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Inteligencia artificial: Cinco claves para el avance en las empresas peruanas

En Perú, solo 7% de las instituciones públicas afirmaron que usan la Inteligencia Artificial en sus labores, según encuesta realizada por el comité de Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (PCM, 2021-2026).

Gadgerss Por Gadgerss
23 marzo, 2023
En Noticias
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Inteligencia artificial: Cinco claves para el avance en las empresas peruanas
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La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología transformadora que, recientemente, viene generando un entusiasmo sin precedentes por el impacto producido por aplicaciones como ChatGPT, Dall-E, Stable Diffusion, Synthesia, DeepL entre otros servicios de IA que son utilizados de forma cotidiana por los usuarios finales en modalidades gratuitas y/o en modalidad de servicio a costos accesibles. Pese a ello, aún se registra un porcentaje reducido de empresas que implementan esta tecnología para hacer más eficientes sus negocios. En Perú, por ejemplo, solo el 7% de las instituciones públicas afirmaron que usan la Inteligencia Artificial en sus labores, según una encuesta realizada por el comité de Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (PCM, 2021-2026). En el caso de Latinoamérica, según el Global AI Adoption Index 2022 (Morning Consult) el 29% de las empresas han implementado proyectos de IA, y el 43% está explorando su uso.

Ante ese panorama, Roberto Igei, Jefe de productos digitales B2B de Movistar Empresas, explica: “La adopción de la IA impacta directamente en la mejora de costos al optimizar procesos rutinarios, ayuda a ofrecer una mejora en la experiencia del cliente utilizando el procesamiento de lenguaje natural, e incluso permite crear nuevos productos y servicios en base a la data correlacionada y predicciones de consumo. En el Perú y Latinoamérica, se vienen logrando avances importantes en el desarrollo de la IA, a través de iniciativas públicas y privadas, focalizadas en sectores diversos, esto debe continuar incentivándose”.          

Los grandes avances tecnológicos logrados últimamente con las técnicas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) han generado interés sobre el uso intensivo de la IA en diversos casos de uso (en industrias variadas) para los siguientes años. Al respecto, Igei explica cuáles son los factores a considerar por las empresas peruanas para continuar impulsando el uso de esta tecnología:

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  1. Madurez tecnológica: Con el avance logrado en las técnicas de desarrollo de software, cada vez se viene logrando en forma acelerada, un mayor perfeccionamiento en los algoritmos y modelos anteriores que luego son reemplazados por otras versiones desarrolladas con mejores técnicas y tecnologías.
  2. Mejoras en la tecnología: Hoy en día tenemos una mayor disponibilidad de capacidad de procesamiento y almacenamiento a un menor costo, con un modelo de negocio que facilita el acceso ya sea en modalidad de servicio mensual o en pago por uso. Con estas mejoras se benefician tanto grandes como pequeñas empresas para poder desarrollar sus proyectos en menor tiempo y con mayor disponibilidad de recursos tecnológicos.
  3. Democratización de capacidades de cómputo y programación: acceso amplio a capacidades de cómputo y a comunidades abiertas de programación que permiten acelerar el desarrollo de software mediante la colaboración entre programadores. Por ejemplo, GitHub, una plataforma colaborativa que permite crear, almacenar, compartir y colaborar en proyectos de desarrollo de software el cual utiliza además un sistema de control de versiones muy útil para los programadores.
  4. Mayor educación especializada: Ofrecer al equipo de trabajo, acceso a conocimiento sobre IA con contenido estructurado y actual, a través del acceso a una amplia variedad de cursos y programas de especialización como el que se brinda en la Academia de Innovación, programa de capacitación e-learning de Movistar Empresas (https://descubrir-movistar.com/biblioteca/11), entre otras plataformas educativas.
  5. Disponibilidad de datos y aprendizaje automático: Como resultado de la transformación digital y del uso más intensivo de la IA, se genera constantemente una amplísima variedad de datos, producidos a una gran velocidad y en volúmenes sin precedentes. Como la data es el alimento de la IA, este enorme volumen que se dispone puede alimentar los modelos de IA para que puedan aprender las reglas por sí mismas y producir nuevos conocimientos (y no al revés).

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