La inteligencia artificial (IA) es una poderosa herramienta que tiene la capacidad de transformar la operatoria empresarial, optimizando la toma de decisiones, agilizando los procesos y creando nuevas oportunidades y ventajas competitivas.
Aunque son conscientes de sus beneficios, a menudo las empresas no tienen claro si deben adoptar instrumentos basados en IA predictiva, diseñada para predecir resultados basándose en datos históricos, o implementar soluciones de IA generativa, enfocada en crear nuevos contenidos.
Si bien ambos tipos de IA utilizan modelos que se entrenan a partir de data histórica, buscando aprender de ella, entender sus particularidades y casos específicos de uso permite extraer su máximo potencial y hacer una selección más adecuada de la herramienta.
¿Qué es la inteligencia artificial predictiva?
Se trata de un método de data analytics que combina el análisis estadístico con algoritmos de aprendizaje automático con el objetivo de encontrar patrones de datos que permitan predecir resultados futuros.
La inteligencia artificial predictiva extrae información de datos históricos y la utiliza para realizar predicciones precisas sobre los acontecimientos, resultados o tendencias más probables.
Gracias a este enfoque, las organizaciones mejoran la velocidad y la precisión de los análisis predictivos y, en consecuencia, tienen la posibilidad de tomar decisiones informadas sobre cuestiones de negocio.
Para entrenar los modelos de IA predictiva se utilizan técnicas de aprendizaje supervisado que permiten que los modelos aprendan a partir de datos de entrenamiento etiquetados. Los algoritmos más utilizados en este método son la regresión logística, los árboles de decisión y las redes neuronales, entre otros.
¿Para qué se usa la inteligencia artificial predictiva? En líneas generales, se aplica en el retail, e-commerce y la industria manufacturera para, por ejemplo:
- Hacer predicciones financieras sobre las tendencias del mercado, los precios de las acciones y otros factores económicos.
- Detectar fraudes y transacciones sospechosas en tiempo real.
- Gestionar inventarios, ayudando a planificar y controlar los niveles de stock.
- Obtener recomendaciones personalizadas en función de datos de comportamiento de los clientes, con el objetivo de potenciar la Customer Experience (CX).
- Gestionar la cadena de suministro, optimizando la logística, las operaciones, los planes de producción, la asignación de recursos y la programación de la carga laboral.
Inteligencia artificial generativa: definición y casos de uso
A diferencia de lo que sucede con la predictiva, la IA generativa se utiliza para crear nuevos contenidos en diferentes formatos (imágenes, audios, textos, videos, códigos de software y mucho más).
Constituye una herramienta potente para la creación de contenidos y el procesamiento de lenguaje natural.
Los modelos de este tipo de inteligencia artificial se entrenan con volúmenes masivos de datos brutos y aprenden los patrones y estructuras subyacentes de estos registros, utilizando este conocimiento para elaborar resultados originales.
A menudo, estos modelos se construyen con diferentes técnicas, como las redes generativas adversariales (GAN), los autocodificadores variacionales (VAE) y los modelos basados en transformadores como el GPT (Generative Pretrained Transformer). Estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos con el objetivo de aprender los detalles necesarios para generar contenidos nuevos, coherentes y adecuados al contexto.
Por sus características, la IA generativa contempla múltiples y diversos casos de uso:
- Creación de sistemas de preguntas y respuestas, como chatbots y agentes virtuales. Estas soluciones ofrecen asistencia en tiempo real y brindan respuestas personalizadas.
- Síntesis automática de documentos, como informes, artículos o trabajos de investigación extensos.
- Creación de entornos virtuales, con paisajes y personajes realistas, animaciones dinámicas y efectos visuales para videojuegos y simuladores.
- Desarrollo de mensajes personalizados, basados en datos específicos y comportamientos esperables de los clientes, a fin de interpelarlos de manera más efectiva.
- Creación de piezas de marketing y publicidad, diseñando imágenes y redactando anuncios y textos de venta atractivos y personalizados para cada buyer persona.
- Creación de bases de conocimiento específicas para cada contexto, adaptándose a la nueva información y ofreciendo perspectivas relevantes.
- Desarrollo de software, brindando la posibilidad de escribir código nuevo y automatizar las fases de depuración y prueba.
Brecha superada: las ventajas de combinar la IA predictiva con la IA generativa
Así como sucede con otras tecnologías, la elección entre IA predictiva e IA generativa depende de los objetivos y necesidades específicas que posea cada organización.
A pesar de que algunas empresas optan por una o la otra, lo cierto es que no se trata de modelos excluyentes. De hecho, su combinación puede dar lugar a soluciones más sólidas y completas. Por eso, las compañías que las emplean en tándem obtienen amplios beneficios para sus negocios.
A modo de ejemplo, un esquema de inteligencia artificial predictiva ayuda a detectar una posible pérdida de clientes, mientras que un modelo generativo contribuye a desarrollar piezas de comunicación personalizadas que eviten la fuga de consumidores y mitiguen el impacto negativo de este escenario.
Cuando se combinan, pueden trabajar de manera sinérgica en forma de bucle: la IA generativa aporta nuevos datos que ayudan a que la IA predictiva se entrene y, a su vez, el modelo predictivo se comunica con el generativo para optimizar los resultados y perfeccionar su rendimiento.
En síntesis, para impulsar la innovación, mejorar la toma de decisiones y construir experiencias satisfactorias para sus clientes, las empresas necesitan combinar ambos tipos de inteligencia artificial. Solo así podrán aprovechar al máximo el potencial de esta herramienta.
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