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Miercoles, 19 Junio 2024

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Explorando casos de uso prácticos para la IA generativa en pymes

inteligencia artificial

La conversación en torno a la inteligencia artificial generativa ha generado tanto entusiasmo como escepticismo. El potencial de la IA resulta innegable, con aplicaciones como chatbots que mejoran la atención al cliente y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) que detectan el fraude o predicen fallos de maquinaria. Pero a menudo existe una brecha entre estas elevadas expectativas y las aplicaciones prácticas que hace que pymes se pregunten si ellas también podrán acceder a aplicaciones de IA.

Según una encuesta realizada en EE.UU. por Statista, el 44% de los líderes de pequeñas empresas y responsables de marketing aseguran que su mayor preocupación respecto al uso de IA y/o tecnología de automatización para el marketing es la seguridad de sus datos. A continuación figuran las preocupaciones respecto al coste de implementación de la tecnología, con un 41%. Esto recalca la importancia de las operaciones eficientes para las pymes, a medida que buscan un equilibrio entre productividad y limitaciones presupuestarias para poder seguir siendo competitivas.

Cómo iniciar la andadura de las pymes con la IA generativa

No es necesario contar con un equipo propio de ciencia de datos y una elevada capacidad informática para iniciarse en este ámbito. A menudo se percibe el coste como una barrera, pero la democratización de la IA, junto con el auge de múltiples herramientas y servicios que ofrecen soluciones con escaso o ningún código y modelos de pago por uso, ha cambiado este panorama. En la nube, las empresas pueden beneficiarse de las capacidades de la IA sin necesidad de contar con elevadas capacidades técnicas.

Dicho esto, sigue existiendo un requisito previo: contar con datos digitalizados en la nube. Antes de comenzar su andadura, la empresa deberá evaluar sus datos o capacidades existentes para recabar esta información. Estos datos podrían incluir archivos de texto, hojas de cálculo, vídeos, imágenes y mucho más. Si no se encuentran ya en la nube, será necesario migrarlos y, una vez alojados allí, podrán emplearse para entrenar y afinar los modelos.

Una vez se haya completado la valoración de los datos, el siguiente paso consiste en evaluar exhaustivamente los casos de uso potenciales para cumplir con las necesidades del negocio. Tras definirlos, se podrán explorar las opciones disponibles. Una alternativa, si se cuenta con personal informático, sería hacer uso de los datos para entrenar un modelo propio o utilizar un modelo existente y adaptarlo al propósito necesario (lo que se denomina ‘pequeños ajustes’ [fine tuning]). Otra opción sería hacer uso de un modelo fundacional existente capaz de responder al caso de uso para aprovecharlo en nuestras aplicaciones.

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En el caso de las pymes que no cuentan con personal informático dedicado, sugerimos trabajar con consultores especializados en empresas de este tamaño. De hecho, muchos ofrecen valoraciones gratuitas antes de establecer un compromiso de trabajo, como la red de partners de AWS Partner Network.

Seis casos de uso

Exploremos algunas formas sencillas y de fácil acceso en las que las empresas más pequeñas pueden utilizar la IA generativa para resolver retos que afrontan.

  1. Creación y optimización de contenido. Las herramientas de IA generativa pueden asistir a las pequeñas empresas a la hora de crear y optimizar contenido para páginas web, blogs, redes sociales y formación. Desde crear descripciones de producto atractivas a elaborar cursos interesantes, la generación de contenido basada en IA acelera el proceso, permitiendo ahorrar tiempo y esfuerzo.
  2. Conexión con los clientes a través de campañas de marketing personalizadas. Mediante soluciones impulsadas por IA, las pymes pueden ofrecer campañas de marketing personalizadas que resuenen con su público objetivo. Al analizar los datos y comportamientos de los clientes, la IA generativa permite adaptar contenidos de emails, anuncios en redes sociales y recomendaciones de páginas web, lo cual mejora la conexión con los clientes y las tasas de conversión.
  3. Integración de chatbots de atención al cliente. Crear chatbots personalizados permite a las empresas proporcionar una atención al cliente eficiente, 24 horas al día. Estos chatbots impulsados por IA pueden gestionar cuestiones rutinarias, proporcionar recomendaciones de producto e incluso asistir a la hora de completar adquisiciones. De este modo se mejora la satisfacción de los clientes y se reduce el coste de los agentes.
  4. Encontrar respuestas y tendencias ocultas en datos desestructurados. Un caso de uso muy interesante de la IA generativa es buscar entre datos no estructurados, como vídeos, archivos de texto, emails e imágenes, para producir resultados de búsqueda precisos y relevantes con gran rapidez. A diferencia de las búsquedas tradicionales, basadas en palabras clave, este método es capaz de interpretar la intención de búsquedas vagas o abstractas y devolver resultados que responden a la cuestión implícita. Esto permite a los usuarios realizar búsquedas de manera natural, empleando lenguaje conversacional en lugar de tener que dar con las palabras clave exactas necesarias. Al utilizar la capacidad de la IA generativa, los motores de búsqueda son capaces de ofrecer resultados más precisos, completos y adaptados al humano tras examinar cantidades ingentes de datos.
  5. Análisis de datos y conocimientos predictivos. Existe una amplia gama de servicios de IA y aprendizaje automático que permiten a las pymes extraer valiosos conocimientos de sus datos.
  6. Procesamiento de imágenes y vídeo. Las capacidades de la IA generativa se extienden al procesamiento de imágenes y vídeo, lo cual abre nuevas oportunidades para sectores como e-commerce, comercio minorista y entretenimiento a través del etiquetado de imágenes automático o el análisis de vídeo que permite mejorar la productividad y la experiencia de usuario.

Mahesh Biradar, Senior Solutions Architect en AWS, Ahmed Megawer, Territory Account Manager en AWS, y Mirabela Dan, Solutions Architect en AWS.

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