IA nativa en acción: por qué es la clave para el éxito tecnológico futuro

La inteligencia artificial ya no es nueva. Se ha ido integrando lentamente en nuestro flujo de trabajo diario y todavía continúa. Se ha lanzado una nueva frase en el ámbito de la IA y se llama “AI nativa”. ¿Qué es exactamente? El blog de hoy tiene como objetivo discutir la IA nativa y su futuro. 

No nos dejemos llevar por la confusión y aprendamos cómo podemos utilizar este término para definir productos y empresas de IA.

¿Qué es la IA nativa?

Nativo de IA, o IA nativa, se refiere a un producto o productos que tienen inteligencia artificial incorporada en su núcleo. Eso significa que el producto está completamente basado en IA y, sin ella, el producto no existiría en primer lugar.

AI native products and AI native companies

En los últimos años, han aparecido muchos productos nativos de IA y las empresas los están utilizando para crecer. Esto cambió lo que entendemos por "nativo de IA". Ahora bien, no se trata sólo de productos; también se trata de cómo funcionan las empresas.

Cuando decimos que una empresa es nativa de IA, ¿qué significa nativa? Queremos decir que está cambiando para utilizar la IA en sus planes para mejorar las ventas, comercializar cosas, ayudar a los clientes o realizar otros trabajos en los que la IA pueda ser útil.

Según Ericsson.com, ser nativo de IA significa tener una IA confiable e integrada. Es como si la IA fuera una parte natural de todo lo que hace la empresa, desde cómo se diseña y configura hasta cómo funciona todos los días.

En pocas palabras, una empresa se vuelve nativa de la IA cuando la IA es una parte integral de su forma de operar.

Nativo de IA versus basado en IA

A diferencia de la IA nativa, las herramientas basadas en IA se refieren a una solución ya existente que ha adoptado la IA en su flujo de trabajo para implementar funciones más nuevas para sus usuarios.

Por ejemplo, si piensas en Noción, a software de gestión de proyectos que existe desde hace bastante tiempo, no tenía IA de forma nativa cuando se lanzó.

Sin embargo, a medida que la IA se volvió más popular y eficiente, comenzaron a implementarla en su software para mejorar la usabilidad de su producto. Esto significa que este producto es basado en IA, no nativo de IA.

Características de la IA nativa

Estas son algunas de las características básicas que se encuentran en un proyecto o software nativo de IA.

Basado en datos

Los sistemas nativos de IA dependen en gran medida de los datos para funcionar. Utilizan datos estructurados y no estructurados para aprender, razonar y tomar decisiones inteligentes. Estos sistemas destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos para descubrir patrones e ideas importantes. 

Aprendizaje continuo

Los sistemas nativos de IA siempre están aprendiendo. Siguen mejorando con el tiempo al aprender de los datos que utilizan. Este aprendizaje continuo les permite desempeñarse mejor, ser más precisos y tomar mejores decisiones. Es como si siempre estuvieran mejorando en la resolución de problemas difíciles.

Adaptativo y Autónomo

Los sistemas nativos de IA pueden cambiar y ajustarse en función de lo que sucede a su alrededor. Pueden ser realmente flexibles y funcionar bien en diferentes situaciones. Además, pueden hacer cosas por sí solos sin necesidad de que la gente les diga qué hacer todo el tiempo.

Procesamiento natural del lenguaje

Los sistemas nativos de IA son buenos con el lenguaje humano. Pueden comprender y generar el lenguaje humano, simplificando la comunicación con ellos. Esto es útil para cosas como hablar con una computadora, comprender las emociones del texto y traducir idiomas.

Cómo crear productos nativos de IA

Si desea que sus productos sean un nuevo producto de IA nativo, primero debe abordar la situación de su empresa en términos de investigación y desarrollo de IA. Una de las mejores maneras de entender el progreso es observando La madurez de la IA de Gartner modelo.

Comprender el nivel de madurez de la IA de Gartner

Nivel 1: Conciencia

El objetivo inicial es crear conciencia sobre el potencial de la IA. Esto implica educar a los empleados, reconocer las tendencias de la industria y explorar cómo la IA puede mejorar los productos o servicios. 

La clave es iniciar debates sobre soluciones de IA e identificar áreas en las que podrían resultar útiles.

Nivel 2: Activo

Después de identificar posibles casos de uso de la IA, la empresa puede comenzar a experimentar con la tecnología. Esto puede implicar la creación de pequeños prototipos de IA, la realización de pruebas piloto o la prueba de varios modelos de IA. 

El objetivo es identificar los casos de uso más prometedores y comprender el valor empresarial de implementarlos.

Nivel 3: Operativo

Una vez identificados casos de uso de IA prometedores, la empresa ahora puede implementar IA a escala. Esto incluye la incorporación de inteligencia artificial en una amplia gama de sistemas y procesos, incluidos ventas, marketing, servicio al cliente y gestión de la cadena de suministro. 

El objetivo es demostrar la eficacia de la IA y producir resultados positivos.

Nivel 4: Sistemático

En este punto, la IA se ha implementado con éxito en toda la organización y es una parte integral de la estrategia empresarial. El énfasis está cambiando a ampliar las iniciativas de IA, alinearlas con objetivos estratégicos y crear una hoja de ruta de IA para futuras inversiones. 

El objetivo es aprovechar la IA para nuevas oportunidades comerciales y flujos de ingresos, con impactos positivos notables en las operaciones diarias.

Nivel 5: Transformacional

En la etapa final, la empresa integra completamente la IA en sus operaciones y modelos de negocio, lo que genera nuevas e importantes fuentes de ingresos. La IA se utiliza para transformar productos y servicios, desarrollar nuevos modelos de negocio y abrir nuevas fuentes de ingresos.

El objetivo final es convertirse en una empresa nativa de IA, con IA integrada en productos y procesos de toma de decisiones.

El futuro de la IA nativa

Looking ahead, the future of AI native counts on how companies operate. Instead of just trying to be innovative, companies are using AI to make their businesses run better. It’s not about fancy AI companies; it’s about regular companies using AI in a simpler way.

En los próximos años, las empresas se centrarán más en utilizar productos de IA de forma sencilla, como plug-and-play, y en trabajar con otros para crear una IA personalizada para sus necesidades. Este cambio es parte de una tendencia en la que tener éxito se trata más de ser bueno con la IA que simplemente de ser bueno en Internet.

A medida que avanzamos, incorporar la IA al flujo de trabajo de la empresa se vuelve realmente importante. Esto ayuda a las empresas a utilizar sus talentos y recursos de IA de la mejor manera posible, centrándose en las cosas que realmente importan. 

Para las empresas que utilizan tecnologías basadas en IA, el objetivo no es sólo ser súper innovadores, sino también resolver problemas reales y hacer que diferentes partes de su negocio funcionen mejor utilizando herramientas y servicios que ya existen.

Línea de fondo

La IA nativa no se trata de soluciones sofisticadas; se trata de mejorar cómo funcionan las cosas. Las empresas están implementando fácilmente productos de IA y colaborando con otros para adaptar la IA a sus requisitos específicos. Este cambio consiste en ser inteligente con la IA y centrarse en hacer que las cosas funcionen bien en lugar de ser demasiado complicadas.

El futuro de la IA nativa es para todos, no sólo para las grandes empresas de tecnología. Por lo tanto, esta ya no es una palabra de moda, ya que lo más probable es que se mantenga en el futuro previsible.

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