Inteligencia operativa e inteligencia artificial: diferencias y similitudes de ambos mundos

Las grandes empresas entienden que los tiempos están cambiando y, ahora más que nunca, la oportunidad de ganar posicionamiento en el mercado está presente en la adopción y combinación de dos modelos de inteligencia que son esenciales para garantizar el éxito a largo plazo en la gestión de una compañía.

No es necesario que la inteligencia humana sea reemplazada por la inteligencia robótica o tecnológica, pues ambas pueden coexistir perfectamente en nuevo esquema de desarrollo económico, social y empresarial a largo plazo, no solo en favor de los negocios, sino también del conocimiento entero de una población.

Es por ello que para que una empresa sepa cómo armonizar la relación entre dos mundos que son diametralmente opuestos, es necesario que entienda cuál es la naturaleza de ambos para así lograr un buen acoplamiento entre el capital tecnológico y el capital humano.

En primer lugar, empecemos por la inteligencia artificial. Sus cualidades se despliegan de la siguiente forma:

  • Procesamiento del lenguaje natural. Se basa en mejorar la comunicación entre humanos y máquinas, analizando las entradas del lenguaje humano y proporcionando resultados a través de asistentes de voz como Microsoft Cortana, un dispositivo que utiliza el PNL para analizar y reaccionar contextualmente a las señales de voz. Esta herramienta puede optimizare mediante la conexión de sistemas de organización de información empresarial a través de patrones de voz que reorganicen los datos administrativos y financieros cuando se requiera hacerlo con frecuencia.

 

  • Sistemas de visión.Estos son capaces de analizar e interpretar imágenes visuales, como fotografías aéreas, imágenes médicas o etiquetas de productos. Un ejemplo es el etiquetado de fotos de reconocimiento facial de Facebook. Esta cualidad facilitaría el reconocimiento facial de los integrantes de una junta de accionistas o de inversores de tu negocio a largo plazo, lo que garantizaría la buena relación de tu empresa con ese grupo financiero.

 

  • Aprendizaje automático (Machine learning).Es el proceso de hacer que los ordenadores aprendan y actúen como seres humanos respondiendo a las entradas de datos variables. Consiste en aplicar algoritmos a capas de datos que asignan entradas variables a salidas variables y le dan al ordenador la oportunidad de aprender progresivamente cada vez que ejecutan una tarea. Este es tal vez uno de los roles más importantes de la inteligencia artificial, pues permite la automatización de las tareas que requieren un alto grado de repetitividad en la empresa.

 

  • Planificación y programación de IA. Esta rama se aplica principalmente a máquinas autónomas, como maquinaria industrial, automóviles autónomos o robots. Para interactuar con el mundo físico, estos dispositivos deben poder observar el mundo a través de diferentes tipos de sensores y realizar acciones basadas en esas observaciones. Este ya es un nivel mucho más avanzado que implicaría la instalación de hardware robotizado en el departamento de sistemas del negocio.

 

Y, por otro lado, está la inteligencia operativa o de negocio, que se compone así:

  • Modelado de datos.Es un método para trazar orígenes de datos individuales en una empresa y determinar cómo deben interactuar entre sí para extraer las perspectivas empresariales más valiosas. Sin duda, la automatización en la generación de gráficas administrativas, financieras y logísticas del negocio es una buena herramienta que se puede combinar con este método cualitativo.

 

  • Análisis e informes. Capturar, estructurar y almacenar datos es bueno, pero poder analizarlos e informar sobre ellos es el objetivo final. Las soluciones de inteligencia empresarial son capaces de proporcionar funciones analíticas, así como informes simples y accesiblespara los usuarios finales, sin necesidad de tener experiencia técnica. Esto se basa en examinar e interpretar las variables de riesgo, inversión, factibilidad y viabilidad de negociación, así como la demanda, tamaño y segmentación de mercado.

 

  • Visualización de datos y cuadros de mando.A través de las herramientas de visualización de datos es más fácil analizar los mismos, ya que se muestran en representaciones gráficas que son más fáciles de interpretar por el cerebro humano. La canalización de estas gráficas por la vía natural y manual es ideal para evitar imprecisiones o análisis superficiales de algún software no tan desarrollado.

 

Uno de nuestros objetivos en Kenos es lograr que nuestros clientes tengan inteligencia operativa.

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