¿Qué es la IA empresarial?
Por Mike Barmonde, Marketing de Productos, IA
¿Qué es la IA empresarial?
La IA empresarial es el uso de tecnología de IA que se integra con las operaciones comerciales a escala. A diferencia de la IA tradicional, que se centra en aplicaciones independientes, la IA empresarial es un enfoque holístico que mejora los flujos de trabajo, la toma de decisiones y la automatización en toda la organización. También ayuda a que las operaciones comerciales sean menos manuales, vulnerables a errores humanos y consuman mucho tiempo. La IA empresarial aprovecha la computación en la nube, el big data y el aprendizaje automático (ML) para impulsar la eficiencia, la innovación y la competitividad.
La IA empresarial se diferencia de las soluciones de IA tradicionales en su escalabilidad, seguridad y enfoque centrado en el negocio. Mientras que las aplicaciones de IA tradicionales pueden centrarse en tareas específicas y limitadas, la IA empresarial está diseñada para manejar procesos a gran escala, como el análisis de datos, la gestión de riesgos y el servicio al cliente, integrarse a la perfección con el software empresarial existente y cumplir con los requisitos normativos. Industrias como la atención médica, las finanzas, la fabricación y el comercio minorista están aprovechando la IA empresarial para optimizar sus operaciones y mejorar las experiencias de los clientes.
Ejemplos y aplicaciones de la IA empresarial
La IA empresarial está revolucionando una amplia gama de industrias con aplicaciones del mundo real que generan resultados comerciales tangibles. Está teniendo un impacto significativo en industrias como las siguientes:
Atención sanitaria: Los diagnósticos impulsados por IA, el análisis predictivo para la atención al paciente y los planes de tratamiento personalizados están transformando los servicios médicos. Las empresas utilizan chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA para mejorar la participación del paciente.
Optimización de la cadena de suministro: Las herramientas de IA ayudan a identificar problemas o posibles interrupciones con análisis predictivos. También pueden ayudar a optimizar el inventario y la logística y pronosticar la demanda de productos.
Finanzas: La detección de fraudes, la evaluación de riesgos y los sistemas de negociación automatizados se basan en la IA para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. La IA también mejora el servicio al cliente a través de chatbots inteligentes y asesoramiento financiero automatizado.
Fabricación: El mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro y el control de calidad se mejoran con IA, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la eficiencia.
Venta al por menor: Los motores de recomendación impulsados por IA, la gestión de inventario y el análisis del sentimiento del cliente ayudan a los minoristas a mejorar la personalización y optimizar las operaciones.
Gestión de recursos humanos: La IA puede filtrar currículums y emparejar candidatos en las primeras etapas del proceso de contratación, dejando a los empleados libres para trabajar en asuntos más críticos.
Investigación y desarrollo: La IA acelera el análisis de conjuntos de datos, las predicciones de tendencias y las simulaciones de resultados para aprovechar al máximo los recursos y el tiempo de investigación.
Gestión de activos: La IA permite capacidades como el mantenimiento predictivo que alerta a los gerentes sobre posibles disfunciones. También puede hacer recomendaciones sobre ajustes o actualizaciones de maquinaria y otros equipos para hacerlos más productivos y eficientes.
Energía: La IA puede optimizar las redes inteligentes para el consumo y la distribución más eficientes, y almacenar y distribuir energía renovable.
Importancia e impacto empresarial de la IA empresarial
La IA empresarial mejora la eficiencia operativa al automatizar flujos de trabajo complejos y permitir la toma de decisiones basada en datos. Al adoptar la IA, su organización puede obtener ventajas estratégicas, como:
Aumento de la productividad: La IA automatiza las tareas rutinarias, lo que permite a los empleados concentrarse en actividades de alto valor.
Mejora de la toma de decisiones: La IA analiza grandes conjuntos de datos en tiempo real, proporcionando información procesable y capacidades predictivas.
Ventaja competitiva: La integración de la IA en sus procesos le permite adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y optimizar el rendimiento.
Innovación mejorada: La IA puede permitir a los empleados de todos los niveles dentro de una organización innovar y encontrar soluciones creativas a problemas comunes.
Mejor gobernanza: Cuando la IA se usa en una organización, puede ayudar a eliminar los silos y aumentar la transparencia y el control de cómo se usan, almacenan y comparten los datos.
Costos reducidos: La IA permite la automatización y las operaciones optimizadas, lo que ayuda a reducir los esfuerzos redundantes y ayuda a mejorar la asignación y la eficiencia de los recursos.
Alinear las iniciativas de IA con los objetivos comerciales requiere un enfoque estratégico, asegurando que las aplicaciones de IA impulsen el crecimiento de los ingresos, la satisfacción del cliente y la resiliencia operativa.
Implementación de IA empresarial
Para implementar con éxito la IA en un entorno empresarial, los siguientes pasos son algunas de las mejores prácticas de la industria:
Evaluar la preparación: Evalúe la calidad, accesibilidad y disponibilidad de los datos actuales, así como la infraestructura existente y la experiencia en IA dentro de la organización. Conocer el estado de los datos y la infraestructura de su organización lo ayudará a identificar un punto de partida para la implementación de IA.
Definir casos de uso y objetivos: Identifique las áreas de negocio que pueden beneficiarse más de las aplicaciones de IA. También es importante determinar cuáles son los objetivos subyacentes de su organización al implementar la IA.
Desarrolle una hoja de ruta de IA: Describa las fases de implementación y los hitos basados en las mejores prácticas de la industria. La hoja de ruta debe definir el alcance de sus proyectos de IA, establecer plazos y asignar recursos. Mantenga el plan lo suficientemente flexible como para gestionar cualquier cambio inesperado a medida que evoluciona el proyecto.
Designe un equipo multifuncional: Necesitará una variedad de habilidades y antecedentes en el equipo, como desarrolladores, TI, seguridad, finanzas y gestión del cambio, para proporcionar un enfoque holístico a sus proyectos de IA.
Elija la pila de tecnología adecuada: Seleccione modelos de IA, herramientas de procesamiento de datos y plataformas de computación en la nube que estén más alineados con sus metas y objetivos de IA.
Lanzar un programa piloto: Es aconsejable comenzar con un programa piloto para probar la tecnología y la implementación de IA a pequeña escala y en un entorno controlado. Este es un paso fundamental para determinar qué tan realista y efectiva es su estrategia de IA.
Garantice la gobernanza y el cumplimiento: Establezca medidas de seguridad, políticas de privacidad de datos y cumplimiento normativo que le ayuden a mantener el cumplimiento de forma más eficaz y a garantizar una gobernanza estricta en toda la organización.
Supervise y optimice: Evalúe continuamente el rendimiento del sistema de IA para identificar posibles problemas o áreas problemáticas. Esto le permite realizar ajustes continuos tanto en su implementación de IA como en su estrategia de IA en curso según sea necesario.
Hacerlo usted mismo frente a encontrar un socio de IA de confianza
En algún momento al principio del proceso establecido anteriormente, cada organización deberá decidir si desea crear su propia solución o asociarse con un proveedor de IA experimentado.
Si bien un enfoque de bricolaje le brinda el más alto grado de control sobre el proyecto y sus datos, generalmente requiere que la organización ya emplee a personas con las habilidades técnicas y la experiencia adecuadas. Trabajar con un proveedor de IA establecido puede parecer más costoso por adelantado, pero a menudo garantiza una implementación más rápida, brinda acceso a herramientas avanzadas de IA, ofrece capacitación para personal poco calificado y le brinda la confianza de que está siguiendo las últimas mejores prácticas de la industria.
Desafíos y riesgos de la IA empresarial
A pesar de sus ventajas, la IA empresarial presenta algunos desafíos:
Complejidad de los datos
Administrar grandes conjuntos de datos, garantizar la precisión de los datos e integrar la IA con los sistemas existentes puede ser difícil. Requiere que las personas tengan experiencia trabajando con soluciones de IA y sepan cómo obtener los resultados más precisos y efectivos. Una integración exitosa de IA, especialmente cuando se combina con los sistemas y la infraestructura existentes, necesita mucha planificación deliberada y reflexiva. Es por eso que los proyectos piloto son una mejor práctica para cualquier organización que adopte IA empresarial. Ofrecen un entorno controlado y a pequeña escala que le permite ver si el proyecto de IA lo ayudará a lograr los objetivos de la organización.
Cuestiones regulatorias y éticas
Una preocupación crítica en torno a la IA empresarial es su uso ético y responsable. Por ejemplo, los desarrolladores de IA pueden introducir inconscientemente sesgos o comportamientos poco éticos en los sistemas de IA si no están educados sobre cómo evitarlo con un diseño adecuado y un monitoreo constante.
Los desarrolladores también deben ser muy conscientes de cómo los sistemas de IA pueden mantener (o mejor aún, simplificar) el cumplimiento normativo, especialmente cuando se trata de privacidad y seguridad de datos. El desarrollo de pautas responsables puede mantener a los desarrolladores y otras partes interesadas al tanto de los problemas de ética y cumplimiento
Barreras de implementación
La adopción de IA requiere personal calificado, inversiones en infraestructura y cambios culturales. Los empleados pueden estar divididos sobre si los sistemas de IA son beneficiosos o perjudiciales para la organización. El entrenamiento y la inferencia de modelos de IA también pueden ser costosos, dependiendo de si desea mantener el sistema de entrenamiento en las instalaciones o colocar sus datos confidenciales y patentados en la nube pública.
Superar estos desafíos requiere estrategias sólidas de gestión de datos, una hoja de ruta de IA sólida y bien planificada, marcos éticos de IA y un modelo de gobernanza sólido para mitigar los riesgos.
La pila de tecnología de IA empresarial
La IA empresarial requiere una colección de hardware y software que pueda procesar y analizar volúmenes masivos de datos de manera muy rápida, eficiente y segura. La IA necesita enormes cantidades de potencia de procesamiento y, por lo general, consta de los siguientes componentes principales:
Procesamiento y almacenamiento de datos: Los sistemas de IA se basan en un acceso fácil y seguro a datos basados en la nube o en las instalaciones. La canalización de ingeniería de datos de su organización deberá ser capaz de admitir el procesamiento de datos por lotes o de streaming y brindar a los científicos de datos un fácil acceso a los conjuntos de datos que necesitan.
Grandes modelos de lenguaje: Las redes neuronales determinan respuestas contextuales utilizando el procesamiento del lenguaje natural entrenado y ajustado a partir de datos sintéticos o creados por humanos existentes. Esto requiere una infraestructura que le permita compilar y entrenar estos modelos. Las herramientas de apoyo, como los sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG), permiten a los científicos de datos adaptar los modelos de IA existentes a sus datos internos sin tener que volver a entrenar completamente el modelo.
Herramientas de automatización: La automatización impulsada por IA mejora la eficiencia empresarial al reducir el esfuerzo manual. La IA puede usar una cantidad significativa de automatización para entrenar modelos y agregar datos de muchas fuentes en toda la organización.
Implementación multinube: Muchas organizaciones utilizan múltiples proveedores de nube para garantizar la flexibilidad y reducir la dependencia de un solo proveedor.
Elegir el socio de IA empresarial adecuado
Si ha decidido trabajar con un socio de IA, es crucial que seleccione un proveedor de IA que ofrezca exactamente lo que necesita. Un socio de IA experimentado tendrá una larga experiencia, un profundo conocimiento de las metodologías y mejores prácticas de IA en evolución, y estará bien versado en ciencia de datos, computación en la nube y herramientas de IA, y las sutiles distinciones y matices en su dominio de datos.
La complejidad es intrínseca a la IA empresarial. La tecnología también es muy frágil, lo que significa que un solo error en una sección del sistema de IA puede interrumpir las funciones en toda la plataforma. Un sistema de IA eficaz necesita tanto una implementación experta como un monitoreo, optimización y actualizaciones continuos. Con el tiempo, su sistema podría degradarse o perder su estrecha alineación con sus objetivos de IA.
Asociarse con un proveedor de IA de confianza le brinda acceso a las mejores prácticas y herramientas más avanzadas y ayuda a garantizar que obtendrá el máximo valor de su sistema de IA.
Cuando busque un socio empresarial, tenga en cuenta estas consideraciones clave:
Experiencia en la industria: Elija proveedores con un historial comprobado en su industria.
Alineación con los objetivos y casos de uso de la organización: El proveedor debe ofrecer servicios y soluciones que le permitan alcanzar sus objetivos comerciales.
Escalabilidad: Asegúrese de que la plataforma de IA pueda crecer con las necesidades de su negocio.
Seguridad y cumplimiento: Verifique que el proveedor de IA cumpla con los estándares de seguridad y los requisitos reglamentarios.
Soporte continuo: Desea un proveedor que mantenga la relación después de la implementación de la IA y mantenga su sistema optimizado y funcionando como debería.
Tendencias futuras en IA empresarial
La IA empresarial continúa evolucionando, con tendencias emergentes que dan forma a su futuro:
IA generativa multimodal: Más allá de GenAI basado en texto, los modelos de IA como DALL-E permiten la creación de contenido con fotos, y otros modelos producen audio para la creación de contenido en todos los medios, para mejorar la creatividad empresarial y los esfuerzos de marketing.
Automatización impulsada por IA con agentes: La automatización de IA cada vez más sofisticada agilizará aún más las operaciones utilizando agentes y flujos de trabajo autónomos.
IA de borde: El procesamiento de IA a nivel de dispositivo reducirá la latencia y mejorará la toma de decisiones en tiempo real.
Para mantenerse a la vanguardia, las empresas deben invertir en innovación de IA, mejorar las habilidades de su fuerza laboral y adoptar modelos comerciales impulsados por IA.
Nutanix e IA
Nutanix supera el bombo de la IA para ofrecer resultados reales de IA empresarial, aprovechando Nutanix Cloud Infrastructure (NCI) con aceleradores de IA, una plataforma de inferencia centralizada con Nutanix Enterprise AI (NAI) y operaciones de datos de alto rendimiento con Nutanix Unified Storage. Su plataforma completa simplifica las operaciones de GenAI al tiempo que garantiza que la IA empresarial siga siendo privada, segura y resistente. La información operativa integrada se extiende más allá de la implementación, respaldando las operaciones del día 2 y transformando los recursos de TI en recursos de IA para inferencia, ajuste y entrenamiento, donde sea necesario, desde el borde hasta la nube pública.
Conclusión
La IA empresarial está transformando las industrias al permitir una toma de decisiones, automatización e innovación más inteligentes. Al comprender sus beneficios, desafíos y estrategias de implementación, puede alinear las iniciativas de IA con sus objetivos estratégicos. Las organizaciones que buscan adoptar la IA deben adoptar un enfoque proactivo, invertir en la pila de tecnología adecuada y asociarse con proveedores confiables para garantizar el éxito en el futuro impulsado por la IA.
