Herramientas de IA que las empresas requieren en 2024
La Inteligencia Artificial (IA) ha empezado a ganar terreno en Perú desde hace algunos años, con empresas de diversos sectores como la banca, salud, manufactura, agricultura y comercio mostrando interés en implementar soluciones de IA para mejorar la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la experiencia del cliente. Según la encuesta IBM Global AI Adoption, en el 2023, un 25% de empresas peruanas ya utilizan herramientas de inteligencia artificial dentro de sus operaciones.
«La IA se puede aplicar en una amplia variedad de áreas empresariales, por lo que profesionales que emplean estas herramientas son los analistas de datos, desarrolladores de software, profesionales de la salud, expertos en logística y cadena de suministro, ingenieros de sistemas, entre otros. No obstante, es importante destacar que la aplicabilidad de la IA se extiende a prácticamente todos los sectores. En Latinoamérica, un especialista en IA puede ganar al año entre 15 mil dólares a 30 mil dólares, sin embargo, en Europa el sueldo puede llegar a 60 mil euros al año», comentó Gabriela Plaza Vidalón, directora de Propuesta de Valor en ISIL.
No cabe duda de que el uso de la IA puede generar importantes beneficios en diferentes aspectos del negocio como la optimización de procesos, mejora de toma de decisiones, eficiencia, innovación y competitividad. Por ello, Plaza da a conocer cuatro herramientas estratégicas de IA que las empresas requieren hoy en día:
1. CHAT GPT & DALL E: Son dos tecnologías punteras de la Inteligencia Artificial, Chat GPT para comunicación basada en texto y DALL-E para generación innovadora de imágenes. Chat GPT se basa en una serie de modelos de lenguaje que son capaces de comprender y generar texto acorde a los requerimientos de los usuarios. Por otro lado, Dall-E se especializa en la generación de imágenes basándose en descripciones y características específicas que el usuario indica a la herramienta.
2. IA PARA AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS: Consiste en aplicar la Inteligencia Artificial en los procesos empresariales para lograr eficiencia a través de la automatización de los mismos. En ISIL, explicamos el uso de Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural y Automatización Robótica de procesos (RPA) para poder aplicar.
3. IA Y DEEP LEARNING: El Deep Learning es otra rama de la IA, que trabaja con algoritmos de redes neuronales artificiales para modelar y procesar datos. Se denomina profundo porque utiliza redes neuronales con múltiples capas interconectadas que permiten representar patrones complejos. Se aplica para proyectos de reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, sistemas de recomendación, medicina, finanzas y más.
4. DATA SCIENCE & MACHINE LEARNING: Data Science es el campo que involucra la adquisición, análisis y comunicación de datos para obtener información importante, mientras que Machine Learning es una de las herramientas clave utilizadas en Data Science para aprender patrones y hacer predicciones a partir de los datos. El Machine Learning se puede aplicar en una amplia variedad de áreas, como reconocimiento de voz, recomendación de productos, diagnóstico médico, pronóstico de la demanda, finanzas, etc.
