Es probable que para esta altura ya haya escuchado el término automatización inteligente (AI). Es una forma de automatización cognitiva que utiliza la gestión de procesos comerciales (BPM), la inteligencia artificial (IA) y la automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar los flujos de trabajo de principio a fin.

Ahora, con la aparición de la IA generativa, las organizaciones están buscando la manera de usar la nueva tecnología con sus soluciones de automatización existentes para lograr un mejor valor y, al mismo tiempo, mantener el cumplimiento normativo y la gobernanza de la IA.

Con la automatización tradicional de la IA adquiriendo un nuevo y brillante motor, vamos a ver los componentes que impulsan el automóvil. Pero primero, abramos el manual:

• La IA generativa puede generar contenido como imágenes, videos y texto a partir de sus datos de entrenamiento.
• La RPA puede imitar las acciones humanas para realizar tareas repetitivas basadas en reglas.
• Los sistemas de IA simulan la inteligencia humana para tomar decisiones.
• La BPM organiza los sistemas, las personas y los colaboradores digitales.
• Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos.
• EL procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un subconjunto de la IA que procesa el lenguaje humano, lo que permite que los asistentes virtuales o los chatbots de IA se comuniquen con las personas.

Hemos explorado la IA generativa frente a la IA predictiva. También hemos analizado la RPA y el aprendizaje automático (ML), y cómo puede prepararse para la IA generativa. Ahora, abramos el capó y veamos cómo la IA generativa y el aprendizaje automático funcionan por separado y en un sistema. En esta guía te enseñaremos lo siguiente:

• Cómo pueden colaborar la IA generativa y el ML.
• Las diferencias entre la IA generativa y el ML.
• Cómo puede aplicar el ML para mejorar los procesos comerciales.

¿Es la IA generativa lo mismo que el aprendizaje automático?

El ML es un componente dentro de la IA generativa.

Si la automatización inteligente (AI) es el automóvil, entonces el aprendizaje automático (ML) es el nuevo conductor que usa el GPS para ayudar a orientarlo en la dirección correcta. Piense en el GPS como su gran modelo de lenguaje (LLM) en el que entrena sus modelos de IA generativa en grandes conjuntos de datos. Los datos de entrenamiento de buena calidad garantizan que su automóvil no tome un giro equivocado o termine al borde de un precipicio.

Lo bueno del ML es que aprende de experiencias pasadas. Al igual que el nuevo conductor, cuanto más tiempo pase su máquina en la carretera y conduciendo en las mismas áreas, más podrá idear rutas nuevas y más rápidas por sí misma.

Si a esto le agregamos la IA generativa, tenemos un vehículo autónomo. La IA generativa se hace cargo de la computadora del automóvil y aprende las mejores rutas como el conductor sin necesidad de intervención humana. Luego, adivina lo que el conductor puede hacer: leer un libro, responder a una llamada de trabajo o tomar una siesta (eventualmente, esperamos, la tecnología aún no está allí para los vehículos autónomos).

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la IA generativa?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que usa algoritmos para analizar datos y aprender de ellos, para luego hacer predicciones y tomar decisiones informadas en función de esos datos. Con el ML, no es necesario programar explícitamente todas las reglas para indicarle a la computadora cómo comportarse. Los algoritmos de ML aprenden y mejoran automáticamente de su experiencia mediante el uso de técnicas estadísticas para identificar patrones y encontrar relaciones entre entradas y salidas.

Por su parte, la IA generativa es una rama de la IA que utiliza técnicas de aprendizaje automático para crear contenido nuevo. Los modelos de IA generativa pueden aprender patrones y relaciones en un conjunto de datos lo suficientemente bien como para crear nuevos datos que se parezcan a los datos de entrenamiento.

En otras palabras, la IA generativa se centra en crear y el ML se centra en el aprendizaje. El ML ayuda a la IA generativa a hacer lo suyo.

¿Cuáles son los casos de uso de la IA generativa?

Llenémonos de energía y exploremos algunos casos de uso de la industria en el camino.

• Marketing: Este está en la mente de la mayoría de las personas. La IA generativa puede crear imágenes, videos o música, e incluso dar ideas a los diseñadores ayudándolos a crear logotipos y diseños.
• Atención médica: Ayude a los médicos a llegar a un diagnóstico temprano del paciente ayudando a los radiólogos a detectar manchas de cáncer en las imágenes médicas. La IA generativa está bien equipada para leer datos grandes y no estructurados a fin de identificar anomalías de forma más rápida y mejor que un humano.
• Banca y finanzas: Ayude a los profesionales financieros a detectar el fraude a tiempo o a gestionar sus carteras.
• TI: Ayude a los desarrolladores a codificar más rápido con la IA generativa código utilizando una amplia base de datos de técnicas de programación.

¿Quiere conocer más sobre la RPA? Lea nuestro blog sobre casos de uso de IA generativa.

¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa?

Vamos a ver que esta definición se amplía mucho en los próximos años, pero estos son algunos de los beneficios de la IA generativa:

• Potenciar la creatividad: La IA generativa aumenta la creatividad humana al proporcionar nuevas ideas basadas en indicaciones. Puede inspirar la creatividad a través de sus diversos productos.
• Automatizar las cosas aburridas: Con la AI como un envoltorio de procesos seguro en torno a la IA generativa, puede automatizar tareas repetitivas para ahorrar tiempo y recursos a su organización.
• Ahorrar dinero: La IA generativa puede optimizar los flujos de trabajo para reducir los gastos generales y ayudar a asignar los recursos de manera más efectiva.
• Sintetizar datos: La IA generativa puede generar datos sintéticos para aumentar los conjuntos de datos existentes o simular escenarios para entrenar modelos de IA.
• Mejorar la toma de decisiones: La IA generativa puede proporcionar información, recomendaciones e incluso opciones alternativas para respaldar la toma de decisiones. Incluso puede generar simulaciones, pronósticos y escenarios.

¿Cuáles son los casos de uso del aprendizaje automático?

El ML ha estado presente por un tiempo, trabajando en todas las industrias para mejorar los procesos comerciales y aumentar el trabajo. Entonces, ¿cuáles son algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático?

• Reconocimiento de imágenes: El ML puede identificar objetos, personas o escenas para aplicaciones como el reconocimiento facial en la vigilancia.
• Hacer predicciones: Antes de la IA generativa, las organizaciones usaban el ML para pronosticar la demanda, predecir las ventas y la pérdida de clientes, y ayudar a gestionar el inventario de forma más eficaz.
• Recomendaciones: El ML puede proporcionar recomendaciones personalizadas de productos para los compradores en línea o recomendaciones de música para que las personas puedan escuchar el contenido que les gusta.
• Detección de anomalías: Gracias a su capacidad para analizar y comprender patrones, el ML está diseñado para detectar comportamientos inusuales o valores atípicos en los datos. Esto puede ser útil para detectar fraudes en las finanzas o fallas en los equipos de fabricación.

¿Cuáles son los beneficios del aprendizaje automático?

El ML tiene mucho potencial en todas las industrias y departamentos. Usado con el paraguas de IA, puede hacer aún más.

• Identificar fácilmente tendencias y patrones: El ML puede revisar grandes volúmenes de datos para descubrir tendencias específicas que podrían no ser evidentes para las personas. Esto ayuda a las personas a realizar su trabajo de manera más efectiva y garantiza evaluaciones de datos de calidad.
• Personalización: El ML personaliza las experiencias de los usuarios mediante el análisis de su comportamiento, preferencias e interacciones, y les brinda una experiencia personalizada basada en eso.
• Eficiencia y optimización: Los algoritmos de ML optimizan los procesos y flujos de trabajo al ayudar a identificar cuellos de botella e ineficiencias. Esto puede facilitar las cosas a las organizaciones que desean automatizar sus procesos.
• Reducción de costos: Al igual que la IA generativa, el ML también puede ayudar a las empresas a ahorrar costos al automatizar tareas y reducir los gastos operativos.
• Escalabilidad: Los sistemas de ML se amplían para manejar grandes volúmenes de datos y bases de usuarios, lo que los hace adecuados para empresas de cualquier tamaño.
• Gestión de riesgos: El ML puede ayudar a mitigar los riesgos al identificar actividades potencialmente fraudulentas, predecir fallas e incluso evaluar la solvencia.

El aprendizaje automático y la IA generativa trabajan juntos

De forma natural, la IA generativa contiene ML para funcionar. Es la siguiente evolución de una tecnología digital de larga data. Los algoritmos de ML potencian lo personal mediante la comprensión de patrones, y la IA generativa los utiliza para sintetizar material nuevo.

Toc toc. ¿Quién está ahí? El futuro

En muchos sentidos, el ML es un trampolín para tecnologías como la IA generativa (en la medida en que también ha sido absorbido por el paraguas más amplio de la IA generativa). En unos años, es probable que estemos viendo otra tecnología cognitiva y preguntándonos cómo hemos llegado allí. En un mundo ideal, la IA generativa unirá los aspectos humanos con los de la máquina para automatizar el trabajo que las personas no deberían tener que hacer, y nos ayudará a seguir siendo creativos, innovadores e interesantes.

En esencia, la idea detrás de la automatización inteligente y la IA generativa es seguir impulsando una perspectiva con visión de futuro. Y eso es lo que somos en SS&C Blue Prism. Creemos que la tecnología no tiene límites, solo está limitada por la imaginación humana (y de las máquinas). La situación actual será muy diferente dentro de diez años. Es por eso que alentamos a empresas como la suya a pensar en grande con la IA generativa y la automatización.