Inteligencia Artificial

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial o IA, es la teoría y desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas. El aprendizaje automático (machine learning), un subconjunto de la IA, es el estudio de algoritmos que mejoran automáticamente a través de la experiencia.

Tipos de tecnología de IA

Aprendizaje automático estadístico

SSupervisado (aprendizaje automático (ML) sobre datos entrenados)
Sin supervisión (agrupación de ML sin entrenamiento)
Autosupervisado (capaz de encontrar señales y aprender)
Redes neuronales
Deep Learning

Sistemas de IA basados en la lógica

Basado en reglas (motores de reglas)
RPAs (Flujos de Trabajo, Reglas y Accesos a Datos)

Sistemas de IA basados en la semántica

Reconocimiento de voz
Comprensión del lenguaje natural
Análisis de sentimiento

IA generativa

Capaz de crear contenido original como texto, imágenes u otros datos utilizando modelos generativos, por lo general, dando respuesta a indicaciones previas.
Los modelos aprenden los patrones y la estructura de tus datos de entrenamiento de entrada para generar nuevos datos que tengan características similares

¿Cuáles son los beneficios de la IA?

En el mundo laboral, la IA ayuda a simplificar y automatizar procesos (tareas repetitivas, largas o complicadas en las que la robótica puede reemplazar las acciones humanas) y libera tiempo a los empleados para que puedan dedicarlo a otras tareas que aporten valor añadido. El aprendizaje automático también es compatible con la inteligencia empresarial, por ejemplo, una mayor precisión en la predicción de la demanda para los sectores retail, de distribución y de fabricación. Al aprender, analizar y combinar automáticamente conjuntos de datos, las empresas pueden hacer coincidir la oferta y la demanda.

En el ámbito privado, las personas nos beneficiamos de la Inteligencia Artificial (combinándola frecuentemente con IoT y Big Data) al hacernos la vida más fácil, por ejemplo, cuando los electrodomésticos inteligentes nos actualizan la lista de la compra o con los coches autónomos que, a pesar de estar aún en fase de desarrollo, supondrán un gran avance.

¿Por qué es importante la Inteligencia Artificial

nos hace la vida más fácil

todo está conectado y es inteligente: coches autónomos, sistemas avanzados de asistencia al conductor (sistemas de frenado de emergencia, asistencia, etc.), sistemas de domótica, etc.

Aumenta la eficiencia de nuestro trabajo

Simplificando y automatizando procesos. Cada vez más, la IA se encarga de realizar las tareas repetitivas y peligrosas, mejorando la productividad de los empleados.

Agiliza la toma de decisiones

Analizando una gran cantidad de datos en tiempo real (aprendizaje automático, BI, etc.) y ofreciendo información de valor al instante

¿Cómo puede la Inteligencia Artificial hacer frente a los retos de tu negocio?

Al incorporar la IA a tus aplicaciones de negocio, aumentas la productividad, la eficiencia y la creatividad de tus empleados, al mismo tiempo que fomentas la innovación en todas las áreas de negocio.

Mejora la experiencia de empleado
Mejora la productividad
Reinventa la experiencia de los clientes
Remodela los procesos de negocio
Mejora el ROI y el control de costes
Aprovecha y transforma los datos empresariales
Acelera la innovación
Aumenta tus ventajas competitivas

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que aprovecha los algoritmos de machine learning para aprender de los datos y crear nuevos contenidos. Este innovador campo de la IA utiliza modelos de aprendizaje profundo, en particular redes neuronales.

¿En qué se diferencia la IA generativa?

  • Funcionalidad: La IA generativa va más allá de la IA tradicional. Puede predecir lo que viene a continuación en un patrón que identifica y crear nuevos datos, imágenes y nuevas formas de contenido.
  • Uso de datos: En lugar de depender únicamente de las fuentes existentes, la IA generativa crea nuevo contenido aprendiendo de patrones

La IA generativa se utiliza en una variedad de aplicaciones, desde la creación de texto similar al que generaría una persona hasta la producción de imágenes realistas. Los modelos generativos se basan en el concepto de comprender y replicar patrones en los datos de entrada.

Por ejemplo, el servicio de traducción de idiomas de Google utiliza IA generativa para realizar traducciones que se leen como si hubieran sido escritas por un humano.
El motor de búsqueda Bing de Microsoft se ha revolucionado con la incorporación de Copilot, impulsado por GPT-4, un modelo de lenguaje avanzado.

En el mundo de los negocios, la IA generativa abre nuevas oportunidades para la innovación y la eficiencia. Explora los copilotos en las aplicaciones de trabajo que utilizas todos los días, como Microsoft 365 y Dynamics 365 y descubre cómo la integración de la IA en los tu empresa puede aumentar la productividad y la creatividad.

La investigación y el desarrollo en este campo están evolucionando rápidamente, lo que convierte a la IA generativa en una de las áreas más interesantes del panorama de la Inteligencia Artificial.

Chatbots e Inteligencia Artificial

¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es una aplicación de software que se utiliza para simular una conversación humana en línea a través de comandos de voz, chats de texto o ambos.

Beneficios de los Chatbots

Estos agentes conversacionales mejoran la experiencia de cliente al ayudar a resolver sus solicitudes, realizar pedidos o dirigirlos al departamento adecuado.

También pueden:

  • Automatizar ciertas tareas repetitivas, como las preguntas frecuentes en el servicio de atención al cliente.
  • Proporcionar una respuesta rápida en cualquier momento
  • Ayudar a impulsar las ventas a través de sugerencias de cross y upselling
  • Ayudar en la toma de una decisión de compra
  • Gestionar los pagos y facilitar el proceso de venta
  • Profundizar en la comprensión del cliente
  • Ayudar a aumentar el engagement del cliente con interacciones proactivas

Inteligencia Artificial y Prodware

El enfoque de innovación de Prodware aprovecha la IA en múltiples aplicaciones y servicios en muchos sectores y perfiles profesionales.

Aplicaciones y servicios de IA de Prodware

MICROSOFT COPILOT

más información

MICROSOFT 365 COPILOT

MÁS INFORMACIÓN

DYNAMICS 365 COPILOT

MÁS INFORMACIÓN

COPILOT STUDIO

MÁS INFORMACIÓN

PRODWARE AI CONTEXT HUB

MÁS INFORMACIÓN

PRODWARE AI FORMS

MÁS INFORMACIÓN

startups

AI FROM START UP PARTNERS

MÁS INFORMACIÓN

Modelo de madurez de IA de Prodware

Entendemos que dar el salto a la Inteligencia Artificial puede ser abrumador, hay mucho hype, muchas funcionalidades seductoras, pero ¿cómo saber qué es lo que realmente ayudará a tu negocio a mejorar?

En Prodware hablamos de niveles de madurez, para ayudar a tu organización a comprender primero su preparación para adoptar o requerir IA y luego coincidir con su posición y necesidades para ascender en la escala.

Nivel de madurez de la IA 1:

Prepárate para la IA.

El primer paso es “Preparar los datos para la IA”.
Las empresas deben evaluar la preparación y el estado de las plataformas de datos, la nube y la infraestructura modernas y centralizadas para que los datos sean simples y accesibles tanto para los humanos como para la IA con el fin de mejorar la información y el aprendizaje.

El segundo paso es “modernizar y proteger tus aplicaciones de negocio para la IA”.
Las aplicaciones de negocio heredadas pueden estar limitando a tu organización a la hora de aprovechar e integrar la tecnología de Inteligencia Artificial, ¿cómo puede preparar las herramientas que utiliza para el futuro y seguir creando valor empresarial? ¿Están actualizadas las políticas de seguridad e infraestructura en la nube en las que se alojan las aplicaciones?

Nivel de madurez de IA 2:

Aplicaciones empresariales inteligentes.

El primer paso es “Infundir IA en tus aplicaciones de negocio”.
Tus aplicaciones de negocio están modernizadas y aptas para incorporar funciones de IA. Las empresas pueden obtener una ventaja competitiva aprovechando la IA para mejorar la eficiencia operativa, ofrecer experiencias personalizadas y tomar decisiones basadas en datos. Nuestro equipo ha desarrollado e implementado aplicaciones y funciones de IA integradas directamente dentro de las herramientas ERP y CRM que utilizas, como Microsoft Dynamics 365 y Power Platform, en flujos de trabajo y escenarios comunes que normalmente te consumen demasiado tiempo.

El segundo paso es la “automatización inteligente con aplicaciones de RPA e IA”.
A través de la automatización inteligente, las empresas pueden optimizar los procesos inconsistentes, pronosticar las fluctuaciones de la demanda con precisión y adaptarse rápidamente sin necesidad de intervención manual. Revisa tus tareas, flujos de trabajo y procesos de negocio en toda la cadena de suministro para infundir tus aplicaciones de negociocon automatización robótica de procesos, IA, integraciones de API, etc. para aumentar la eficiencia y la productividad.

Nivel de madurez de IA 3:

Análisis.

El primer paso es “Extraer el valor real de los datos”.
Aprovecha la IA para dar sentido a los datos que generas y almacenas. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa, extrayendo información y patrones valiosos que pueden ser difíciles de identificar para los humanos. Deja que nuestro equipo te ayude a identificar los datos estructurados y no estructurados que contienen información y aporta tecnología de IA para sentar las bases de la modelización predictiva y la generación de escenarios para una mejor toma de decisiones y análisis de tendencias.

El segundo paso es “Insight, Dashboard & Trends”.
Ahora que has incorporado la tecnología, es hora de desarrollar paneles de inteligencia de negocio para mostrar automáticamente información basada en KPI que son importantes para tu organización. Las técnicas y algoritmos de la IA aprovechan tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visualización de datos a escala. Utiliza la IA para automatizar los procesos de análisis, analizar e interpretar datos para obtener información y liberar recursos.

El tercer paso es el “análisis predictivo”.
El análisis predictivo es el uso de métodos matemáticos y estadísticos, incluida la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para predecir el valor o el estado de algo de interés. Utiliza la IA en las ventas, el marketing, las finanzas de RRHH y la cadena de suministro para detectar tendencias y hacer recomendaciones.

Nivel de madurez de la IA 4:

IA generativa.

El primer paso es “Transformar la experiencia del cliente”.
Aprovecha el poder de la IA generativa de vanguardia para adaptar experiencias únicas y personalizadas y crear contenido para tus clientes. Utiliza algoritmos avanzados de IA para comprender en profundidad las preferencias, los comportamientos y las necesidades de los clientes a partir de vastos conjuntos de datos.

El segundo paso es “ChatBots de próxima generación”.
La IA de próxima generación tiene el poder del chat de Large Lenguage Models (LLM) combinado con el análisis de grandes conjuntos de datos de documentos e información dentro y fuera de los datos de tu empresa, para ayudar a tus empleados y clientes a salir a la superficie y crear contenido sin alucinaciones provocadas por la IA.

El tercer paso es “Empodera a tus empleados y aumenta la productividad”.
La era de la IA generativa ha impulsado una nueva forma de trabajar para permitir que todos los empleados trabajen de manera más inteligente, sean más productivos y mejoren sus habilidades. Al infundir IA generativa, como los copilotos de lenguaje natiral que se utilizan en las aplicaciones de trabajo más cotidianas, los empleados pueden recibir ayuda en escenarios y tareas comunes que tradicionalmente requieren demasiado tiempo.

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