La IA moderna tiene aplicaciones casi ilimitadas y, por tanto, la IA como servicio abarca muchas herramientas y plataformas diferentes. Cada una de ellas está diseñada para satisfacer necesidades específicas, aplicar soluciones de IA avanzadas para optimizar las operaciones, mejorar la experiencia del cliente, respaldar la toma de decisiones basada en datos y mucho más.
A continuación, se muestran algunos de los tipos de AIaaS más comunes y cómo se pueden utilizar de forma eficaz:
Los bots, incluidos los chatbots de IA y los asistentes virtuales, se utilizan ampliamente en el servicio de atención al cliente y el marketing. Basadas en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), estas herramientas simulan conversaciones humanas y son capaces de mejorar a través de la interacción continua. Las empresas utilizan chatbots para gestionar consultas repetitivas, proporcionar soporte de atención al cliente de forma ininterrumpida y liberar a los empleados para que trabajen en tareas complejas y de mayor valor. Los bots también pueden mejorar las operaciones internas, como el soporte de TI, al ofrecer soluciones rápidas a problemas técnicos conocidos.
Un buen ejemplo de esto podría ser un sitio web minorista que implemente un chatbot para guiar a los usuarios a través del proceso de compra, recomendar productos o gestionar devoluciones, ofreciendo una experiencia personalizada e intuitiva al cliente.
Las interfaces de programación de aplicaciones (API) permiten a las empresas integrar capacidades de IA en sus sistemas existentes sin necesidad de desarrollar modelos desde cero. Las API de AIaaS proporcionan funcionalidades como el análisis de opiniones, la traducción de idiomas, el reconocimiento de imágenes y la extracción de entidades.
Una empresa puede utilizar una API de procesamiento del lenguaje natural para analizar los comentarios de los clientes y medir sus opiniones, lo que ayuda a perfeccionar su estrategia de marketing. Del mismo modo, las API de visión informática pueden ayudar a una empresa de logística a analizar imágenes de paquetes para identificar con mayor precisión los posibles daños durante los procesos de control de calidad.
Los servicios de aprendizaje automático (ML) permiten a las empresas crear e implementar modelos predictivos sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Estos servicios van desde plataformas de desarrollo sin código y de bajo código con modelos preintegrados hasta marcos completos para ofrecer soluciones totalmente personalizadas.
Las organizaciones utilizan el ML para identificar tendencias, optimizar las operaciones y tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, un proveedor de atención médica podría utilizar el aprendizaje automático para analizar los datos de los pacientes y predecir posibles riesgos para la salud.
El etiquetado de datos es el proceso de etiquetar grandes conjuntos de datos para prepararlos para el entrenamiento del aprendizaje automático. Los datos etiquetados son esenciales para garantizar la precisión y fiabilidad de los modelos de IA, y las soluciones de AIaaS suelen proporcionar herramientas de etiquetado de datos que incluyen enfoques "human-in-the-loop" (con intervención humana), en los que los seres humanos trabajan junto con los sistemas de IA para revisar, corregir y mejorar el proceso de etiquetado con el fin de ayudar a mantener la calidad y la precisión.
Entre los casos de uso del etiquetado de datos se incluyen la organización de conjuntos de datos para modelos de reconocimiento de imágenes, la categorización de opiniones de clientes para el análisis de sentimientos, la anotación de archivos de audio para el reconocimiento de voz, etc. Estas herramientas ayudan a las empresas a estructurar de manera eficiente todo tipo de datos, lo que los hace utilizables para aplicaciones de IA y promueve una integración perfecta de los datos en grandes procesos de análisis o sistemas operativos.
La convergencia de la IA y el Internet de las cosas (IoT) ha dado lugar a dispositivos inteligentes conectados, conocidos colectivamente como "inteligencia artificial de las cosas" (AIoT). Se trata de dispositivos inteligentes que utilizan la IA para analizar datos y tomar decisiones de forma autónoma. Para ello, las aplicaciones de AIoT emplean procesamiento de datos en tiempo real, reconocimiento de patrones y mantenimiento predictivo.
Por ejemplo, los dispositivos AIoT utilizados en entornos de fabricación pueden predecir cuándo necesita mantenimiento la maquinaria, lo que reduce el tiempo de inactividad y evita costosas averías. Del mismo modo, los sistemas domésticos inteligentes utilizan la AIoT para aprender las preferencias de los usuarios y optimizar el uso de energía, lo que mejora la comodidad y la eficiencia.
Aunque la satisfacción del cliente es esencial para el crecimiento del negocio, lograr y mantener altos niveles de satisfacción presenta varios retos. Estos retos surgen de la necesidad de ofrecer una experiencia del cliente excepcional de forma constante en un entorno que cambia rápidamente. A continuación, se exponen algunos de los retos más comunes que hay que considerar:
- Pasar a un servicio de atención al cliente proactivo
- Ofrecer una experiencia del cliente coherente en todos los canales
Hay docenas de canales y puntos de contacto que un cliente puede utilizar, y a medida que ese número crece, se hace más difícil garantizar una experiencia fluida en cada uno de ellos. La inversión en sistemas integrados y soluciones de soporte omnicanal fomenta la coherencia. Esto puede mejorarse aún más mediante la supervisión periódica de la experiencia del cliente en todos los canales para identificar y abordar cualquier deficiencia existente.
- Equilibrio entre innovación y experiencia del cliente
- Abordar las experiencias negativas de forma eficaz
Muchas empresas tienen dificultades para dejar atrás el servicio de atención al cliente reactivo, que solo responde después de que se hayan notificado los problemas. Implementa estrategias de servicio proactivas, como ponerse en contacto con los clientes para recabar comentarios o utilizar la IA para predecir y evitar posibles problemas antes de que puedan crear complicaciones.
La innovación empresarial es algo bueno, pero no cuando se antepone a la experiencia del cliente. Si esto afecta a tu negocio, puede deberse a un problema de la cultura empresarial. Cambia el enfoque de la innovación para que abarque la experiencia del cliente, con el compromiso de utilizar nuevas ideas y conceptos para mejorar el recorrido del cliente (en lugar de complicarlo).
Una sola experiencia negativa puede afectar significativamente la lealtad de los clientes y la reputación, pero no tiene por qué ser así. Un ciclo de retroalimentación integral permite identificar y resolver rápidamente los problemas antes de que se conviertan en una fuente de frustración excesiva para el comprador, transformando las experiencias negativas en oportunidades para demostrar tu compromiso con la satisfacción del cliente.
Si bien la AIaaS conlleva ciertos desafíos, sus ventajas tienden a superar los posibles inconvenientes. A continuación, se muestran algunas de las ventajas clave de externalizar la IA:
- Escalabilidad
- Accesibilidad
- Velocidad
- Productividad
- Transparencia
- Ingresos y reducción de costes
Los negocios no son estáticos, sino que evolucionan con el tiempo. La AIaaS permite a las empresas ampliar o reducir sus capacidades de IA según sea necesario, adaptándose al crecimiento y a las demandas cambiantes sin interrupciones significativas.
Muchas plataformas de AIaaS ofrecen opciones sin código o de bajo código, lo que permite a los equipos no técnicos integrar la IA en sus flujos de trabajo. Esto democratiza el acceso a la IA, lo que permite a las organizaciones sin o con desarrolladores internos o especialistas en IA limitados beneficiarse de las tecnologías avanzadas.
La AIaaS es una de las formas más rápidas de implementar funciones de IA. Con herramientas preintegradas, soluciones personalizables y distribución basada en la nube, las empresas pueden implementar tecnologías de IA rápidamente y empezar a obtener valor sin los retrasos asociados a la creación de sistemas internos.
La AIaaS mejora la productividad al permitir una toma de decisiones más inteligente y una asignación de recursos más eficiente. Los asistentes virtuales y las funciones de automatización garantizan que los procesos críticos se ejecuten de forma coherente y precisa, lo que minimiza los errores y los retrasos.
La mayoría de las estructuras de precios de AIaaS se basan en el consumo, lo que proporciona una visibilidad clara de los costes. Este nivel de transparencia ayuda a las empresas a evitar cargos ocultos, garantizando que solo paguen por los servicios que realmente utilizan.
La AIaaS reduce la inversión inicial al eliminar la necesidad de que las empresas adquieran hardware costoso o desarrollen sistemas de IA desde cero. Además, la automatización basada en IA puede generar ahorros a largo plazo al reducir los costes de mano de obra y mejorar la eficiencia operativa. Por último, la mejora de la experiencia de los clientes con IA aumenta los ingresos y ayuda a las empresas a mantenerse competitivas en mercados en evolución.
Como se ha mencionado anteriormente, la IA como servicio funciona a través de plataformas basadas en la nube que ofrecen capacidades de inteligencia artificial a través de proveedores externos. En pocas palabras, elimina la necesidad de que las empresas creen sus propias soluciones de IA, ya que les permite "alquilar" las capacidades de IA de varios proveedores.
A continuación, explicamos cómo funciona la AIaaS para ayudar a las empresas.
Las plataformas de AIaaS se distribuyen a través de licencias de software con soporte en la nube. Este modelo de pago por uso permite a las organizaciones implementar la IA sin realizar importantes inversiones iniciales en hardware o software. Al suscribirse a estas plataformas, las empresas obtienen acceso a funcionalidades de IA que se pueden implementar y ampliar rápidamente.
Una de las principales ventajas de la AIaaS es su compatibilidad con los flujos de trabajo actuales. Los proveedores ofrecen API y kits de desarrollo de software (SDK) que permiten a las organizaciones integrar directamente las capacidades de IA en sus sistemas actuales, sin necesidad de revisar su infraestructura de TI.
Muchos proveedores de AIaaS ofrecen modelos de IA prediseñados que se pueden adaptar para satisfacer necesidades empresariales específicas. A menudo, estos modelos se entrenan utilizando los datos del usuario, lo que permite a las organizaciones crear soluciones de IA que aborden sus propios desafíos y oportunidades. La personalización garantiza que las herramientas de IA funcionen de acuerdo con los objetivos de la organización, a la vez que ofrecen resultados precisos y relevantes.
Los proveedores de AIaaS suelen ofrecer actualizaciones, mejoras y soporte continuos para sus herramientas y servicios. Las empresas disfrutan de acceso continuo a lo último en tecnología de IA y pueden perfeccionar sus estrategias con soluciones cada vez más sofisticadas. Los proveedores también supervisan el rendimiento del sistema, identificando y resolviendo de forma proactiva los problemas a medida que surgen.
A medida que la IA continúa transformando los sectores, el futuro de la AIaaS parece brillante. Las empresas recurren cada vez más a la AIaaS para respaldar los procesos internos y externos, y para proporcionar inteligencia y automatización adicionales cuando es necesario. Con rápidos avances y un mercado global en expansión, la AIaaS está preparada para convertirse en la piedra angular de la transformación digital.
A continuación, se muestran algunas tendencias y predicciones clave sobre el futuro de la AIaaS:
- Interacciones con la IA más naturales y humanas
- Personalización mejorada a gran escala
- Colaboración integrada y unificación de datos
- Mayor adopción
- Crecimiento del mercado e innovación
Se espera que los avances en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la inteligencia artificial generativa (GenAI) hagan que los agentes con tecnología de IA sean aún más conversacionales e intuitivos. Las futuras iteraciones ofrecerán interacciones reales similares a las humanas, lo que mejorará el compromiso y la satisfacción del cliente.
A medida que la IA mejora el análisis y la comprensión del comportamiento de los usuarios, las soluciones de AIaaS permitirán a las empresas ofrecer experiencias profundamente personalizadas. Los modelos previamente entrenados y el análisis de datos en tiempo real ofrecerán interacciones más personalizadas, capaces de satisfacer preferencias muy específicas.
Es probable que la AIaaS fomente una mayor colaboración al eliminar los silos de datos y facilitar el trabajo en equipo multifuncional. Las herramientas que consolidan los datos fragmentados y se integran sin esfuerzo en todos los departamentos ayudarán a las organizaciones a operar de forma más eficiente y con mayor confianza.
En la actualidad, la adopción de la AIaaS es más frecuente en los sectores de tecnología avanzada. Dicho esto, se espera que sectores como la atención sanitaria, la fabricación y la agricultura sigan ampliando su uso de AIaaS, aprovechando modelos de IA específicos de cada ámbito para afrontar desafíos y oportunidades concretos.
Se prevé que el mercado de AIaaS crezca significativamente en los próximos cinco años. Este crecimiento estimulará una mayor innovación, lo que dará lugar a herramientas más avanzadas, modelos de precios competitivos y una accesibilidad generalizada, y eliminará muchas de las barreras para adoptar e integrar completamente la IA en todos los sectores.
La AIaaS ofrece a las organizaciones la oportunidad clave de implementar y aprovechar las capacidades avanzadas de IA, independientemente de su nivel de experiencia interna, sus limitaciones de infraestructura o sus limitaciones presupuestarias. Por supuesto, antes de que esto pueda suceder, primero necesitan encontrar el socio adecuado. ServiceNow AI Platform proporciona una solución integral para la transformación empresarial, aprovechando el poder de la IA en toda la organización.
Acelera la productividad con experiencias de IA generativa integradas para la generación, predicción y resumen automáticos de contenidos. Dota a tu equipo de agentes de IA autónomos que tomen medidas y resuelvan retos en toda la empresa: en TI, atención al cliente, RR. HH., desarrollo de software, etc. Optimiza las operaciones aprovechando el aprendizaje automático para automatizar tareas esenciales, predecir resultados y resolver problemas. Aplica la extracción de procesos y el análisis de rendimiento para identificar puntos de congestión y visualizar los flujos de trabajo. Además, la IA conversacional inteligente puede gestionar las solicitudes en nombre del equipo, lo que ofrece experiencias fluidas a clientes y empleados.
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