Imagina una herramienta que no solo analiza datos, sino que los transforma en una fuente de innovación. La inteligencia artificial generativa está a la vanguardia de esta revolución, ya que promete remodelar todo nuestro abordaje de la interacción de datos, la automatización de tareas, la generación de insights y la toma de decisiones. Pero la pregunta sigue siendo: ¿Cómo puede tu organización aprovechar esta poderosa herramienta?
Para embarcarnos en este viaje, sentaremos una base sólida sobre la IA generativa, estableceremos marcos para crear casos prácticos, exploraremos los principales ejemplos de la industria y explicaremos por qué los analistas desempeñan un rol fundamental en la implementación y gestión.
Considera el potencial: la investigación de McKinsey sugiere que la IA generativa podría contribuir entre $2,6 y $4,4 billones anuales a la economía global. Con cifras tan asombrosas en el horizonte, las oportunidades para que los analistas promuevan la IA generativa son ilimitadas.
Definición de IA generativa
Aunque hay muchas maneras de explicar qué es la IA generativa y cómo funciona, una de las maneras más simples de describirla es que la IA generativa es un modelo de IA entrenado con una gran cantidad de datos lingüísticos que genera resultados novedosos.
Cosas clave que debes saber para entender la IA generativa:
- La IA generativa está impulsada por un modelo de lenguaje (la mayoría son modelos de lenguaje grandes, pero también existen modelos de lenguaje pequeños).
- La IA generativa se habilita mediante una tecnología llamada transformadores. Los transformadores permiten que el aprendizaje automático se enfoque en diferentes partes de la entrada de datos de manera distinta. Ellos son la base de los sistemas avanzados de lenguaje de IA.
- Un modelo GPT es un transformador preentrenado. Esta es la innovación que ha dado lugar a la IA generativa.
Un marco de casos prácticos para la exploración
Existen muchos casos prácticos diferentes para la IA generativa; enumerarlos todos sería imposible. En su lugar, he encontrado útil el siguiente marco de trabajo al investigar aplicaciones de casos prácticos.
Observa las capacidades de la IA generativa, en qué es buena y dónde puede sobresalir, y luego extrapola un caso práctico a partir de ahí.
En qué es mejor la IA generativa:
- Resumir – “Lee este informe de viajes y gastos y resume los gastos corporativos del mes en un párrafo.”
- Generación de código: “Usa estas variables para escribir un script de Python que prediga mis ventas para el próximo trimestre”.
- Generación de datos: “Crea un conjunto de datos que imite los datos corporativos de viajes y gastos. Incluye columnas para Nombre, Apellido, Descripción, Fecha y Monto“.
Si usas estas tres capacidades como bloques de creación, podrás luego combinarlas e informar los casos prácticos que deseas explorar. Siguiendo este marco, comencemos y analicemos algunos de los casos prácticos más comunes de la IA generativa.
Generación de texto
La IA generativa puede crear textos con diferentes voces, tonos y estilos según lo que le indique el usuario, lo que acelera la redacción de correos electrónicos, publicaciones de blog y resúmenes de datos y análisis.
Generación de insights
La IA generativa puede trabajar con diferentes fuentes de datos y analizarlas para proporcionar insights. Incluso puedes hacer esto resumiendo los resultados en un correo electrónico o creando una presentación de PowerPoint para agilizar el proceso.
Creación de conjunto de datos
Cuando las instalaciones de sistemas de salud, organizaciones financieras y otras industrias fuertemente reguladas necesitan crear y probar modelos, puede ser costoso y arriesgado usar datos reales de pacientes o clientes. La IA generativa puede crear datos sintéticos para entrenar modelos. Luego, una vez que los modelos estén listos, puedes aplicarlos a los datos de tus pacientes. Además de reducir el riesgo de violar las regulaciones, este método también puede acelerar la implementación, ahorrando tiempo y reduciendo costos.
Interfaz de lenguaje natural
Puedes usar IA generativa para hablar directamente con tus datos. La tecnología puede usar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interpretar lo que preguntas, consultar tus datos para encontrar el resultado y devolverte sus hallazgos de una manera que puedas comprender.
Resumen y documentación del flujo de trabajo
Documentar los flujos de trabajo es una tarea que debe hacerse, pero también una que (casi) nadie disfruta. La IA generativa no solo puede hacer esto automáticamente, sino que también puede mejorar la gobernanza y la auditabilidad.
Generación de casos prácticos
¡Sí! Leíste bien. Uno de los casos prácticos para la IA generativa es identificar, seleccionar y crear nuevos casos prácticos de analítica para ti. Puede reducir cualquier indecisión al idear automáticamente nuevas formas de usar la IA generativa.
Herramientas como Alteryx Playbooks pueden usar IA generativa para generar posibles casos prácticos basados en tus datos.
Según una investigación reciente, entre algunos de los casos prácticos más comunes de IA generativa para los líderes de TI y datos se incluyen los siguientes:
- Análisis de datos (43%)
- Ciberseguridad (37%)
- Servicio de asistencia al cliente (34 %)
- Generación de código (32 %)
- Previsión financiera (32%)
- Generación de texto (32%)
Aplicaciones de la IA y el aprendizaje automático para analítica en el mundo real
Exploremos las formas en que diferentes industrias y departamentos pueden usar IA generativa para el análisis de datos a fin de mejorar sus decisiones comerciales e impulsar la innovación.
Finanzas
- Análisis de tendencias financieras: muchos factores pueden afectar el rendimiento financiero, y comprender todos ellos es una tarea que consume mucho tiempo. La IA y el aprendizaje automático pueden analizar datos financieros para identificar tendencias y valores atípicos, y proporcionar explicaciones sobre cómo se relacionan.
- Evaluación de riesgos bancarios: el riesgo proviene de muchas áreas diferentes en el sector bancario, y requiere un nivel exhaustivo de detalle para evaluarlo todo. La IA y el aprendizaje automático pueden aplicar mecanismos de aprendizaje profundo para proporcionar informes completos de evaluación de riesgos. Pueden examinar de cerca los datos para generar explicaciones detalladas que ayuden a aclarar y compartir la información, y, a su vez, incluir acciones recomendadas para mitigar el riesgo. Esto acelera el proceso de identificar problemas potenciales y da más tiempo para decidir cómo proceder. Zurich Insurance usó Alteryx para analizar grandes volúmenes de datos sobre riesgos, reclamos y finanzas.
- Análisis de cumplimiento fiscal: los equipos de preparación de impuestos o contabilidad pueden proporcionar datos de cumplimiento fiscal a la IA generativa para su análisis, además de generar informes completos de cumplimiento fiscal. La información proporcionada incluye lo siguiente:
- Explicación de los códigos de impuestos
- Deducciones potenciales
- Estrategias recomendadas para minimizar las obligaciones fiscales
Recursos Humanos
- Optimización del grupo de talentos de RR. HH.: los equipos de recursos humanos pueden usar IA y aprendizaje automático para ayudar con los proyectos de retención de empleados que podrían requerir horas extra para completarse. La IA puede ofrecer recomendaciones personalizadas sobre qué habilidades deberían desarrollar los empleados para su crecimiento profesional. Con el tiempo que ahorra la IA, los equipos de recursos humanos pueden evaluar las recomendaciones y ajustarlas según sea necesario antes de proporcionárselas a los empleados.
- Análisis de encuestas de empleados de RR. HH.: debido a que la IA está optimizada para encontrar patrones en los datos, puede asistir a los equipos de recursos humanos con el análisis de la información de las encuestas de empleados y la creación de estrategias de participación. Puede identificar tendencias dentro de las organizaciones, compararlas con cualquier dato existente sobre la importancia de esas tendencias (como la satisfacción o el compromiso de los empleados) y sugerir medidas a tomar.
- Abordaje de la rotación de empleados: al analizar los datos históricos de los empleados, los equipos de recursos humanos pueden identificar patrones y factores que contribuyen a la rotación de personal. Kingfisher, una empresa internacional de mejoras para el hogar con sede en Londres, utilizó el modelado de criterios con Alteryx para predecir qué empleados probablemente se irían y cuáles serían las razones probables de su partida.
Departamentos legales
- Automatización de documentos legales: redactar documentos legales lleva tiempo, y la fatiga mental que acompaña al proceso puede resultar en una coma mal colocada o en el uso de una palabra incorrecta. La IA puede acelerar la creación de documentos legales al sugerir cláusulas relevantes. Si bien las sugerencias siempre deben revisarse y editarse antes de su aprobación, la IA quita el trabajo lento de generar un primer borrador, lo que deja a los equipos con tiempo y energía para enfocar su conocimiento y experiencia en garantizar que todo esté en orden.
- Resumen de datos legales: la IA generativa también puede ayudar a revisar documentos legales. Puede extraer insights del texto, analizarlos y presentar hallazgos clave como resúmenes concisos. Repetimos, los documentos legales siempre deben contar con personas que revisen el trabajo para asegurar que todo sea preciso, pero la IA puede ahorrar una cantidad significativa de tiempo, especialmente cuando se trata de procesos repetitivos.
Comercio minorista
- Previsión del inventario: comprender los hábitos y las conexiones entre los productos y los factores externos lleva tiempo. La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a los equipos al brindarles sugerencias de inventario predictivo después de configurar el marco para guiarlos. La IA puede entonces encargarse del trabajo pesado de hacer la previsión automática de la demanda.
- Segmentación de clientes: cuando los clientes reciben contenido personalizado, es más probable que compren productos y reporten una mayor satisfacción del cliente. La IA puede mejorar el valor de las campañas y ayudar a los clientes a obtener recomendaciones más relevantes. La IA generativa puede ayudar al recomendar productos, crear texto de marketing y sugerir recomendaciones de productos basadas en datos existentes.
Consultoría
- Análisis de datos de consultoría: cuando las organizaciones gastan dinero en servicios de consultoría, esperan que los consultores comprendan su negocio y cómo funciona. La IA generativa puede ayudar a los consultores a brindar experiencias beneficiosas a los clientes al mejorar la calidad de los informes de consultoría y generar insights personalizados.
El rol crítico de los analistas
Si bien la IA generativa ofrece posibilidades emocionantes, su implementación y gestión requieren experiencia humana para mitigar riesgos y asegurar el éxito. Las herramientas de IA generativa carecen de habilidades de pensamiento crítico y planificación estratégica; aquí es donde los analistas se convierten en actores cruciales. Profundicemos en las áreas críticas donde los líderes del análisis de datos pueden marcar la diferencia.
Comprender los matices: si bien la IA generativa se destaca en el reconocimiento de patrones, tiene dificultades con la lógica y el razonamiento. Los analistas desempeñan un rol fundamental en salvar esta disparidad al interpretar los resultados de la IA y aplicar su juicio a situaciones del mundo real.
Gestionar el marco regulatorio y de cumplimiento: los analistas gestionan el marco regulatorio y de cumplimiento, procurando que el uso de la IA generativa se ajuste a las leyes y regulaciones locales, nacionales y globales. Se accede al uso de datos, los derechos y el cumplimiento de los estándares de la industria para mitigar riesgos regulatorios.
Preservar la privacidad: los analistas evalúan las fuentes de datos para asegurar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad. Evalúan la idoneidad de los datos para el entrenamiento, incluidos su origen y uso permitido, para proteger la privacidad de los datos.
Mantener una ventaja competitiva: la disponibilidad de la IA generativa presenta tanto oportunidades como desafíos. Si bien estas herramientas ofrecen un potencial transformador, tus competidores tienen acceso a la misma tecnología. Se necesitan analistas y contribuciones humanas para generar resultados competitivos al aprovechar la IA generativa.
Mejorar las medidas de seguridad: los analistas colaboran con expertos en ciberseguridad para reforzar las medidas de seguridad en torno a la implementación de IA generativa. Evalúan el almacenamiento de datos, el uso y la seguridad de la plataforma para mitigar los riesgos asociados con las filtraciones de datos y el uso indebido.
Garantizar una gobernanza eficaz: los analistas establecen marcos de gobernanza robustos para asegurar la precisión y fiabilidad de los resultados de la IA generativa. Implementan medidas de seguridad contra problemas potenciales como alucinaciones para garantizar que las herramientas de IA proporcionen resultados confiables.
Abordar las necesidades de escalabilidad: los analistas desempeñan un papel fundamental en la evaluación de la escalabilidad de la arquitectura de analítica. Evalúan si las herramientas de IA generativa pueden manejar las crecientes demandas de datos de una organización. Los analistas pueden diseñar flujos de trabajo para integrar la IA generativa en su arquitectura existente.
En esencia, los analistas son el eje central para navegar las complejidades de la implementación y gestión de la IA generativa, utilizando su experiencia para liberar todo su potencial y mitigar sus riesgos.
Cómo comenzar
Alteryx AI Platform for Enterprise Analytics, aprovecha la automatización y la IA confiable para agilizar los procesos de datos. Los analistas obtienen tiempo valioso para enfocarse en tareas clave y pensamiento estratégico, lo que, en última instancia, genera mejores resultados comerciales.
Alteryx ofrece múltiples soluciones de IA diseñadas para transformar cómo utilizas los datos para tomar mejores decisiones:
- Alteryx Auto Insights se enfoca en automatizar la exploración de datos y la generación de insights. Al combinar paneles de control sin código con aprendizaje automático, Auto Insights revela tendencias, explica el “por qué” detrás de los datos y proporciona inteligencia accionable en minutos. Esto empodera a todos, independientemente de la experiencia técnica, para obtener un conocimiento valioso de los datos y tomar decisiones basadas en datos más rápidamente. Prueba la simulación de Auto Insights para ver una demostración personalizada y mejorada con IA.
- Alteryx AiDIN amplía los insights al aprovechar la IA generativa para generar presentaciones, informes e incluso resúmenes de flujos de trabajo. Esto se traduce en un tiempo más rápido para obtener valor, operaciones optimizadas e innovación mejorada. Magic Documents y Workflow Summary Tool de AiDIN son características clave que automatizan la generación de informes y la documentación de flujos de trabajo, lo que ahorra tiempo valioso a los analistas.