Las empresas de todo el mundo han comenzado a adoptar inteligencia artificial y análisis de datos para optimizar sus operaciones. Invertir en la última tecnología ayuda a las empresas a optimizar los recursos, aumentar la productividad, mejorar la calidad y obtener un retorno de la inversión más rápido.
Los Big data se almacenan, procesan y analizan para obtener información procesable. Estos conocimientos se recopilan a partir de datos históricos y en tiempo real para ayudar a la gerencia a tomar mejores y más rápidas decisiones.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
AI es una colección de algoritmos que ayudan a las computadoras a comprender la relación entre varias entidades, recopilar información significativa o planificar un curso de acción para el futuro. La IA tiene que ver con las acciones. El Machine Learning y el Deep Learning son parte de la Inteligencia Artificial .El algoritmo de Machine Learning puede aprender y mejorarse a sí mismo sin la intervención de humanos. ¿Ha leído sobre soluciones de IA como Chatbots y asistentes virtuales que brindan asistencia personalizada a los empleados según sus respuestas a las preguntas? Significa que los algoritmos de Machine Learning utilizan datos en el sistema y la respuesta de los empleados. Los algoritmos aprenden de los comentarios y brindan servicios más precisos.
¿Cómo se desarrolla una estrategia de IA?
- Desarrollar el marco de la estrategia de IA requiere una comprensión adecuada del negocio y sus objetivos.
- El primer paso es comenzar con los casos de uso de IA para que sea más fácil elegir los más importantes.
- Identificar la tecnología y las habilidades necesarias para usar la IA.
- ¿La empresa tiene una estrategia de datos? Es hora de desarrollar uno ahora.
- Hay ciertas consideraciones éticas y legales que es necesario aclarar. Privacidad de datos, sesgo, discriminación, etc., son algunos ejemplos.
- Comience a construir/adoptar la tecnología y la infraestructura necesarias para utilizar la IA.
- Cierre la brecha de habilidades contratando nuevos empleados, capacitando a los existentes o confiando en expertos extranjeros.
- Implementar proyectos de IA por etapas.
- Simultáneamente, realice cambios en la cultura laboral para que a los empleados les resulte fácil adaptarse a los nuevos cambios.
- Mantenga un registro de los cambios y los resultados para garantizar que se alcancen los objetivos.
¿Qué es Data Science?
Data Science es un amplio campo de la ciencia que se ocupa de recopilar, limpiar, almacenar, procesar y analizar datos para obtener información significativa. Las técnicas de las matemáticas y la estadística se utilizan junto con tecnología y herramientas avanzadas para obtener información y conocimientos útiles a partir de grandes cantidades de datos. Data analytics, data mining, y la visualización de datos son parte de Data Science. AI y ML se utilizan en el campo de Data Science para producir información que ayude a tomar mejores decisiones.
¿Cómo se desarrolla una estrategia de Data Science?
Al igual que el marco de estrategia de IA, el marco de Data Science también debe seguir un proceso sistemático para producir los resultados esperados.
- Empiece por identificar los impulsores clave del negocio.
- Cree un equipo de Data Science eficaz.
- Centrarse en la comunicación y la colaboración entre los miembros y los equipos.
- Hacer uso de herramientas de visualización de datos para presentar datos en formatos atractivos.
- Permita que los equipos de Data Science accedan a todos los datos encontrados en la empresa.
- Desarrollar un proceso de Data Science para operacionalizar el análisis.
- Desarrollar nuevas y mejores políticas de gobierno para proteger los datos confidenciales.
Relación entre Data Science e Inteligencia Artificial
Se requiere la intervención humana en Data Science para procesar y analizar grandes cantidades de datos y obtener información procesable. Los científicos de datos construyen modelos de ML que se pueden implementar en el negocio para aprovechar al máximo los datos que están disponibles en la empresa para pronosticar el negocio. Las siguientes son las dos formas populares en que las empresas utilizan la Data Science en el desarrollo empresarial.
Análisis predictivo: los datos del pasado y del presente se utilizan para analizar tendencias y patrones para predecir los resultados futuros para el negocio y el mercado. Esto ayuda a las empresas a estar preparadas para aprovechar nuevas oportunidades en el mercado y aprovechar al máximo las últimas tendencias. Las organizaciones también pueden estar mejor preparadas para hacer frente a las fluctuaciones del mercado.
Análisis en tiempo real: este es un tipo de Machine Learning en el que se detectan anomalías y desviaciones en el modelo actual al compararlo con datos históricos en tiempo real. Ayuda a las empresas a obtener una comprensión clara de cómo las cosas son diferentes (o iguales) cuando se compara la situación actual con el pasado. El análisis en tiempo real está muy relacionado con la dimensión de velocidad de los grandes datos, donde los datos se generan rápidamente y necesitamos analizar los datos sobre la marcha.
¿Cómo desarrollar capacidades de Data Science?
Identificar los factores clave
Debe saber exactamente por qué está invirtiendo en Data Science. ¿Por qué su empresa necesita más de lo que pueden ofrecer las herramientas tradicionales de BI? ¿Cómo aumentará Data Science su competitividad en el mercado? ¿Qué áreas serán su mayor enfoque? ¿Quiere que los científicos de datos se centren en un solo departamento o en toda la empresa?
Forma un equipo elegible
Una vez que tenga las respuestas a las preguntas del punto anterior, el siguiente paso es reunir a expertos en el campo para crear un equipo de Data Science eficiente. Una decisión crucial que debe tomar aquí es si desea subcontratar o crear un equipo interno. Para eso, debe comprender la brecha de habilidades existente en el grupo de talentos. El costo es otro factor que juega un papel. ¿Sería factible contratar expertos de varios dominios para construir un equipo completo de Data Science? ¿Se puede lograr lo mismo más rápido y por un costo menor mediante el uso de servicios externos?Por supuesto, aún tendrá que capacitar a sus empleados para que utilicen los conocimientos proporcionados por los científicos de datos. Sus equipos existentes deben trabajar con el equipo de Data Science para aumentar la eficiencia general de la empresa. Eso nos lleva al siguiente punto.
Crear un Canal de Comunicación Interna
Para que las ideas de negocios de Data Science brinden resultados exitosos, los canales de comunicación en su empresa deben estar abiertos y fluidos. Si no hay una interacción adecuada entre los empleados de diferentes departamentos, Data Science no ayudará mucho. Las suposiciones, creencias y conceptos erróneos pueden causar muchos problemas en cualquier empresa. Sus equipos necesitan hablar entre sí. Necesitan colaborar y trabajar juntos para lograr los objetivos comunes de la empresa. Dos cosas que hacen que las colaboraciones sean exitosas son la comunicación y el acceso a los datos.
Elimine las barreras para acceder a los datos
Los científicos de datos deben tener acceso a todos los datos disponibles en la empresa. La precisión de los modelos creados por los equipos de Data Science depende de los datos proporcionados a los equipos. Si bien los sistemas de inteligencia comercial tradicionales brindan datos estructurados y procesados, eso por sí solo no es suficiente para obtener información detallada. Los científicos de datos trabajan tanto con datos sin procesar como con datos procesados. Solo entonces el equipo puede identificar los patrones invisibles y desbloquear el poder de los datos sin procesar. Del mismo modo, otros equipos de la empresa también deberían tener acceso a los conocimientos proporcionados por los equipos de Data Science. Los informes deben compartirse con todos los empleados que tengan responsabilidades de toma de decisiones en el trabajo.
Importancia de las capacidades de inteligencia artificial y ciencia de datos para el crecimiento estratégico
Hay varias aplicaciones de Data Science en la gestión empresarial. La escalada en la demanda de científicos de datos calificados y experimentados es un ejemplo de cómo Data Science se está convirtiendo gradualmente en parte de las PYME y las organizaciones multinacionales.
Usar datos en todas las verticales de las industrias
La razón por la que hacemos tanto hincapié en los datos es que contienen información valiosa oculta. La inteligencia artificial, Data Science y el análisis comercial no se limitan a una sola industria o departamento específico en una empresa. Desde la atención médica hasta la educación, pasando por las industrias minorista, bancaria y manufacturera , las capacidades de Data Science pueden ayudar a una organización a hacer un uso completo de los datos dispersos en toda la empresa.
Mejore la experiencia del cliente
Ya se trate de productos o servicios, la experiencia del cliente determina el éxito final de la empresa. El volumen de negocio tampoco importa. Data Science para las pequeñas empresas es tan necesaria como la Data Science para una gran empresa. Data Science utiliza algoritmos de ML en el comercio electrónico para proporcionar sugerencias de productos personalizadas a cada cliente. Ayuda a planificar el movimiento de inventario y la liberación de productos en el sector manufacturero para satisfacer las demandas de los clientes.
Creación de una red troncal de datos en la empresa
Los datos se denominan el futuro del mundo. Para que una empresa sobreviva y se sostenga en el mercado competitivo, es esencial construir una base sólida para su futuro. Esto se hace mediante el desarrollo de un modelo basado en datos en el que las decisiones se toman en función de información fáctica en lugar de conjeturas. Además, la creación de una red troncal de datos más sólida en la empresa equipará a la gerencia y a los empleados para que estén preparados para los desafíos que se les presenten.
Tomar mejores decisiones
El análisis predictivo es una estrategia de Data Science que ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas en menos tiempo. Y esto no se limita solo al mercado de consumo. Data Science se puede utilizar en la industria bancaria y financiera para identificar tendencias que podrían generar pérdidas. Los algoritmos de inteligencia artificial y ML ayudan en la detección y prevención del fraude. Los factores que antes parecían no estar relacionados ahora se identifican como teniendo un impacto significativo entre sí. Esto ayuda a comprender el núcleo del problema y hace posible encontrar la solución adecuada.
Automatice los procesos recurrentes
La automatización es una de las aplicaciones más conocidas de la IA. Las empresas de consultoría de inteligencia artificial ayudan a identificar las áreas clave donde la automatización es necesaria para la empresa. Cualquier trabajo repetitivo que una máquina pueda realizar más rápido debe automatizarse para ahorrar tiempo a los empleados. Esto da a los empleados más tiempo para trabajar en el proyecto real y mejora su productividad.
Empoderar a los empleados
Continuando con el punto anterior, las capacidades de Data Science capacitan a los empleados con información valiosa. Cuando los empleados tengan acceso a los últimos datos y conocimientos sobre un determinado aspecto que podría afectar el proyecto, estarán preparados para sortear los baches y completar con éxito el trabajo. Cuando, por ejemplo, Data Science empodera el departamento de recursos humanos, les brinda una mejor imagen de las fortalezas y debilidades de los empleados, lo que da como resultado la creación de equipos más fuertes y el diseño de módulos de capacitación para mejorar las habilidades y el conocimiento de los empleados.
Impacto de la IA en la investigación de mercado
Hay varias ventajas de utilizar la inteligencia artificial en la investigación de mercado. En primer lugar, la investigación de mercado será más barata y rápida gracias a la IA. Mediante el uso de datos en tiempo real de varias fuentes, los conocimientos compartidos por la herramienta impulsada por IA serán más precisos y útiles para tomar decisiones que pueden afectar el comportamiento de compra de los clientes.
