Inteligencia Artificial Aplicada a los procesos de la empresa
El titulo de la idea puede resultar un tanto sensacionalista, y en cierto modo lo puede llegar a ser. Es complicado realizar cualquier tipo de estimación en referencia a lo que se conoce como Inteligencia Artificial (IA), pero los expertos estiman que al menos deberán pasar aun otros 40 años para que la IA se convierta en una realidad.
Pero lo que no deja de ser una realidad, es el que se están realizando grandes avances en lo que podemos definir como una fase previa a la IA, y que se conoce como “aprendizaje automático” o “Machine Learning”. Y es aquí donde esta idea se viene aplicando en campos tan dispares como la medicina, la robótica, la seguridad informática o la banca.
No es un secreto que grandes empresas tecnológicas como Google, Microsoft, Amazon o Facebook, ya vienen aplicando este concepto, ofreciendo incluso como servicio de valor añadido a terceras empresas.
La idea se basa en diseñar potentes algoritmos que permitan identificar patrones y crear modelos en base a esos patrones, de tal forma que los sistemas sean capaces de tomar decisiones o realizar predicciones de futuro. Sistemas que van aprendiendo, y capaces de realizar miles de análisis predictivos.
El proceso lo podemos resumir sin entrar en detalles de forma sencilla en varias fases: Una primera fase de recopilación de la información, selección y transformación de la misma, aplicación de patrones, y una última fase de interpretación e uso de esta información para la toma de decisiones.
Cierto es que la teoría puede llegar a ser muy interesante pero, ¿Dónde podemos aplicar esta idea dentro del mundo de la empresa?: La verdad es que en muchos departamentos y procesos.
En nuestro caso, el primer ejemplo puede ser el de aplicarlo al mundo de las calderas. Estas irían aprendiendo de lo que se supone un funcionamiento correcto, de tal forma que si esta se sale de estos parámetros óptimos, la caldera podría actuar de forma autónoma intentando solucionar el problema, o enviar determinadas alertas para notificar un funcionamiento anómalo. Las calderas aprenderían a conocer su estado óptimo, dando un mejor y mayor rendimiento con una mayor eficiencia energética.
Pero también podemos aplicar el mismo concepto al mundo del Marketing. Todos sabemos que uno de los mayores activos de una empresa son los datos, y marketing maneja mucha información de diversas fuentes. Pero estos en estado bruto quizás no nos aporten mucho. Debemos de saber trabajar con ellos, para convertirlos en conocimiento e información útil. Pero es tal la cantidad de la información que tenemos que resulta casi imposible trabajar de una forma manual y eficiente. Es aquí donde aparecen conceptos como el de la minería de datos, que a través de algoritmos de aprendizaje nos pueden permitir el poder aumentar las ventas mediante por ejemplo, estudios predictivos. El sistema nos puede ayudar a analizar el comportamiento de los clientes, agruparlos en patrones y realizar recomendaciones.
Otro departamento que puede salir beneficiado puede ser el departamento de logística. Mediante el aprendizaje automático puede llegar a optimizar los almacenes manteniendo un stock suficiente de forma eficiente. Con el conocimiento adquirido de lo que ha sucedido en el pasado en función de una serie de patrones, podemos hacer predicciones de las ventas en meses futuros e ir adaptando el stock.
Podemos aplicar la idea al departamento de RRHH para categorizar a los empleados en grupos y tratarlos de diferente manera en función del perfil de cada uno de ellos (puesto, familia, sueldo, antigüedad…).
Dentro del mundo financiero es algo que ya se está utilizando y nuestro departamento financiero podría llegar a hacer uso de la misma para la detección de riesgos y morosidad.
El departamento de publicidad también se puede llegar a beneficiar realizando una clasificación de la información en algo interesante y no interesante, y analizar únicamente lo que realmente considere importante con la consiguiente mejora en la eficiencia. Clasificar los mensajes por fuentes, el peso de los diferentes comentarios en las redes sociales en función de perfiles…
Si aplicamos la idea al departamento IT, se podría generar un sistema que reciba y analice la información que llega desde diferentes fuentes para predecir y detectar anomalías en los sistemas en base a patrones y aplicar diferentes modelos. Al final son muchos los procesos automáticos que se podrían gestionar de este modo. Las empresas de antivirus ya vienen aplicando esta idea. Las muestras se analizan de forma automática, se crean soluciones para frenar los virus, se aplican y se observan los resultados. Solo casos concretos pasan al mundo humano para un análisis más exhaustivo. De otro modo sería imposible el poder analizar tantos archivos. Del mismo modo se utiliza para categorizar el Spam.
Por supuesto que la idea del aprendizaje automático se puede aplicar en el resto de departamentos y procesos, pero sirva lo anteriormente comentado únicamente como ejemplo cara a entender la idea.
Son muchas las veces que disponemos de tanta información que nos es imposible el poder analizarla para obtener lo realmente importante. En otros casos, son muchos los procesos que realizamos de forma muy automática que no nos aportan nada, y otras muchas veces tenemos únicamente nuestra propia visión y el disponer diferentes escenarios nos puede permitir ver las cosas de otro modo.
Actualmente las empresas tienen muy presentes los procesos de digitalización, por lo que entiendo realmente interesante el plantearse aplicar esta tecnología.
Salud@s compañeros.
