¿Qué es la IA aplicada? Casos de uso y tendencias para 2024

Qué es la Inteligencia Artificial Aplicada

La Inteligencia Artificial Aplicada es la implementación práctica de técnicas, algoritmos y modelos de inteligencia artificial para abordar problemas concretos. En otras palabras, implica llevar la IA fuera del entorno de laboratorio y emplearla en diversas industrias para realizar tareas del mundo real. 

La esencia de la IA aplicada radica en su dedicación a resolver problemas concretos en lugar de teorías abstractas. Esto implica el desarrollo de soluciones prácticas y utilizables en entornos del día a día, abarcando sectores como la salud, las finanzas, el transporte y la fabricación, entre otros.

¿Cuáles son los beneficios de la Inteligencia Artificial Aplicada?

La IA aplicada ofrece una serie de ventajas significativas, entre las que se incluyen:

• Mejorar la eficiencia, productividad y calidad de los procesos, productos y servicios, reduciendo costos y errores humanos.
  
  
• Mejorar la toma de decisiones estratégicas a nivel de negocio desde una óptica más objetiva, a partir del análisis de grandes volúmenes de datos.
  
  
• Potenciar la creatividad, innovación y desarrollo de nuevas soluciones para los problemas actuales y futuros.
  
  
• Contribuir a la sostenibilidad, conservación y protección del medio ambiente, optimizando el uso de los recursos naturales y reduciendo el impacto ambiental.

¿Qué desafíos presenta la IA aplicada?

A pesar de los impactos positivos, la IA aplicada presenta desafíos que deben abordarse, tales como:

• Identificar casos de uso adecuados en los que la IA aporte un valor tangible. Esto implica no solo reconocer las oportunidades de integración de la IA, sino también validar los beneficios potenciales en términos de ahorro de costos, generación de ingresos o mejora del rendimiento. Es necesario alinear las iniciativas de IA con los objetivos estratégicos de cada empresa u organización y garantizar un claro retorno de la inversión (ROI).
  
  
• Dificultades técnicas de implementación. La IA aplicada requiere de una infraestructura tecnológica adecuada, que garantice la disponibilidad, escalabilidad y seguridad de los sistemas. Además, se necesita contar con personal cualificado y capacitado, que pueda diseñar, desarrollar, implementar y mantener las soluciones de IA aplicada, así como integrarlas con otras tecnologías existentes. También se debe asegurar la calidad y el mantenimiento de los datos, que son el insumo esencial para el funcionamiento de la IA aplicada.
  
  
• Adoptar una cultura data-driven. La IA aplicada implica un cambio de paradigma en la forma de pensar y actuar de las organizaciones, que deben basar sus decisiones y acciones en los datos y la evidencia, y no en la intuición o la experiencia. Esto supone fomentar una cultura de datos, que promueva su uso, análisis y aprendizaje, así como su innovación y experimentación. También implica establecer una gobernanza de datos, que defina las políticas, roles y responsabilidades en torno a su manejo.

Casos de uso de IA en la optimización de la cadena de suministro

La cadena de suministro es un campo ideal para la aplicación de la inteligencia artificial, ya que implica una gran complejidad, dinamismo y relevancia estratégica. Según un estudio de McKinsey, aplicar la previsión basada en IA a la gestión de la cadena de suministro puede reducir los errores entre un 20 y un 50%, y traducirse en una reducción de las ventas perdidas y la falta de disponibilidad de productos de hasta un 65%.

Estos son algunos ejemplos de casos de uso en los que Acid Labs ha aplicado la IA a la cadena de suministro, así como las industrias donde su uso es más frecuente:

1. 1. Optimización de inventario

La aplicación de la inteligencia artificial permite pronosticar los niveles óptimos de inventario, lo que se traduce en una reducción significativa de los costos asociados al exceso de stock y al desabastecimiento para las empresas. Este enfoque es particularmente beneficioso para sectores como el ecommerce, la industria farmacéutica y la automotriz, entre otros.

Por ejemplo, la IA puede analizar datos históricos de ventas, tendencias de consumo y factores estacionales para determinar la cantidad de inventario que se necesita para satisfacer la demanda. 

1. 2. Gestión inteligente de almacenes

La IA también se puede utilizar para optimizar la disposición y recuperación de productos en los almacenes, lo que mejora la eficiencia y reduce los tiempos de respuesta. Por ejemplo, la IA puede utilizar sensores y cámaras para rastrear la ubicación de los productos en el almacén y generar rutas óptimas para los empleados. Este enfoque beneficia a industrias como la logística, el retail y la manufactura.

1. 3. Ruteo y logística de transporte

La IA calcula las rutas más eficientes para la entrega de productos, lo que permite ahorrar tiempo y dinero, además de mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, la IA puede considerar factores como el tráfico, las condiciones meteorológicas y los horarios de entrega al calcular las rutas. Esta aplicación resulta beneficiosa en diversos sectores, incluyendo transporte y logística, comercio electrónico y distribución.

1. 4. Automatización de compras y adquisiciones

La IA ofrece la posibilidad de automatizar el proceso de compra, identificando de forma precisa a los proveedores más idóneos y negociando precios óptimos. Esta capacidad es relevante para sectores como la construcción, la salud y los servicios financieros. La IA también reduce el riesgo de fraude, corrupción y errores humanos en este ámbito.

1. 5. Gestión de riesgos en la cadena de suministro

La IA identifica y evalúa riesgos potenciales en la cadena de suministro, permitiendo a las empresas tomar medidas proactivas para mitigarlos. Este enfoque es especialmente relevante en sectores como finanzas, salud y energía. La IA puede ayudar a prevenir y resolver problemas como la escasez de suministros, las interrupciones en la producción, las fluctuaciones de la demanda, los desastres naturales, los ataques cibernéticos, entre otros. 

Tendencias de IA aplicada en 2024

En 2024 se anticipa un continuo crecimiento y una rápida evolución de la Inteligencia Artificial Aplicada. Algunas de las tendencias más destacadas que se aproximan son:

1. 1. Democratización de la IA

Este cambio de paradigma busca hacer la inteligencia artificial accesible a más usuarios, desde empresas de todos los tamaños hasta individuos sin grandes conocimientos de programación. Al ampliar el acceso a la IA, se permite el desarrollo de aplicaciones transformadoras, democratizando los beneficios de la innovación y fomentando un entorno más inclusivo.

1. 2. IA multimodal

Los modelos de IA multimodales permiten a la IA comprender información a través de diversas modalidades como texto, imágenes, audio y video. Esto se traduce en sistemas que procesan información de manera más similar a la cognición humana, siendo prometedores para campos como la salud y las finanzas, donde una IA contextualizada puede ofrecer insights más profundos y apoyar decisiones más informadas.

Alejándose de las limitaciones de los sistemas unimodales, esta evolución hacia una comprensión más rica promete crear interacciones más naturales y atractivas entre humanos e IA. 

1. 3. Trabajo aumentado

La inteligencia artificial tiene un gran impacto en el mundo laboral al automatizar tareas, optimizar procesos y aportar nuevas perspectivas. Más que simplemente reemplazar, la IA complementa y eleva el trabajo humano, potenciando las capacidades y el rendimiento de las personas.

Esta tendencia se conoce como trabajo aumentado, donde la IA se emplea para mejorar la experiencia laboral y los resultados. Por ejemplo, proporcionando información, formación y entrenamiento personalizados, asistiendo en la toma de decisiones, facilitando la colaboración, o estimulando la creatividad.

Estos avances requieren una redefinición de los roles tradicionales, destacando la importancia de programas de formación para aprovechar eficazmente el potencial de la IA. La clave radica en la sinergia entre las capacidades analíticas de la IA y la creatividad humana, junto con la inteligencia emocional, reconfigurando así el entorno laboral.

1. 4. IA responsable

Aunque la IA promete mejorar la calidad de vida, su avance plantea desafíos cruciales en áreas como la privacidad, seguridad, equidad, transparencia, responsabilidad y ética. La sociedad exige una IA alineada con valores humanos y normas sociales, que respete los derechos y libertades individuales.

En este contexto, surge la tendencia de la IA responsable, un conjunto de principios, prácticas y herramientas destinadas a asegurar que la IA sea ética, justa, transparente y responsable. Este enfoque aborda las implicancias sociales y jurídicas de la IA, empleando técnicas de auditoría, explicabilidad, verificación y evaluación de impacto. El objetivo es garantizar que la IA cumpla con estándares de calidad, confianza y legalidad, respondiendo así a las expectativas crecientes de la sociedad.

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Por eso, si quieres implementar la inteligencia artificial aplicada en tu empresa, necesitas contar con un aliado estratégico como Acid Labs para que te acompañe y te guíe en cada paso del proceso. 

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Fecha de publicación: Febrero 8, 2024.