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¿Cómo automatizar procesos en su empresa con Inteligencia Artificial?

Jaime — Fri, 05 Feb 2021 10:35:14 +0000

Guía para automatizar procesos en su empresa con Inteligencia Artificial

Conozca los beneficios de automatizar procesos en su organización con tecnologías de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural.

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La automatización se puede aplicar prácticamente a cualquier tipo de industria, desde transporte y logística hasta operaciones.

Durante los últimos años, la automatización de procesos estuvo madurando en gran parte de las empresas. El año pasado, con la irrupción de la pandemia del coronavirus, se convirtió en una tarea obligatoria.

A día de hoy, todos los directivos tienen en su agenda digitalizar y automatizar tareas para garantizar que los procesos de sus organizaciones se realizan con éxito.

Beneficios de la automatización

Las tecnologías utilizadas para la automatización de procesos ofrecen grandes oportunidades a las empresas, siempre con el objetivo de transformar los modelos de negocio y lograr un mayor rendimiento.

Destacaremos a continuación los que quizás sean los tres elementos más beneficiosos de la automatización de procesos en las organizaciones.

Estandarización de procesos

Con la automatización de procesos con software inteligente se conseguirá estandarizar procesos, aumentando entonces la eficiencia de su organización para ejecutar tareas críticas.

Reducción de tiempos y gastos

Los sistemas informáticos son muchísimo más veloces que los trabajadores humanos a la hora de ejecutar acciones estandarizadas. Además, son capaces de trabajar con muchos más datos. Esto supondrá también un ahorro en gastos de su compañía.

Mejora en la precisión y en el rendimiento

La ejecución de tareas con sistemas inteligentes, mejorará la precisión de su organización. Consiga optimizar el rendimiento de su empresa automatizando procesos y centre el trabajo de sus profesionales en otras tareas más orientadas a humanizar la relación con sus clientes y proveedores.

Inteligencia Artificial aplicada a la automatización de procesos.

La Inteligencia Artificial tiene tres grandes áreas de trabajo: la robótica, los sistemas basados en el conocimiento y el Procesamiento de Lenguaje Natural.

En esta ocasión nos centraremos en los sistemas basados en el conocimiento y el procesamiento del lenguaje natural para la automatización de tareas.

Los sistemas basados en el conocimiento se vuelven en herramientas tremendamente útiles para analizar grandes cantidades de información, interpretando el contenido para entonces proporcionar una recomendación.

En el análisis financiero, por ejemplo, se estudian las oportunidades de inversión, dependiendo de los datos financieros de un individuo u organización y sus propósitos.

A su vez, los sistemas basados en el conocimiento son buenos para predecir resultados futuros a partir de los datos que se tienen.

Tipos de sistemas basados en el conocimiento:

Sistemas de análisis e interpretación. Realizan un trabajo de interpretación a partir de información recibida para proporcionar una explicación o sacar conclusiones.
Sistemas de predicción. Utilizados para pronosticar situaciones a futuro.
Sistemas de diagnóstico y depuración. Utilizados para la detención de fallos en equipos.
Sistemas de control. Utilizados habitualmente para observar los datos que proporcionan los sensores. Generalmente utiliza técnicas de retroalimentación.
Sistemas de diseño. Sistemas CAD que asisten en el trabajo de diseñadores e ingenieros.
Sistemas de planificación. Ayudan a establecer planes de forma rápida para realizar tareas complejas.
Sistemas de enseñanza. Emplean el conocimiento que forma en núcleo de un sistema. Evalúa el nivel de conocimientos del estudiante y puede servir para ajustar el proceso educativo a sus necesidades.

Las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) permiten a los sistemas informáticos comprender el idioma de los humanos.

La combinación de sistemas expertos con técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural fortalece las capacidades del software para aumentar la probabilidad de éxito del proyecto.

Guía para Automatizar procesos en su compañía.

A continuación, mostramos una guía que pretende servirle de ayuda para comenzar cualquier proceso de automatización en su empresa.

1 - Examinar las oportunidades de automatización.

Analice los procesos en los diferentes departamentos de su empresa y encuentre situaciones en las que puede ser beneficiosa la automatización con tecnologías inteligentes.

Para ello, tenga en cuenta qué tareas podrían ser apropiadas para ser abordadas con pruebas de concepto o pilotos.

Tenga en cuenta a los departamentos y profesionales que se verán afectados por la automatización. Manténgales involucrados durante el proceso de desarrollo para que conozcan la tecnología y no duden de sus capacidades.

Tenga también en consideración como será el impacto en su empresa una vez se automatice el proceso.

2 -Creación del Business Case

Para que el proyecto sea un éxito deberá de encuadrarse dentro del caso de negocio de su compañía.

En este caso, céntrese en conocer cuáles son esos puntos de dolor que espera se solucionen con la automatización del proceso.

Tendrá que localizar y evaluar cuáles serán las métricas que utilizarán para determinar si el valor de la automatización es exitoso o no.

Tenga una estrategia para reutilizar los recursos existentes después de la automatización.

3 - Definición Modelo operativo mínimo

Concrete cuál es el modelo operativo que funciona mejor para su organización.

Especifique los puntos que crea oportunos para asegurarse de que su empresa cuenta con los recursos necesarios para soportar la operación y, al mismo tiempo, garanticen que puede enfrentarse a las responsabilidades que esta conlleva (por ejemplo: analizar nuevos procesos para automatizar y hacer seguimiento de los ya automatizados).

Es necesario señalar quién gestionará y realizará el seguimiento del sistema para garantizar de su eficiencia.

4 - Identificación de los proveedores

Conozca a las empresas que tienen experiencia en este tipo de desarrollos. Tenga para ello en cuenta las necesidades específicas de su proyecto y la forma de trabajar de su organización.

Descubra cuál de estas empresas ofrecerá el servició de externalización que mejor cumpla los requisitos para cubrir sus necesidades.

5 - Planificación de la hoja de ruta

En el caso de utilizar una prueba piloto o algún tipo de prueba de concepto, tenga en cuenta el tiempo de duración de la misma.

Tenga en consideración todas las etapas posteriores a la realización del piloto y conozca cuál es la estrategia de escalado.

Mantenga a todas las partes interesadas activas durante el proceso de adopción de la tecnología, asegurándose que no existen dudas de porqué se está trabajando en la automatización, cómo se está haciendo el proceso de automatización y qué se espera conseguir con la automatización.

Conclusiones

Los proyectos de automatización de procesos en su compañía implican gran cantidad de retos. El mercado cada vez demanda más de estas tecnologías, pero una adopción no exitosa puede penalizar enormemente a su compañía.

No dude en guardar la guía que le compartimos en este artículo. Además, si tiene dudas en cómo realizar alguno de los pasos, póngase en contacto con nosotros. Estaremos encantados de acompañar a su compañía en el camino de la automatización con Inteligencia Artificial.

Créditos: Artículo escrito y desarrollado por Jaime Abad, propiedad de DAIL Software. Fotografía de cabecera: Robert Daly/Caia Image en Adobe Stock | Fotografía de acompañamiento: Visual Generation en Adobe Stock

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7 razones por las que fracasan los proyectos de Inteligencia Artificial

Jaime — Fri, 22 Jan 2021 11:24:56 +0000

¿Por qué fallan los proyectos de adopción de Inteligencia Artificial?

Descubra 7 motivos por los cuales los proyectos con Inteligencia Artificial terminan fallando.

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A día de hoy, prácticamente todas las empresas (grandes y medianas) tienen en sus planes de negocio adoptar Inteligencia Artificial (IA) en sus proyectos para automatizar procesos y así conseguir ser más eficientes.

Con la implementación de sistemas impulsados con IA, los directivos esperan optimizar la productividad, aumentar la satisfacción del cliente y acelerar los ingresos.

Pero, el camino de automatizar con Inteligencia Artificial no es sencillo. Gartner indica que el 80% de los proyectos con IA se quedarán en “alquimia dirigida por magos cuyas habilidades no escalarán en la organización”.

Por lo tanto, los directivos que mejor entiendan los posibles obstáculos a la hora de adoptar Inteligencia Artificial en los procesos de su compañía, estarán mejor posicionados para tomar mejores decisiones que conduzcan a una implementación exitosa.

Lecciones del 2020 para el futuro

Las empresas de todo tipo de sectores e industrias se han visto desafiadas por fuerzas inimaginables en 2020. Estos retos han arrojado una intrusión hasta entonces inimaginable para muchos en sus paradigmas comerciales tradicionales.

Con la crisis del Coronavirus, el teletrabajo dejó de ser algo opcional y se convirtió en tarea obligatoria. Esto provocó un cambio radical en la forma en la que las compañías realizaban sus procedimientos.

Esta disrupción en la forma de trabajar de los empleados – y el impacto que provocó en la productividad y servicio al cliente- hizo que directivos de empresas grandes y medianas necesitasen del uso de tecnologías que ayudasen a mantener los niveles de servicio.

Entonces, comenzó una carrera forzosa por abrazar la Transformación Digital. La inversión en Chatbots, RPA e IVR se convirtió en solución imprescindible para sus negocios.

¿Cómo evitar que su proyecto con IA no se convierta en un fracaso?

Desde el año pasado observamos como empresas que antes retrasaban sus planes de Transformación Digital, cambiaban de forma acelerada su estrategia. Buscando introducir nuevas tecnologías que transformarán los flujos de trabajo tradicionales y así intentar alcanzar las metas de negocio deseadas.

Por supuesto, la Inteligencia Artificial fue una de esas tecnologías en las que, aun habiendo despertado interés mucho antes de la pandemia, empezó a llamar cada vez más y más la atención de los ejecutivos.

Puede que los resultados finales de adoptar IA en el negocio terminen cumpliendo con las expectativas, pero también debe de tener en cuenta que existe un alto grado de riesgo de que pueda fallar.

No obstante, si conoce cuáles son los principales motivos por los que la adopción de sistemas con IA fracasan, tendrá un mayor conocimiento, que le servirá para tomar mejores decisiones en momentos críticos. Ayudando así al éxito de la consecución de sus proyectos.

Examinemos entonces los siete principales factores a tener en cuenta a la hora de comenzar una integración de estas características en su organización.

1 - El equipo de trabajo

Construir un equipo de trabajo para desarrollar sistemas con Inteligencia Artificial no es nada sencillo.

Existe falta de talento en el mercado para encontrar verdaderos profesionales que trabajen en Inteligencia Artificial y que además tengan experiencia desarrollando e implementando sistemas inteligentes en empresas.

Lo ideal es contar con ingenieros informáticos profesionales, con experiencia en este tipo de sistemas y con conocimientos del mercado.

Si no puede contar un equipo de desarrollo interno- o el que tiene en casa necesita de ayuda en algún área de la IA en la que no tienen tanta experiencia- lo más recomendable es contactar con una empresa externa que logre agilizar esos procesos y así mejorar las expectativas de éxito de su proyecto.

2- Estrategia de datos incorrecta

No le resultará extraño escuchar que los datos son actualmente el recurso más valioso de las empresas, ya que haciendo buen uso de ellos permitirá a su negocio obtener ventajas competitivas y encontrar nuevas formas de mejorar sus operaciones.

En la mayoría de los casos, cuando se trata de abordar proyectos con Inteligencia Artificial, la recopilación de datos es un verdadero desafío.

Habitualmente los datos que van a querer utilizar en su proyecto estarán desestructurados. El trabajo de procesar y estructurar esos datos, para conseguir información útil, no es una tarea trivial.

Cometer errores en esta fase puede provocar grandes incongruencias en el sistema, que terminarán por arruinar su proyecto.

3- Expectativas alejadas de la realidad

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Uno de los grandes errores a la hora de abordar proyectos con Inteligencia Artificial es establecer expectativas que no son realistas con la tecnología.

La Inteligencia Artificial no son trucos de magia. El que pretenda garantizar resultados a día de hoy inalcanzables por esta tecnología, solo conseguirá poner obstáculos en la consecución de su proyecto, sino que también pondrá en riesgo la credibilidad de su negocio.

Para evitar esto, busque entonces a expertos en la materia que puedan aconsejarle desde un punto de vista estrictamente científico y que se asiente en la realidad de la tecnología.

4 - El idioma

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A la hora de afrontar un proyecto de datos, que intentamos solucionarlo y automatizarlo con Inteligencia Artificial, no podemos dejar de obviar el factor del idioma.

El idioma no es un elemento insignificante cuando se trata de computación. La mayor parte de las soluciones que existen en el mercado están desarrolladas con sistemas en inglés.

Si lo que usted busca es automatizar procesos, en los que los datos aparecen en otro idioma que no sea el inglés, necesitará incorporar motores en ese otro idioma.

Los motores que mueven las reglas lingüísticas no sirven de un idioma a otro en su totalidad. Por eso, en la mayor parte de las ocasiones se tendrán que desarrollar soluciones muy a medida y que se rijan por las exigencias del proyecto.

5 - No tener una definición concreta del éxito del proyecto

En muchas ocasiones, al adoptar el sistema con IA en la cadena de trabajo, no se establece una definición concreta de cuál será la meta que se espera conseguir.

Es imprescindible tener de antemano un objetivo definido, para constituir una estrategia que ayude a solucionar ese problema.

Para ello es imprescindible tener en mente cómo la tecnología de IA se alinea con el objetivo comercial de su compañía.

Asegúrese para ello de que estos proyectos formen parte del panorama de Transformación Digital de su negocio.

6 - Volumetría y calidad del dato

Todo el mundo sabe que cuanto mayor sea el conjunto de datos, mejor será la predicción y funcionamiento del sistema de Inteligencia Artificial.

Para conseguir que su caso de negocio tenga cabida, primero tendrá que asegurarse de que el sistema tratará con grandes cantidades de datos.

Aparte de las implicaciones directas de los volúmenes más altos, a medida que aumente el tamaño de los datos a procesar, se encontrará con más desafíos nuevos que solucionar.

En muchos de estos casos, tendrá que procesar y agrupar datos de diferentes fuentes. Una vez que empiece a hacerlo, se dará cuenta de que en muchas ocasiones estos datos no están sincronizados.

Esta falta de sincronización en los datos puede provocar confusión. Puede que termine aglutinando datos que se suponía que no se deberían de unificar, lo que podría poner en riesgo el éxito del proyecto.

En el mejor de los casos, esos datos incorrectos producirán resultados que no son útiles ni reveladores. Pero el mayor problema es que esos datos incorrectos también pueden dar lugar a resultados engañosos.

7 - Los sesgos de la Inteligencia Artificial

Un problema que tiene la Inteligencia Artificial es que está entrenada por personas.

La Inteligencia Artificial no piensa por sí misma. De hecho, no piensa en absoluto (los algoritmos de la IA son simples herramientas), por lo que el sistema depende intrínsecamente de los humanos para tomar una decisión u otra. Esto puede provocar sesgos.

Los sesgos en Inteligencia Artificial provocan errores que no paran de repetirse en el sistema informático y que terminan por ofrecer resultados indebidos.

Para evitar este tipo de incidencias, antes de poner el sistema en producción es aconsejable que cada vez más personas intervengan en el proceso de validación del software.

Conclusiones

Como pudo comprobar en el artículo, adoptar sistemas con IA en su cadena de trabajo no es una tarea sencilla. Pero entonces… ¿qué puede hacer usted para asegurar la adecuada implementación de sistemas con Inteligencia Artificial en su empresa?

Si un punto positivo tiene la cantidad de años que los seres humanos llevamos estudiando la IA, es que muchas organizaciones ya fallaron a lo largo de la historia a la hora de adoptar IA. Así que usted puede aprender de esos errores para intentar evitarlos.

Una buena práctica es observar el mercado, no solo en lo que hace su competencia directa, sino también en lo que ocurre en el mundo tecnológico. De esta forma, tendrá más información y conocerá de manera más realista qué casos de uso son prometedores y qué limitaciones tendrá que tener en cuenta.

Además, es fundamental para el éxito del proyecto tener procesos y metodologías establecidas para una experimentación ágil, que ofrezcan unos primeros resultados de forma rápida y a un costo relativamente bajo.

No espere diseñar y ejecutar una estrategia de IA perfecta para su empresa desde el principio. Comience con el supuesto de que tendrá que evolucionar en la estrategia y después pivotar a medida que avance con ella.

Para finalizar, si está comenzando su camino para adoptar este tipo de tecnología o actualmente se encuentra en un callejón sin salida del que desea salir, no dude en ponerse en contacto con nosotros para avanzar de forma segura en el desarrollo y adaptación de sistemas con Inteligencia Artificial que mejoren la productividad de su empresa.

Créditos: Artículo escrito y desarrollado por Jaime Abad, propiedad de DAIL Software. Fotografía de Portada: Andrea Piacquadio en Pexels. Foto de acompañamiento: Fauxels en Pexels.

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Mayores ventajas del Procesamiento de Lenguaje Natural

Jaime — Thu, 26 Nov 2020 13:25:36 +0000

Descubra las ventajas de adoptar sistemas con Procesamiento de Lenguaje Natural.

¿Qué puede hacer con tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural y cuáles son sus principales ventajas?

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La Transformación Digital se convirtió en asignatura obligatoria este 2020 para todas las empresas.

El impacto del COVID-19 afectó la forma y los medios con los que nos relacionamos, haciendo que la presencia digital de las empresas sea ahora más importante que nunca.

Es por ello que directivos de todas las industrias están dedicando recursos (e invirtiendo dinero) para equipar a sus empresas con tecnologías que les ofrezcan un valor añadido tangible en mercados cada vez más disruptivos.

De tal manera, la adopción de sistemas impulsados con Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es un aparcado en cual cada vez más líderes en todo tipo de industrias están prestando interés.

¿Por qué es importante el Procesamiento de Lenguaje Natural?

El Procesamiento de Lenguaje Natural (o Natural Languaje Processing –NLP- en inglés) es la rama de la Inteligencia Artificial que permite la comunicación entre las personas y los sistemas informáticos, utilizando lenguajes naturales.

Gracias al PLN se consigue agilizar y optimizar procesos, con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario, ofreciendo aproximaciones más amigables y sencillas para interactuar con el sistema.

¿Qué se puede hacer con PLN?

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Los sistemas impulsados con Procesamiento de Lenguaje Natural están tomando cada vez más importancia en empresas de todo tipo.

Aquí mostramos unos cuántos ejemplos para que conozca dónde puede adoptar PLN en su empresa:

Chatbots

Los Chatbots son el sector líder del mercado de la IA en el 2020.

Los asistentes conversacionales, impulsados con Procesamiento de Lenguaje Natural, mejoran la satisfacción del usuario.

Gracias a sus capacidades lingüísticas, más robustas que los Chatbots tradicionales, los usuarios conseguirán emular una conversación, como si se tratase entre humanos, de forma más eficiente y en cualquier momento del día.

Resumidor de Documentos

Utilice Procesamiento de Lenguaje Natural para ganar tiempo reduciendo documentos con grandes cantidades de texto.

Con este método, largos informes de empresa podrán verse presentados de forma más amigable a su audiencia final.

Reconocimiento de Voz

El reconocimiento de voz tiene como objetivo identificar palabras y frases en lenguaje hablado por los humanos y transformarlas en un formato legible para el sistema informático. Facilitando así las comunicaciones.

Generación de textos

Una de las prestaciones del PLN que más demanda está teniendo en los últimos años es la generación de textos naturales.

El sistema es utilizado, entre otros, por agencias de medios, organizaciones del sector financiero o compañías del mercado inmobiliario.

Por ejemplo: Con la generación automática de textos se puede desarrollar contenido útil para su audiencia, utilizando para ello bases de datos numéricas. Esto ayudará a contar historias más fáciles y amigables de entender.

Detector de idiomas

El Procesamiento de Lenguaje Natural es utilizado en entornos multilingües para detectar diferentes idiomas y agilizar procesos.

Autocompletar

Las capacidades del PLN son útiles ya que pueden incluir propiedades de “autocompletar”, tanto en buscadores como en herramientas para la escritura de texto.

Comenzando a escribir una palabra, el sistema puede terminar de escribir dicha palabra, recomendar las siguientes o incluso sugerir el resto de la frase o la pregunta que desea formular el usuario.

Análisis en redes sociales

El Procesamiento de Lenguaje Natural es tremendamente útil analizando el sentimiento y la intencionalidad de los mensajes en redes sociales.

La gran cantidad de contenido en las diferentes redes sociales puede ser tratada con PLN para clasificar lo realmente importante y agilizar procesos.

Extracción de información

El tratamiento de grandes bases documentales, para la extracción de información clave, es un trabajo que hace dedicar gran cantidad del tiempo a empresas de diferentes sectores.

Estos procesos, que algunas ocasiones se ven obstaculizados por posibles errores humanos, se ven altamente beneficiados al adoptar tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural.

¿Cuáles son las mayores ventajas del PLN?:

Análisis a gran escala.

El PNL ayuda a los sistemas a comprender y analizar automáticamente grandes cantidades de datos de texto (semiestructurado o no estructurado).

Aquí podríamos estar hablando de comentarios en redes sociales, diferentes tipos de gestión documental, tickets de atención al cliente, reseñas de clientes, informes de noticias, etc…

Procesos automatizados rápidos y en tiempo real.

Las herramientas impulsadas con PLN ayudan a las máquinas a aprender, a ordenar, a clasificar y a enrutar información con poca o ninguna interacción humana, todo ello de manera rápida, eficiente, precisa y sin interrupciones, estando estos sistemas disponibles las 24 horas del día.

Flexible para adaptarse a su negocio.

Los algoritmos de PLN se pueden adaptar a las necesidades y criterios de su industria y compañía, como podría ser el caso del lenguaje complejo y específico de su sector o también para corregir las palabras mal utilizadas.

Conclusiones

El uso de sistemas con Procesamiento de Lenguaje Natural en su cadena de trabajo fortalecerá a su compañía para conseguir el éxito en los retos que trae consigo la Transformación Digital.

Sus beneficios mejorarán la experiencia del cliente y las capacidades de sus profesionales, ayudando a optimizar procesos, a mejorar las tareas y a reducir los tiempos de ejecución y respuesta.

Con la adopción de PLN conseguirá impulsar y consolidar su negocio, para que su empresa pueda liderar mercados altamente competitivos.

Créditos: Foto de portada, ThisIsEngineering en Pexels | Foto de acompañamiento, CoWomen en Pexels

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¿Cómo adoptar nuevas tecnologías en su empresa de forma exitosa?

Jaime — Wed, 05 Aug 2020 08:36:52 +0000

El liderazgo es un factor crucial en la adopción de nuevas tecnologías.

Los cambios conllevan retos. Los líderes para la adopción de nuevas tecnologías deben de motivar a los otros profesionales de las empresas y enfrentarse a los retos.

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La adopción de tecnología es un término que se utiliza para definir el proceso de aceptación, integración y uso de nuevas tecnologías, tanto en las empresas como en otros aspectos de la sociedad.

El proceso de adopción de nuevas tecnologías está compuesto por varios ciclos o etapas, todas ellos categorizados por el grupo de personas que usan esa tecnología.

Etapas de adopción de nuevas tecnologías

En el libro “Diffusion of Innovations” de Everett M. Rogers, se explica con gran detalle el ciclo que sufre cualquier producto o servicio cuando es lanzado al mercado, clasificando a los diferentes usuarios en una serie de perfiles en relación a una variable principal: su respuesta a la discontinuidad y su preferencia en el momento de adoptar la innovación.

Estos son los 5 grupos de adopción de nuevas tecnologías:

Innovadores

Son el primer grupo de personas que adoptan una tecnología. Están dispuestos a asumir riesgos, no tienen miedo en probar nuevos productos. Les gusta experimentar y probar nuevos caminos.

Visionarios

Son aquel grupo de personas que, aun siendo más discretos en la adopción que los innovadores, están dispuestos a lanzarse a probar cualquier nueva tecnología. Pero siempre necesitan tener algo de información que les pueda servir de apoyo, para demostrar que tecnología puede acabar ofreciendo beneficios para su empresa. Apuestan por nuevos productos si consiguen algo a cambio.

Pragmáticos

Adoptan nuevas tecnologías cuando, después de un periodo de tiempo variable en el mercado, ya se demostraron los beneficios reales del producto.

Conservadores

En un principio sienten rechazo y no confían que puedan adaptarse con facilidad para la adopción de nuevas tecnologías. Pasan por largos periodos de prejuicio y también requieren comprobar fielmente que la mayoría de las empresas/sociedad ya han estandarizado el uso de esos productos para comenzar a utilizarlos.

Escépticos

Son los últimos en adoptar una nueva tecnología. Poseen poco o nada de liderazgo de opinión. Tienen una gran aversión al cambio: ni les gusta, ni apuestan por la innovación. Son clientes tradicionales y solo terminan adaptándose a lo nuevo si se van expuestos ante una gran presión.

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Una publicación compartida de DΛIL Software (@dailsoftware) el 5 Ago, 2020 a las 2:42 PDT

Estrategias para adoptar nuevas tecnologías en su negocio

Aquí ofrecemos una lista de estrategias para ayudar a su empresa a adoptar de forma efectiva nuevas tecnologías:

1 - Involucrar a los empleados durante el proceso de decisión.

La adopción de nuevas tecnologías en las empresas tiene un gran impacto en las rutinas y forma de trabajar de los empleados, por lo que es muy importante conocer y considerar sus opiniones.

Aunque la integración de nuevas tecnologías en algunas ocasiones no es negociable, sí que es recomendable dar al usuario final la oportunidad de pronunciarse al respecto. Quizás ofreciéndole la oportunidad de elegir entre varias opciones que ofrezcan tecnologías similares, pero de diferentes proveedores.

Incluir a los profesionales y guiarles durante el proceso de educación y aceptación de una nueva tecnología ayudará también a motivarles en su trabajo. Entonces estarán más satisfechos con sus funciones y rol dentro de la compañía.

2 - Solucionar problemas reales de los profesionales de su compañía

Una de las mejores fórmulas para adoptar nuevas tecnologías de forma exitosa en la empresa es solucionando problemas que actualmente dificultan o ralentizan las tareas de sus empleados.

Por ejemplo, si su equipo deposita largos periodos de tiempo leyendo gran cantidad documentos para extraer información clave de ellos. Esto es un proceso que puede mejorarse con sistemas impulsados PLN. Ayudando entonces al empleado a ser más rápido en sus tareas diarias y a focalizar su trabajo en trabajos en gestiones más enriquecedoras y productivas.

3 - Implementar sistemas mediante pruebas piloto

Otra buena práctica para adoptar nuevas tecnologías en las empresas, de forma que el resultado termine siendo satisfactorio, es mediante la integración inicial de pilotos o PoC (Pruebas de concepto).

Incluir en el plan de adopción el desarrollo de un piloto (o en su lugar una PoC) ayudará a comprobar el valor real de la tecnología y servirá como herramienta para solucionar las dudas que los usuarios más pragmáticos y conservadores puedan tener.

4 - Establecer un calendario de hitos.

Además de comenzar los proyectos con pilotos que demuestren la efectividad de la tecnología, es recomendable establecer desde el inicio del proyecto un calendario de hitos que ayuden a marcar una hoja de ruta.

Establecer etapas y finalizarlas con objetivos que puedan ser auditados será de gran valor para desarrollar sistemas impulsados con tecnologías nuevas de forma exitosa.

De esta forma, además de comprobar los avances de forma regular podrá realizar cambios en el momento oportuno, lo que evitará malas experiencias a la entrega del sistema.

5 - Entrenamiento y formación de los usuarios.

Una vez desarrollado el software y esté puesto en producción, es conveniente instaurar un plan de entrenamiento y formación adicional para los usuarios, con el objetivo de sacar el máximo provecho del sistema.

Si su compañía decidió contratar a una empresa externa para el desarrollo del software, asegúrese de tener una bolsa de horas de formación y la posibilidad de extenderla si es necesario, así podrá solucionar las dudas y se asegurará de que el manejo del sistema no es un impedimento a la hora de utilizar el producto.

Conclusiones

¿Es usted un líder en la Transformación Digital de su compañía? Si es así, es importante que se rodeé de otros líderes y agentes del cambio digital. Todo ello para que la transición a estos nuevos canales y herramientas se produzca de forma satisfactoria y beneficiosa posible.

Conozca el lugar que su empresa y que sus profesionales ocupan en los diferentes grupos de adopción de tecnología. Esto le ayudará a diseñar un plan acorde a las necesidades que le rodean.

Para finalizar, ya sea utilizando recursos internos o con la ayuda de empresas especializadas, utilizando estos 5 puntos que indicamos en el artículo conseguirá crear las condiciones necesarias para una adopción tecnológica exitosa. ¡Así conseguirá alcanzar los objetivos e incluso mejorarlos!

Foto cabecera: ThisisEngineering RAEng en Unsplash| Foto acompañamiento: You X Ventures en Unsplash

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Vídeo: Innovación sostenida e Innovación Disruptiva

Jaime — Wed, 20 May 2020 12:18:54 +0000

Conozca las diferencias entre innovación sostenida e innovación disruptiva.

Consejos para convertirse en una empresa que impulsa la innovación disruptiva.

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El impacto de la innovación

La innovación no solo impacta a las economías globales y los modelos de negocio, sino también la calidad de vida de las personas.

Pero cuando hablamos de empresas, la innovación se suele presentar de dos tipos: Innovación sostenida o Innovación disruptiva.

Innovación Sostenida

La innovación sostenida busca mejorar los productos existentes. Es decir, no crea nuevos mercados o valores, sino que simplemente evoluciona los existentes.

Innovación Disruptiva

La innovación disruptiva, por el contrario, significa reinventar una tecnología, t ransformar un modelo de negocio o, literalmente, cambiarlo todo.

Las innovaciones disruptivas crean mercados que inicialmente son demasiado pequeños para ‘ser interesantes’ para las grandes empresas.

Ejemplos de innovación disruptiva

Netflix es un ejemplo clásico de innovación disruptiva, ya que utilizó un nuevo modelo de negocio y tecnología para interrumpir un mercado existente.

Al principio, el servicio de suscripción de películas por correo de Netflix no era atractivo para los principales clientes de Blockbuster.

Solamente lo era para sus primeros usuarios que ya estaban acostumbrados a comprar por internet.

De hecho, Netflix no llegó a alcanzar la popularidad hasta que realizó cambios disruptivos en su misma estructura de negocio, pasando de enviar DVDs por correo tradicional a retrasmitir contenido en su plataforma digital.

Por aquel entonces el público estaba acostumbrado al alquiler de DVDs físicos en tiendas de calle.

Fue entonces cuando Netflix, habiendo escalado en el mercado con su flexible servicio de acceso a contenidos online, consiguió arrebatar clientes a sus competidores.

Consejos para impulsar la innovación disruptiva

Crear la próxima idea de negocio disruptiva valorada en millones de euros no sucede en un abrir y cerrar de ojos.

Necesitará disponer de las capacidades correctas para poder ver más allá de las normas de la industria y el momento adecuado para que los consumidores se interesen por la idea.

Además, para convertirse en un líder disruptivo, debe de ser ágil en la ejecución y saber asumir los riesgos a los que ha de enfrentar.

Estos son algunos consejos para conseguir ser disruptivo en su industria:

1 – Mire más allá de las tendencias actuales y centre su trabajo en lo que piensa el consumidor.

2 – Focalice su esfuerzo en la innovación del modelo de negocio.

3 – Diseñe una hoja de ruta y tenga paciencia para ejecutar sus fases.

Créditos, fuentes y agradecimientos: Imagen portada: Follow art en Pexels. | Videos de: Follow Art, Fauxels, Taryn Elliott , Press master, Pavel Danilyuk, cottonbro, Pixly Videos en Pexels.com | Música: Much higer – Causmic (youtube.com free music)

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El 69% del trabajo de los directivos se automatizará en el 2024

Jaime — Fri, 24 Jan 2020 10:27:03 +0000

Gartner predice que prácticamente el 70% del trabajo rutinario de los directivos se automatizará con IA para el 2024

La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías emergentes (como los asistentes personales virtuales y los chatbots) están avanzando rápidamente en los lugares de trabajo.

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El uso de la Inteligencia Artificial y otras tecnologías emergentes (como los chatbots o los asistentes virtuales) están avanzando rápidamente en las empresas. Debido a esto, Gartner predice que en el 2024 el 69% de las tareas de los directivos estarán automatizadas.

Helen Poitevin, vicepresidenta de investigación de Gartner, señala: “El papel del manager/director será objeto de una completa revisión durante los próximos cuatro años”.

Según la consultora, a día de hoy los directivos dedican mucho tiempo en la gestión de tareas meramente administrativas. Gracias a la IA podrán automatizar estos procesos y pasarán a invertir más esfuerzos en el aprendizaje, la gestión del rendimiento y establecer objetivos.

Sin lugar a dudas el papel del directivo se verá modificado por la IA y las tecnologías emergentes, permitiendo extender su grado de responsabilidad e influencia en el equipo, sin asumir tareas administrativas.

Más Inteligencia Artificial junto a políticas responsables

Para los expertos de Gartner, los encargados de integrar soluciones impulsadas con IA en los procesos de la compañía son, en estos momentos, responsables de mejorar la experiencia de los trabajadores, desarrollar sus habilidades y construir la política organizacional responsable en el uso de esta tecnología.

Poitevin sigue añadiendo: “Estos perfiles necesitarán apoyar una transición gradual hacia una mayor automatización de las tareas de gestión a medida que esta funcionalidad esté cada vez más disponible en más aplicaciones empresariales”.

La Inteligencia artificial fomentará la diversidad en el lugar de trabajo

Por otra parte, Gartner también indica que gracias a la automatización se producirá un cambio que se verá reflejado en equipos más diversos dentro delas organizaciones. Por ejemplo, la inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes hacen posible que los trabajos sean más accesibles para empleados con discapacidad.

Esto podría ayudar a solucionar la escasez de talento de la que habla el 75% de directivos responsables de la atracción de empleados.

Además, Gartner predice que las organizaciones que emplean de forma activa a personas con discapacidad tienen unas tasas de retención un 89% más elevadas, además de disfrutar de un 72% de aumento en la productividad de los trabajadores y de un 29% de crecimiento en la rentabilidad.

Asimismo, según los datos de la consultora, para 2023 se triplicará el número de personas con discapacidad empleadas, gracias precisamente a la reducción de barreras que traen consigo las estas tecnologías.

Gartner concluye añadiendo que: “Las organizaciones que en 2022 no empleen a personas con discapacidades se quedarán atrás de sus competidores”.

Conclusiones

La IA junto a otras tecnologías emergentes servirán de apoyo a los directivos para automatizar la gestión de tareas administrativas y ayudarán a focalizar su trabajo en procesos más estratégicos y de visión para el óptimo funcionamiento de la compañía.

Con estos avances en la empresa, los directivos podrán dedicar sus esfuerzos en el aprendizaje continuo, la gestión del rendimiento de sus equipos y establecer objetivos empresariales vitales para la empresa.

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Cómo los directivos pueden ser los líderes de la ética en Inteligencia Artificial

Jaime — Wed, 04 Dec 2019 17:30:01 +0000

El uso irresponsable de la IA provoca la falta de confianza de los consumidores y problemas legales.

Demuestre liderazgo para afrontar la integración de sistemas con IA en la empresa.

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La Inteligencia Artificial (IA) nos rodea en muchas de las actividades que realizamos de forma cotidiana. Se utiliza en diferentes capas del tejido empresarial, desde los bancos que la utilizan para evaluar gestiones de riesgo a los publicistas que hacen uso de ella para recomendar anuncios en internet.

El uso de la IA sucede también en entornos no digitales, tal es el caso de los sistemas de reconocimiento facial que podemos encontrar en aeropuertos o en las principales calles de las grandes ciudades.

Con el uso tan extendido de esta tecnología surge el debate: ¿Utilizan las empresas la Inteligencia Artificial de forma ética y responsable?

Inmersos en el debate, SAS elaboró un informe en el que se mostraba que el 92% de las empresas considera esencial capacitar a sus tecnólogos en ética, y más del 63% cuenta con comités en este tipo de asuntos para revisar el buen uso de la Inteligencia Artificial.

Construir dentro de la organización las mejores prácticas sobre el uso de la IA, fomentando una forma ética de trabajar, es necesidad incuestionable para todas las empresas que pretendan liderar el mercado. De no hacerlo, los riesgos de utilizar IA de forma irresponsable pueden verse reflejados principalmente en problemas legales y en daños en la relación cliente-marca.

Por lo tanto, impulsar un uso ético de la Inteligencia Artificial en su organización, no sólo garantizará la buena reputación de la marca, sino que también mantendrá a su empresa dentro del lado correcto de la ley.

Si usted es directivo en su organización, su papel desempeña un rol esencial en la forma en la que su compañía utiliza Inteligencia Artificial. Pregúntese entonces si se sentiría cómodo revelando al público la manera en que su empresa utiliza los datos y la IA.

Irresponsabilidades en el uso de Inteligencia Artificial

Existen numerosos casos en los que la utilización de Inteligencia Artificial no ha logrado los resultados deseados.

El año pasado pudimos leer que la Inteligencia Artificial desarrollada por Amazon para la selección de personal estaba causado problemas, ya que estaba sesgada y hacia discriminaciones que afectaban directamente a las mujeres que estaban optando a los puestos de trabajo.

No es el único caso significativo. En un estudio realizado por ProPublica revelaron que una IA se estaba utilizando para ayudar a los jueces de EEUU a decidir sobre la libertad provisional, pero se entrenó al sistema con bases de datos de departamentos policiales donde la mayoría de los detenidos eran afroamericanos, de modo que el programa estableció que el riesgo de ser criminal era mayor entre personas de esa raza.

Los directivos de las empresas deben tomar en serio estos fallos y prestar atención a los procesos, para evitar que los datos utilizados en los sistemas con IA trabajen con sesgos indeseados.

La tecnología y la Inteligencia Artificial deben utilizarse para mejorar el mundo, para unir a las personas y no para establecer prejuicios o discriminaciones de ningún tipo.

A menudo, los sesgos en la IA son el resultado de información mal gestionada. La falta de diversidad al contratar y reunir a su equipo de científicos de datos o los errores cometidos durante el proceso de recopilación de los datos, pueden llegar a tener repercusiones negativas en la IA y en su ejecución.

Las consecuencias del mal uso de la Inteligencia Artificial

Son varios los efectos negativos a los que una organización deberá de enfrentarse por el mal uso de la IA. Como directivo y líder de su empresa en la integración de sistemas con IA, deberá tener mucho cuidado al manejar datos, porque cualquier contratiempo puede dañar su reputación y la de su compañía.

Pérdida de reputación

La confianza de los consumidores en una empresa es, probablemente, el mayor activo que una organización puede tener. La reputación de una compañía podría verse gravemente afectada por un error de la Inteligencia Artificial.

Los consumidores están altamente informados sobre las últimas noticias en el mundo empresarial, por lo que una estafa (intencionada o no) con sistemas de IA puede significar el abandono de los clientes.

Descenso de Ingresos

Si los clientes abandonan ese círculo de relación que tenían con la marca, esto desembocará en un impacto negativo en los flujos de ingresos de la compañía. Los consumidores dejarán de consumir los productos ya que la empresa no les proporciona confianza.

Por lo tanto, si su sistema con IA tiene sesgos o se produce algún tipo de estafa, los clientes lo notarán y dejarán de adquirir sus productos y servicios si es necesario.

Trabas legales

El mal uso de la IA también puede tener repercusiones legales. Con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), los directivos deben de ser extremadamente cuidadosos y tener precaución en los mecanismos de sus sistemas de IA.

Si se demuestra el mal uso de los datos, puede conllevar a que la empresa se enfrente a implicaciones legales. Para ello, se debe conocer el marco legal y cumplirlo en consecuencia en las diferentes áreas de su negocio.

Instaurar un marco empresarial ético de Inteligencia Artificial

Todos los directivos, incluidos los CEO y los gerentes de la organización, deben participar en el proceso de instaurar un marco ético de Inteligencia Artificial dentro de la compañía.

La estrategia empresarial para lograr un uso de la IA ético, debe estar ligado a la diversidad de los equipos y mostrando siempre una transparencia frente a los consumidores en relación al uso de los datos. Sabrá si es una estrategia es sincera si se siente capaz de mostrar a todo el mundo el uso de los datos dentro de su compañía.

Además, deberá de cerciorarse que los modelos de implementación en los sistemas con IA están evaluados, de esta forma evitará posibles sesgos. Sea consciente de regular y probar los modelos de capacitación antes de ponerlos a producción, así conseguirá que los sesgos se vean limitados.

En último lugar, trabaje en establecer protocolos de gestión de riesgos. Con el objetivo de evitar incidencias legales asegúrese de que, no solo el departamento de informático, sino toda la empresa, asuma el proceso y cumplimiento de la legalidad. Incentive el uso adecuando de la IA junto a los valores de su compañía, para que se produzca un fuerte vínculo entre los dos.

Conclusiones

Sea transparente con los empleados y consumidores en relación a los sistemas impulsados con IA dentro de su organización. Despeje las dudas en materia del uso de datos confidenciales y evite los sesgos durante los desarrollos de sistemas inteligentes.

Como directivo de su organización debe tomar posiciones de liderazgo con el objetivo de conseguir un uso ético de la Inteligencia Artificial. Es imprescindible que establezca una estrategia acorde a los valores de la empresa y que esté dentro de la legalidad.

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