Lleva la IA a tu empresa en modalidad staffing

Probablemente, estemos experimentando la nueva revolución tecnológica: la masificación de la inteligencia artificial (IA). Este término, acuñado por John McCarthy en 1956, se refiere a “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”.

Hoy, casi 70 años después del nacimiento de este concepto, nos encontramos con iniciativas que están utilizando el poder de la inteligencia artificial y del machine learning para mejorar la productividad, potenciar las ventas de un producto o servicio, detectar fraudes, entre otros usos.

• Minería: estudiantes de la Universidad Católica del Norte están trabajando con la Minera Antucoya en la construcción de un modelo predictivo de posibles accidentes en el área de mantenimiento de la mina. El objetivo es implementar controles para evitar estos accidentes.
• Banca: el banco canadiense Flexity empezó a utilizar el procesamiento de grandes volúmenes de datos para una detección de fraude más rápida, mayores tasas de cobranza, una toma de decisiones más justa y obtuvo insights de sus clientes para mejorar el “Customer Journey”.
• Retail: Amazon y Whole Foods están utilizando el historial de compras para sugerir productos a clientes en la misma ciudad o barrio.
• Seguros: Zurich redujo en un 58% el tiempo de revisión de reclamos.
• Química: BASF desarrolló un mecanismo a través del cual es capaz de prever la conducta de los catalizadores empleados en sus procesos productivos.

El auge de la inteligencia artificial ha implicado la masificación y popularización de las herramientas que usan modelos de IA para facilitar el trabajo de empresas y personas.

• ChatGPT: es un sistema de chat basado en un modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial que permite realizar tareas relacionadas con el lenguaje, desde la traducción hasta la generación de texto.
• GitHub Copilot: es una herramienta que sugiere código y funciones completas en tiempo real, es decir, traducir lenguaje natural a código.
• HuggingFace: es una empresa que permite a los desarrolladores acceder y utilizar modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) basados en IA, pre-entrenados.
• spaCY: es una biblioteca de NLP de código abierto para tareas como tokenización, etiquetado de partes del discurso, entre otros.
• T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): es una herramienta en la que todas las tareas de NLP se convierten en generación de texto, proporcionando una forma flexible de manejar diferentes labores de procesamiento de lenguaje.

• Tensorflow: es un sistema de computación numérica de código abierto de Google Cloud que permite el desarrollo de algoritmos inteligentes. Se usa sobre todo en Inteligencia Artificial (IA), aprendizaje automático y Big Data, entre otros.
• Pytorch: es un framework de aprendizaje automático desarrollado por Facebook. Es de código abierto y está siendo usado principalmente para aplicaciones de Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
• Apache Spark: es un motor de código abierto diseñado para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Uno de sus usos principales está en el campo del Machine Learning.
• R: es un entorno y lenguaje de programación que se enfoca especialmente en el análisis estadístico.
• Snowflake: es una aplicación SaaS (Software as a Service) que se basa en el concepto Data Cloud (nube de datos). Es ideal para el uso en Data Warehouse y Data Lake, ingeniería de datos, ciencia de datos, intercambio de datos y desarrollo de aplicaciones de datos.

La IA representa un avance importante en producción y satisfacción al cliente, aumentando la demanda de expertos en tecnologías. El Staffing (staff augmentation) es un método eficaz para acceder a estos profesionales. ¿Por qué?

• Elaboración de una Prueba de Concepto (PoC) que le permita a la empresa probar una idea. Una vez validada, conseguir presupuesto para mejorar procesos actuales u obtener mejores insights de los clientes.
• Desarrollo de un Mínimo Producto Viable (MVP) basado en IA que resuelva necesidades de clientes finales. Si el MVP aporta el suficiente valor, la compañía puede seguir avanzando en el proyecto.
• Construcción de sistemas de reportería basados en Big Data y Machine Learning, que se conecten con herramientas de visualización como PowerBI y Tableau.