IA empresarial es una nueva categoría de software empresarial y la última frontera en la industria de la tecnología de la información. Con una gran cantidad de datos que se generan continuamente en toda la empresa, los casos de uso y las implementaciones de IA pueden desbloquear un valor económico significativo para las organizaciones. Las aplicaciones de inteligencia artificial empresarial tienen el potencial de encabezar los esfuerzos de transformación digital y revolucionar las operaciones comerciales y el servicio al cliente en todas las industrias importantes.
¿En qué se diferencia una aplicación de IA empresarial del software empresarial típico?
El término “aplicación de IA empresarial” se explica por sí mismo al principio. Como sugiere el nombre, una aplicación de inteligencia artificial empresarial se implementa en toda la empresa y utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA) y Machine learning (ML) para resolver un problema comercial específico. Pero para ir más allá de esta respuesta simplista y lograr una comprensión más completa de las aplicaciones de IA empresarial, es necesario analizar varios avances importantes que hemos visto en las últimas décadas.
Si bien es imposible rastrear, monitorear y actuar sobre esta gran cantidad de datos en tiempo real de forma manual o con software basado en reglas, las aplicaciones empresariales de IA se destacan al hacerlo.
Esto puede desbloquear beneficios significativos para las organizaciones en casos de uso adicionales, como mantenimiento predictivo, control de calidad, seguridad operativa, gestión logística, monitoreo de fraude y muchos otros.
El último gran avance
Es la aparición de la nube elástica. Los sistemas de IA y ML aprenden y mejoran la toma de decisiones a través de un proceso llamado capacitación. Entrenar un modelo de ML es el proceso de encontrar un conjunto óptimo de ponderaciones y parámetros del modelo que mejor represente la relación entre las entradas y salidas observadas en los datos de entrenamiento. Si bien el rendimiento del modelo mejora significativamente con un aumento en el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento y la cantidad de iteraciones de entrenamiento, la demanda de recursos informáticos y de almacenamiento necesarios para el entrenamiento puede volverse material.
Dado que una sola aplicación de IA empresarial puede incluir miles de modelos de ML, cada uno de los cuales requiere un reentrenamiento regular, la necesidad de recursos informáticos y de almacenamiento puede crecer exponencialmente.
La disponibilidad de sistemas de almacenamiento y computación elásticos, basados en la nube y distribuidos a un costo mínimo aborda el desafío de capacitación de modelos y es un habilitador importante para las aplicaciones de inteligencia artificial empresarial.
La colección de numerosas aplicaciones de IA empresarial comprende la estrategia de IA empresarial más amplia a lo largo del viaje de transformación digital de una organización. Para establecer una estrategia de IA empresarial exitosa, las organizaciones deben considerar varios factores al desarrollar una hoja de ruta de varios años para construir, implementar y operar aplicaciones de IA empresarial efectivas. Estos factores incluyen (pero no se limitan a) el valor económico en juego, la manejabilidad del problema de IA, la complejidad de la implementación y el potencial de adopción de la solución final por parte del usuario. Cada uno de estos factores es fundamental para garantizar el éxito de una estrategia de IA en toda la empresa.
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