La inteligencia artificial es la mayor revolución tecnológica en nuestro siglo y su campo está en pleno desarrollo para solventar problemas diversos. Por eso, la Universidad Nebrija quiso poner al alcance de todos un encuentro con Jesús Manuel Ruiz, data scientist de Minsait by Indra, organizado por el Departamento Relación Universidad – Empresa.
Jesús Manuel Ruiz quiso que los asistentes comprendieran las diversas aplicaciones que puede tener la inteligencia artificial en todo tipo de negocios y empresas. “La inteligencia artificial permite enseñar a las máquinas a aprender, extraer conocimiento a partir de datos, comprender y repetir patrones y generar un aprendizaje automático”, explicó Ruiz. Pero, al mismo tiempo, quiso desmentir algunas ideas preconcebidas sobre los problemas que puede acarrear esta tecnología: “La inteligencia artificial no viene para suplantar al ser humano, sino para ayudarle en la toma de decisiones. Automatizas tareas como el procesamiento del lenguaje o la predicción de precios, permite a los profesionales dedicarse a otras tareas menos repetitivas.
Entre las aplicaciones que Ruiz destacó de la IA se encuentran el sector del marketing con el análisis del mercado, competidores, entendimiento de la audiencia…Comprender el comportamiento de los clientes puede ayudar al aumento de las ventas y la IA permite a las empresas segmentar a sus clientes, conocerlos, recomendarles productos y mejorar la predicción de precios que los clientes están dispuestos a pagar.
En el área de los recursos humanos, Ruiz explicó que también la IA puede contribuir a la toma de decisiones, a atraer talento y optimizar el diseño organizativo.
En general la inteligencia artificial contribuye a ampliar y mejorar los análisis que realizan las empresas y poder conocer mejor a sus clientes para ofrecerles productos más acordes con sus intereses.
Pero la adopción de la tecnología de la inteligencia artificial no es fácil para todas las empresas. Una de las mayores limitaciones es la gran cantidad de datos que son necesarios para realizar los análisis. Estos datos no son fáciles de obtener, aunque cada vez más se empiezan a compartir entre empresas. Por otro lado, los modelos de IA no son fácilmente exportables a otros casos, por lo que las empresas tienen que invertir repetidamente en crear modelos.
Además, existe un problema de comunicación entre la parte de negocio de las empresas y los data scientists a la hora de comprender qué puede hacer la IA por el negocio y cómo traducirlo en resultados.
A medida que aumenta el desarrollo de esta tecnología también crecen los posibles problemas éticos. Ruiz explicó que las normativas van adaptándose a los distintos casos para proteger la privacidad de los datos de las personas anónimas que son utilizados para los análisis.
