introducción de los ERP de Oracle se debe a la adquisición de empresas como JD Edwards y PeopleSoft. Gracias a esta compra, Oracle pudo hacerse un sitio entre los ERP y llegar al 17% de cuota de mercado. No obstante, Oracle ha sido siempre más conocida por sus bases de datos que por sus sistemas ERP. ¿Cuáles son los aspectos más fuertes de los ERP de Oracle?. El coste de la IA dentro de los softwares empresariales suele estar incluido en el precio total del software, mientras que el precio de un programa independiente será bastante más elevado. Por ejemplo, SAP va desde 1€ al mes por unidad de capacidad (recurso de infraestructura, tanto de computación como de almacenamiento) con un contrato de permanencia mínima de 3 meses. IBM ofrece una versión gratuita de WatsonIBM Watson Content Analytics, antes conocida como IBM Content Analytics, es una de las únicas soluciones de búsqueda empresarial que incorpora una inteligencia artificial para ayudar al usuario. Su cambio de nombre se debe a que se añadió la inteligencia artificial Watson. Este sistema cuenta con dos partes diferenciadas: 1 Content Analytics se centra en analizar datos empresariales no estructurados para detectar patrones, tendencias o anomalías.  2Watson es la inteligencia artificial que analiza datos según las peticiones de los usuarios, siendo así la parte dedicada a la búsqueda empresarial., una estándar que cuesta 99 dólares al mes y una versión Enterprise por 6.000 dólares al mes. Microsoft ofrece su Inteligencia artificial de pago por uso. Oracle tiene una tarifa diferente dependiendo del tipo de IA que se requiera con precios desde 0,89 € por unidad de capacidad o 89,981€ por usuario al mes. Si desconoce qué tipo de sistema de IA requiere su empresa, póngase en contacto telefónico y un consultor del centro de conocimiento EKCIT le ayudará: +34 954 040 045.