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¿Qué necesitan las empresas para entrar en la revolución de la Inteligencia Artificial?

13 febrero, 2024
La transformación que está produciendo la Inteligencia Artificial Generativa se compara con los efectos de una nueva revolución industrial, que impacta desde la forma en que las personas y organizaciones trabajan, en cómo se produce riqueza, y al final en cómo funciona la sociedad.

Nubiral, empresa de soluciones de tecnología e IA, destaca los 4 aspectos más importantes en donde hoy en día las empresas pueden encontrar nuevas formas de hacer negocios, generar oportunidades y optimizar sus procesos y operaciones, llevando a las empresas a un nuevo nivel.

1. Generación de contenido
La generación de contenidos es una de las habilidades clave de modelos de GenIA y permite contar con mejoras relevantes para diferentes industrias. Algunos ejemplos de uso:
● El retail puede crear correos electrónicos o posteos en redes sociales con promociones y descuentos de manera automática, orientarlos a un público objetivo específico y dejar un canal abierto para conversaciones posteriores en lenguaje natural con los potenciales clientes.
● Los centros de contacto y las áreas de marketing digital pueden usar esta herramienta para crear mensajes atractivos orientados a distintas audiencias que maximicen la conversión.
● Las áreas de auditorías o de gestión documental pueden tomar la base de documentos o normativas existentes para crear resúmenes, traducciones a múltiples idiomas, redacción de borradores o incluso el desarrollo de un nuevo documento completo.

2. Asistentes conversacionales “perfectos”
Los asistentes virtuales creados con GenIA para responder preguntas específicas de forma precisa, rápida y relevante, basados en información almacenada en documentos, audios e imágenes es una de las capacidades clave de estas herramientas. Algunos ejemplos:
● Educación: La información puede estar disponible para que los alumnos realicen consultas y generen resúmenes sobre clases grabadas, o la posibilidad de subir informes de los estudiantes, realizar correcciones más rápidas o revisar historiales académicos de forma más eficiente.
● Salud: La IA puede ser útil para leer estudios y análisis clínicos y agilizar así el diagnóstico y el tratamiento.
● Seguridad: La IA podría ayudar a detectar elementos potencialmente peligrosos a partir de videos o imágenes en la vía pública o en instituciones.
● Banca: La IA podría procesar comprobantes de pago o facturas a través de imágenes, pero también detectar fraudes como falsificación de documentos o suplantaciones de identidad.
● Marketing: La IA puede ser el aliado ideal para detectar las emociones del cliente o automatizar la planificación, la ejecución y el seguimiento de campañas.

3. Gestión documental
Los engorrosos procesos de gestión documental pueden ser ordenados y eficientes usando las herramientas de IA. Algunos ejemplos:
● Recursos Humanos: La capacidad de buscar datos sobre archivos, bases de datos y documentos digitales, estructurados o no estructurados, habilita a las áreas de RRHH a procesar currículums o solicitudes de empleo, analizar automáticamente habilidades, experiencia laboral, referencias o comparar perfiles con los requisitos del puesto.
● Logística y transporte: Se puede analizar el enorme volumen de documentos relacionado con la cadena de suministro para optimizar la gestión de inventarios, el rastreo de envíos y los procesos de facturación.
● Áreas Legales: Con la IA las áreas legales tienen la oportunidad de buscar y extraer datos de documentos digitalizados a través de palabras claves, identificar cláusulas específicas o generar resúmenes de casos para agilizar la revisión.

4. Generación de consultas y de código fuente
El poder de la IA generativa abarca la capacidad de realizar consultas SQL en una base de datos y generar dashboards interactivos sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados, ofreciendo respuestas rápidas en lenguaje natural y visualización de los datos para una toma de decisiones informada.
También puede generar automáticamente documentación y mejoras sobre código fuente, incluyendo archivos readme sobre proyectos o correcciones de formato y de estructuras lógicas en base a buenas prácticas.

Estos son apenas algunos de los casos de uso vinculados a la IA generativa que están emergiendo y que tienden a cambiar la forma en cómo operan los negocios.