La IA moderna tiene aplicaciones casi ilimitadas y, como tal, la IA como servicio abarca muchas herramientas y plataformas diferentes. Cada una está diseñada para abordar necesidades específicas y aplicar soluciones avanzadas de IA para optimizar las operaciones, mejorar las experiencias del cliente, apoyar la toma de decisiones basada en datos y mucho más.
A continuación, se presentan algunos de los tipos más comunes de la AIaaS y cómo se pueden usar de manera eficaz.
Los bots, incluidos los bots de chat de IA y los asistentes virtuales, se utilizan mucho en el servicio al cliente y el marketing. Estas herramientas, impulsadas por el procesamiento del lenguaje natural (PNL), simulan conversaciones humanas y son capaces de mejorar a través de la interacción continua. Las empresas utilizan bots de chat para gestionar consultas repetitivas, brindar soporte de atención al cliente ininterrumpido 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, mediante la entrega de resoluciones rápidas a problemas técnicos conocidos.
Un buen ejemplo de esto podría ser un sitio web minorista que despliega un bot de chat para guiar a los usuarios a través del proceso de compra, recomendar productos o gestionar devoluciones, lo que ofrece una experiencia del cliente personalizada e intuitiva.
Las interfaces de programación de aplicaciones (API) permiten a las empresas integrar competencias de IA en sus sistemas existentes sin necesidad de desarrollar modelos desde cero. Las API de AIaaS brindan funcionalidades como el análisis de opinión, la traducción de idiomas, el reconocimiento de imágenes y la extracción de entidades.
Una empresa puede utilizar una API de procesamiento de lenguaje natural para analizar los comentarios de los clientes y evaluar 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 en los procesos de control de calidad.
Los servicios de aprendizaje automático (ML) impulsan a las empresas desarrollar y desplegar modelos predictivos sin necesidad de poseer experiencia técnica avanzada. Estos servicios van desde plataformas sin código y con código bajo con modelos prediseñados hasta marcos de trabajo integrales para soluciones personalizadas por completo.
Las organizaciones utilizan ML para identificar tendencias, optimizar operaciones y tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, un proveedor de atención médica podría usar ML para analizar los datos de los pacientes y predecir posibles riesgos para la salud.
El etiquetado de datos es el proceso de etiquetar conjuntos grandes de datos con el fin de prepararlos para la formación del aprendizaje automático. Los datos etiquetados son fundamentales para garantizar la precisión y fiabilidad de los modelos de IA. Las soluciones de AIaaS suelen brindar herramientas de etiquetado de datos que incluyen enfoques con intervención humana, en los que los humanos trabajan junto con los sistemas de IA para revisar, corregir y mejorar el proceso de etiquetado para mantener la calidad y la precisión.
Los casos de uso para el etiquetado de datos incluyen organizar conjuntos de datos para modelos de reconocimiento de imágenes, categorizar las reseñas de los clientes para el análisis de opinión, anotar archivos de audio para el reconocimiento de voz, etc. Estas herramientas ayudan a las empresas a estructurar de manera eficiente los datos de todo tipo, lo que los hace utilizables para aplicaciones de IA y promueve la integración de datos fluida en canales de análisis o sistemas operativos más grandes.
La convergencia de la IA y el Internet de las cosas (IoT) dio lugar a dispositivos inteligentes conectados, que se conocen de manera colectiva como la inteligencia artificial de las cosas (AIoT). Aquí es donde los dispositivos inteligentes utilizan la IA para analizar datos y tomar decisiones autónomas. Para ello, las aplicaciones de AIoT procesan datos, reconocen patrones y realizan mantenimiento predictivo en tiempo real.
Por ejemplo, los dispositivos de AIoT en la fabricación pueden predecir cuándo la maquinaria requiere mantenimiento, lo que reduce el tiempo de inactividad y evita fallas costosas. Del mismo modo, los sistemas domésticos inteligentes utilizan AIoT para conocer las preferencias de usuario y optimizar el uso de energía, lo que mejora la comodidad y la eficiencia.
Si bien la satisfacción del cliente es fundamental para el crecimiento empresarial, lograr y mantener niveles de satisfacción altos presenta varios desafíos. Estos desafíos se derivan de la necesidad de ofrecer una experiencia del cliente (CX) excepcional de manera constante en un entorno que cambia rápido. Debajo, se encuentran algunos de los desafíos que se deben tener en cuenta:
- Pasar a un servicio al cliente proactivo
- Mantener una CX coherente en todos los canales.
De manera potencial, hay docenas de canales y puntos de contacto que un cliente puede frecuentar y, a medida que ese número crece, es más difícil garantizar una experiencia fluida en cada uno. Invertir en sistemas integrados y soluciones de soporte omnicanal promueve la coherencia. Esto se puede mejorar aún más mediante el monitoreo periódico de la CX en todos los canales para identificar y abordar cualquier brecha continua.
- Equilibrar la innovación con la CX
- Abordar las experiencias negativas de manera eficaz
Muchas empresas tienen dificultades para ir más allá del servicio al cliente reactivo, que responde solo cuando se informan los problemas. Implementa estrategias de servicio proactivas, como comunicarte con los clientes para obtener comentarios o usar IA para predecir y prevenir posibles problemas antes de que puedan crear complicaciones.
La innovación en las empresas es buena, pero no cuando se prioriza a costa de la experiencia del cliente. Si esto afecta a tu empresa, puede ser un problema de la cultura empresarial. Cambia el enfoque en la innovación para que abarque la CX, con el compromiso de usar ideas y conceptos nuevos para mejorar el recorrido del cliente en lugar de complicarlo.
Una sola experiencia negativa puede afectar la lealtad y la reputación de los clientes de manera significativa, pero no tiene por qué hacerlo. Un bucle de comentarios integral permite identificar y rectificar de manera rápida los problemas antes de que puedan llegar a ser demasiado frustrantes para el comprador, lo que convierte las experiencias negativas en oportunidades para demostrar tu compromiso con la satisfacción del cliente.
Si bien AIaaS presenta ciertos desafíos, sus beneficios tienden a superar los posibles inconvenientes. A continuación, se presentan algunas de las ventajas clave de la externalización de la IA:
- Escalabilidad
- Accesibilidad
- Velocidad
- Productividad
- Transparencia
- Ingresos y ahorro de costos
Las empresas no son estáticas, evolucionan con el tiempo. AIaaS permite a las empresas aumentar o reducir sus competencias de IA según sea necesario para adaptarse al crecimiento y a las demandas cambiantes sin interrupciones significativas.
Muchas plataformas de AIaaS ofrecen opciones sin código o con código bajo, lo que hace posible que los equipos que no son técnicos integren la IA en sus flujos de trabajo. Esto democratiza el acceso a la IA y permite que las organizaciones sin desarrolladores internos o especialistas en IA, o con un número limitado de ellos, se beneficien de tecnologías avanzadas.
La AIaaS es una de las formas más rápidas de desplegar competencias de IA. Con herramientas prediseñadas, soluciones personalizables y la prestación basada en la nube, las empresas pueden implementar tecnologías de IA de forma rápida y comenzar a ganar valor sin los retrasos asociados con 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 características de automatización garantizan que los procesos fundamentales se ejecuten de manera consistente y precisa, lo que minimiza los errores y los retrasos.
La mayoría de las estructuras de precios de la AIaaS se basan en el consumo, lo que brinda una visibilidad clara de los costos. Este nivel de transparencia ayuda a las empresas a evitar tarifas ocultas y garantiza que paguen solo por los servicios que realmente utilizan.
La AIaaS reduce la inversión inicial al eliminar la necesidad de que las empresas compren hardware costoso o desarrollen sistemas de IA desde cero. Además, la automatización impulsada por la IA puede generar ahorros a largo plazo al reducir los costos de mano de obra y mejorar la eficiencia operativa. Por último, la mejora de la experiencia del cliente impulsada por la IA hace que los ingresos aumenten, lo que ayuda a las empresas a mantenerse competitivas en mercados en evolución.
Como se mencionó anteriormente, la IA como servicio opera a través de plataformas basadas en la nube que ofrecen competencias de inteligencia artificial a través de proveedores de terceros. En pocas palabras, elimina la necesidad de que las empresas creen sus propias soluciones de IA, lo que les permite “alquilar” las competencias de IA de varios proveedores.
Aquí, desglosamos cómo funciona la AIaaS para apoyar a las empresas.
Las plataformas de AIaaS se entregan a través de licencias de software basadas en la nube. Este modelo de pago por uso permite a las organizaciones implementar IA sin realizar inversiones iniciales significativas en hardware o software. Al suscribirse a estas plataformas, las empresas obtienen acceso a funcionalidades de IA que se pueden desplegar y escalar de forma rápida.
Una de las ventajas clave de la AIaaS es su compatibilidad con los flujos de trabajo existentes. Los proveedores ofrecen API y kits de desarrollo de software (SDK) que permiten a las organizaciones integrar de forma directa las competencias de IA en sus sistemas existentes, sin necesidad de reformar 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 con los datos del usuario, lo que permite a las organizaciones crear soluciones de IA que aborden sus desafíos y oportunidades propias. La personalización garantiza que las herramientas de IA funcionen de acuerdo con los objetivos de la organización y, al mismo tiempo, ofrezcan resultados precisos y relevantes.
Los proveedores de AIaaS suelen ofrecer actualizaciones continuas, mejoras y soporte para sus herramientas y servicios. Las empresas disfrutan de acceso continuo a lo último en tecnología de IA y pueden refinar sus estrategias con soluciones cada vez más sofisticadas. Los proveedores también monitorean el rendimiento del sistema, e identifican y resuelven los problemas de forma proactiva 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 brindar inteligencia y automatización adicionales donde sea que se necesiten. Con avances rápidos y un mercado global en expansión, la AIaaS está preparada para convertirse en un pilar fundamental de la transformación digital.
Estas son algunas tendencias y predicciones clave para el futuro de la AIaaS:
- Interacciones de IA más naturales y similares a las humanas
- Personalización mejorada a escala
- Colaboración integrada y unificación de datos
- Aumento de la adopción
- Crecimiento e innovación del mercado
Se espera que los avances en la NLP y la IA generativa (GenAI) hagan que los agentes impulsados por la IA sean aún más conversacionales e intuitivos. Las iteraciones futuras ofrecerán interacciones similares a las humanas, lo que mejorará el compromiso y la satisfacción del cliente.
A medida que la IA mejora en el análisis y la comprensión del comportamiento de los usuarios, las soluciones de la AIaaS permitirán a las empresas ofrecer experiencias extremadamente personalizadas. Los modelos preentrenados y el análisis de datos en tiempo real permitirán interacciones más personalizadas capaces de satisfacer las preferencias completamente individuales.
Es probable que la AIaaS impulse una mejor colaboración al eliminar los aislamientos de datos y facilitar el trabajo en equipo entre diferentes funciones. Las herramientas que consolidan datos fragmentados y se integran de manera fluida entre 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 tecnológicos avanzados. Dicho esto, se espera que áreas como la salud, la fabricación y la agricultura continúen expandiendo su uso de la AIaaS y aprovechen los modelos de IA específicos de cada dominio para abordar desafíos y oportunidades específicos.
Se prevé que el mercado de la AIaaS crezca de manera significativa en los próximos cinco años. Este crecimiento impulsará más innovación, lo que guiará a herramientas más avanzadas, modelos de precios competitivos y una accesibilidad generalizada, y eliminará muchas de las barreras para adoptar e integrar la IA por completo en todos los sectores.
La AIaaS ofrece a las organizaciones la oportunidad clave de desplegar y aprovechar competencias avanzadas de IA, sin importar su nivel de experiencia interna, sus limitaciones de infraestructura o sus restricciones presupuestarias. Por supuesto, antes de que esto pueda suceder, primero deben encontrar al socio adecuado. La plataforma ServiceNow AI Platform brinda una solución integral para la transformación empresarial mediante el aprovechamiento del poder de la IA en toda la organización.
Acelera la productividad con experiencias de IA generativa integradas para resumir, predecir y generar contenido de manera automática. Motiva a tu equipo con Agentes de IA autónomos que realicen acciones y resuelvan desafíos en toda la empresa, ya sea en TI, servicio al cliente, recursos humanos, desarrollo de software y más. Optimiza las operaciones al aprovechar el aprendizaje automático para automatizar tareas esenciales, predecir resultados y resolver problemas. Emplea la minería de procesos y el análisis de rendimiento para identificar cuellos de botella y visualizar flujos de trabajo. Además, la IA conversacional inteligente puede gestionar solicitudes en nombre de tu equipo, lo que ofrece experiencias de los clientes y los empleados fluidas.
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