Transformación de negocios con cadena de valor e inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) está transformando muchas industrias y negocios en la actualidad. Sin embargo, con tantas tecnologías y aplicaciones de IA disponibles, puede resultar difícil saber por dónde empezar.

¿Qué es la cadena de valor de la IA?

Una forma de entenderlo es considerar la cadena de valor de la IA. La cadena de valor de la IA es un modelo que describe las diferentes etapas del desarrollo y despliegue de la IA. Las seis etapas de la cadena de valor de la IA son:

• Hardware informático: Esta es la infraestructura física en la que se ejecutan las aplicaciones de IA.
• Plataformas en la nube: Las plataformas en la nube proporcionan los recursos y servicios que las aplicaciones de IA necesitan para funcionar.
• Modelos base: Los modelos base son modelos de lenguaje amplio (LLMs, por sus siglas en inglés) y otros modelos de IA que se pueden utilizar para construir una amplia variedad de aplicaciones de IA.
• Centros de modelos: Los centros de modelos son repositorios donde se pueden compartir y descubrir modelos de IA.
• Aplicaciones: Las aplicaciones de IA son los productos y servicios que utilizan los consumidores y las empresas.
• Servicios: Los servicios de IA son las herramientas y recursos que ayudan a los desarrolladores a construir y desplegar aplicaciones de IA.

¿Dónde se encuentran las herramientas y recursos en la cadena de valor de la IA?

Las herramientas y recursos que ayudan a los desarrolladores de IA a construir y desplegar aplicaciones de IA se encuentran en todas las etapas de la cadena de valor de la IA.

Aquí hay algunos ejemplos de herramientas y recursos en la IA:

• Hardware informático: Las unidades de procesamiento gráfico (GPUs, por sus siglas en inglés) y las matrices de compuertas programables en campo (FPGAs, por sus siglas en inglés) son dos tipos de hardware informático optimizados para la IA.
• Plataformas en la nube: Todos los principales proveedores de servicios en la nube ofrecen servicios de IA, como frameworks de aprendizaje automático, modelos de IA preentrenados y servicios administrados para ejecutar aplicaciones de IA.
• Modelos base: Los modelos base son modelos de lenguaje amplio (LLMs, por sus siglas en inglés) y otros modelos de IA que se pueden utilizar para construir una amplia variedad de aplicaciones de IA. Algunos modelos base populares son GPT-3, LaMDA y Megatron-Turing NLG.
• Centros de modelos: Los centros de modelos son repositorios donde se pueden compartir y descubrir modelos de IA. Algunos centros de modelos populares son Hugging Face Hub y TensorFlow Hub.
• Aplicaciones: Las aplicaciones de IA son los productos y servicios que utilizan los consumidores y las empresas. Algunos ejemplos de aplicaciones de IA incluyen vehículos autónomos, asistentes virtuales y sistemas de detección de fraudes.
• Servicios: Los servicios de IA son las herramientas y recursos que ayudan a los desarrolladores a construir y desplegar aplicaciones de IA. Algunos ejemplos de servicios de IA incluyen frameworks de aprendizaje automático, herramientas de desarrollo de IA basadas en la nube y servicios de consultoría de IA.

¿Cómo puede el mejor uso de los datos ayudar a las empresas a resolver problemas o aprovechar oportunidades?

El mejor uso de los datos puede ayudar a las empresas a resolver una variedad de problemas y aprovechar una variedad de oportunidades. Por ejemplo, el mejor uso de los datos puede ayudar a las empresas a:

• Mejorar la calidad de sus modelos de IA: Los modelos de IA se entrenan con datos, por lo que un mejor uso de los datos puede conducir a mejores modelos de IA.
• Reducir el costo de la IA: Al utilizar los datos para optimizar las aplicaciones de IA, las empresas pueden reducir el costo de ejecutar la IA.
• Mejorar la adopción de la IA: Al utilizar los datos para comprender las necesidades de los empleados y los clientes, las empresas pueden desarrollar aplicaciones de IA que sean más propensas a ser adoptadas.
• Escalar las aplicaciones de IA: Al utilizar los datos para monitorear y analizar el rendimiento de las aplicaciones de IA, las empresas pueden identificar y abordar cuellos de botella y otros desafíos que pueden evitar que escalen las aplicaciones de IA.

¿En qué áreas específicas de negocio podrían tener un impacto desproporcionado las nuevas ideas derivadas del mejor uso de los datos?

Aquí hay algunas áreas específicas de negocio donde las nuevas ideas derivadas del mejor uso de los datos podrían tener un impacto desproporcionado:

• Segmentación y orientación al cliente: Al utilizar los datos para comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes, las empresas pueden desarrollar estrategias de segmentación y orientación al cliente más efectivas. Esto puede conducir a un aumento de las ventas y una mejora de la satisfacción del cliente.
• Desarrollo de productos: Al utilizar los datos para comprender las necesidades de los clientes y las tendencias del mercado, las empresas pueden desarrollar productos que tengan más probabilidades de tener éxito. Esto puede llevar a un aumento de los ingresos y una mejora de la rentabilidad.
• Gestión de riesgos: Al utilizar los datos para identificar y evaluar riesgos, las empresas pueden desarrollar estrategias de gestión de riesgos más efectivas. Esto puede reducir costos y mejorar los resultados financieros.
• Eficiencia operativa: Al utilizar los datos para identificar y abordar ineficiencias, las empresas pueden mejorar su eficiencia operativa. Esto puede conducir a una reducción de costos y una mejora de la rentabilidad.

¿Cómo elegir dónde ingresar en la cadena de valor de la IA?

El mejor lugar para ingresar en la cadena de valor de la IA depende de las fortalezas, recursos y objetivos de su empresa. Si tiene experiencia en hardware informático, es posible que desee considerar la venta de hardware optimizado para la IA. Si tiene experiencia en computación en la nube, es posible que desee ofrecer servicios de IA basados en la nube. Si tiene experiencia en una industria en particular, es posible que desee desarrollar aplicaciones de IA específicas para esa industria.

¿Cómo se utiliza la IA generativa en la cadena de suministro?

Las empresas de todos los tamaños están interesadas en los beneficios que ofrece la inteligencia artificial (IA). Muchas ya están utilizando IA y análisis predictivos para tomar mejores decisiones y mejorar sus operaciones. La IA generativa es una subcategoría emergente de la IA que ofrece un valor adicional. Puede crear rápidamente contenido de audio, texto y video, incluso escribir código. Las empresas están comenzando a utilizar esta tecnología para crear experiencias más personalizadas, mejorar conjuntos de datos y resolver problemas de calidad de datos.

La IA generativa tiene aplicaciones en la cadena de suministro que podrían ser de interés para los miembros de GS1 US. Podría mejorar la resiliencia mediante la simulación de interrupciones para ayudar a planificar los riesgos. Podría automatizar el contenido y la logística a través de la generación de datos de productos. Podría ayudar a mejorar la experiencia del cliente al ofrecer recomendaciones de productos personalizadas. O podría utilizarse para mejorar la sostenibilidad al optimizar las rutas de viaje y recomendar métodos para reducir el impacto ambiental.

Sin embargo, estos modelos pueden alucinar. Su salida no siempre se basa en hechos. Y debido a la naturaleza de los datos de entrenamiento, existen preguntas sobre la privacidad, el plagio y la propiedad. Aun así, el ciclo de hype de la IA generativa continúa y la adopción está aumentando. Junto con nuestros miembros, GS1 US continuará investigando este espacio mediante la implementación de nuevos casos de uso y trabajando para descubrir el potencial futuro de esta tecnología.

Si quieres conocer otras notas parecidas a Transformación de negocios con cadena de valor e inteligencia artificial puedes visitar la categoría Inteligencia.