Preparando a las empresas para la era de la IA

IA en las industrias

No faltan casos de uso de IA en todas las industrias. Los minoristas adaptan las experiencias de compra a las preferencias individuales aprovechando los datos de comportamiento del consumidor y los modelos avanzados de aprendizaje automático. Los modelos tradicionales de IA pueden ofrecer ofertas personalizadas. Sin embargo, con la IA generativa, estas ofertas personalizadas se mejoran al incorporar una comunicación personalizada que tiene en cuenta la personalidad, el comportamiento y las interacciones pasadas del cliente. En el sector de seguros, al aprovechar la IA generativa, las empresas pueden identificar oportunidades de recuperación de subrogaciones que un operador manual podría perder, mejorando la eficiencia y aumentando las posibilidades de recuperación. Las empresas de servicios bancarios y financieros están aprovechando la IA para fortalecer la vigilancia de los clientes y mejorar los esfuerzos contra el lavado de dinero aprovechando las prácticas de gestión del riesgo crediticio impulsadas por la IA. Las tecnologías de inteligencia artificial mejoran la precisión del diagnóstico mediante el reconocimiento de imágenes complejas en radiología, lo que permite diagnósticos más tempranos y precisos, mientras que el análisis predictivo permite planes de tratamiento personalizados.

La esencia de una implementación exitosa de la IA radica en comprender su valor comercial, crear una base de datos sólida, alinearla con los objetivos estratégicos de la organización y brindar experiencia calificada en todos los niveles de una empresa.

• “Creo que tenemos que preguntarnos qué vamos a dejar de hacer si ganamos. Porque cuando empoderamos a nuestros colegas a través de la IA, les brindamos nuevas habilidades y formas de hacer las cosas de manera más rápida y ágil. Por eso, debemos ser fieles incluso al pensar en el diseño de la organización. «A menudo, un programa de IA no funciona, no porque la tecnología no funcione, sino porque los procesos de negocio posteriores o las estructuras organizativas siguen siendo los mismos que antes». —Shan Lodh, director de plataforma de datos de Shawbrook Bank

Ya sea automatizando tareas rutinarias, mejorando las experiencias de los clientes o proporcionando conocimientos profundos a través del análisis de datos, es esencial definir en términos específicos lo que la IA puede hacer por una empresa. La popularidad de la IA y su gran promesa no son razones suficientes para lanzarse a su adopción en toda la empresa.

«Los proyectos de IA deberían comenzar desde una posición basada en valores en lugar de estar basados ​​en tecnología», dice Sidgreaves. “La clave siempre es asegurarnos del valor que aportamos a la empresa o al cliente con la IA. Siempre haga la pregunta: ¿Realmente necesitamos IA para resolver ese problema?

Tener un buen socio tecnológico es esencial para garantizar que se obtenga valor. Gautam Singh, director de datos, análisis e inteligencia artificial de WNS, dice: “En WNS Analytics mantenemos los objetivos organizacionales de los clientes en el centro. «Hemos centrado y fortalecido los servicios centrales en forma de productos que contribuyen en gran medida a crear valor para nuestros clientes». singh Su enfoque explica: «Lo logramos aprovechando nuestra inteligencia artificial y capacidades humanas únicas». «Un enfoque de comunicación para desarrollar servicios personalizados y ofrecer resultados diferenciados.»

Los datos son la base de cualquier adopción de tecnología innovadora y la IA no es una excepción. Singh explica: «Las tecnologías avanzadas como la IA y la IA generativa no siempre son la opción correcta, por eso trabajamos con nuestros clientes para comprender la necesidad y desarrollar la solución adecuada para cada situación». Con volúmenes de datos cada vez más grandes y complejos, es esencial gestionar y modernizar eficazmente la infraestructura de datos para proporcionar la base para las herramientas de IA.

Esto significa romper silos y maximizar el impacto de la IA implica comunicación y colaboración regulares entre departamentos, desde equipos de marketing que trabajan con científicos de datos hasta equipos de TI que se aseguran de que su infraestructura admita iniciativas de IA para comprender los patrones de comportamiento del consumidor.

• “Quiero resaltar las crecientes expectativas de nuestros clientes en lo que esperan que nuestras empresas les ofrezcan y nos brinden la calidad y rapidez del servicio. En Animal Friends, creemos que el potencial de la IA generativa es mayor con chatbots y robots de voz sofisticados que pueden atender a nuestros clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, brindar el nivel adecuado de servicio y hacer que nuestros clientes sean rentables. — Bogdan Zostek, director de datos, Amigos animales

Con la estrategia y las bases de datos adecuadas, el éxito en la implementación de sistemas de IA requiere invertir en expertos en la materia con conocimiento de las regulaciones, operaciones y prácticas de la industria. La formación y mejora continua es fundamental para estar al día de la evolución de las tecnologías de IA.

Garantizar la confianza y la transparencia de la IA

Generar confianza en la implementación de la IA generativa requiere los mismos mecanismos que se utilizan para todas las tecnologías emergentes: responsabilidad, seguridad y estándares éticos. Ser transparente sobre cómo se utilizan los sistemas de IA, los datos en los que se basan y los procesos de toma de decisiones que utilizan contribuirá en gran medida a generar confianza entre las partes interesadas. De hecho, el informe The Future of Enterprise Data & AI afirma que el 55 % de las organizaciones identifican “generar confianza en los sistemas de IA entre las partes interesadas” como el mayor desafío a la hora de escalar las iniciativas de IA.