Según una opinión ya exagerada y arcaica, una empresa poco proclive a la digitalización está destinada a desaparecer del mercado. Sin embargo, para contextualizar afirmaciones lapidarias, es necesario apuntar directamente al corazón de todo el asunto, poniendo los datos sobre la mesa para examinarlos en todas sus partes y en cada una de sus múltiples funciones. Para ello nacen soluciones como Azure AI.
En un mundo cada vez más conectado, la información se convirtió en el activo más preciado para las empresas de todas las industrias y tamaños. Desde las pymes hasta las corporaciones multinacionales, la capacidad de recopilar, analizar y aprovechar datos de manera efectiva es hoy un diferenciador crucial para el éxito empresarial en Argentina.
Estos datos, que en realidad toda empresa debería tener guardados bajo llave en una caja fuerte, se trataban antes con complacencia, como una tarea sin oportunidad alguna. Hoy en día, existen herramientas que obligan a dejar de lado los puntos de vista no centrados en los datos, facilitando el trabajo con ellos y su tratamiento.
La IA se dirige cada vez más hacia la racionalización de los procesos y la simplificación de las interfaces entre los seres humanos y los sistemas. Con esto viene una mayor facilidad en el uso de herramientas que, por su naturaleza, son muy complejas. Por trivial que parezca, para definir una tecnología se necesitan parámetros objetivos, como su difusión y transparencia de uso. Los usuarios deben poder utilizarla plenamente sin saber necesariamente lo que ocurre entre bastidores, en las capas de aplicación que desconocen.
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Qué es Azure AI
Azure AI es un conjunto de servicios diseñados para científicos de datos y desarrolladores que da acceso a modelos de IA y permite la creación de modelos de Machine Learning (ML), abriendo también la puerta a frameworks de código abierto como, por ejemplo, TensorFlow y PyTorch. Por último, pero no menos importante, Azure AI proporciona modelos avanzados de IA, incluidos los de OpenAI.
Azure AI es una solución capaz de llevar la cultura de los datos a todas las áreas de negocio, precisamente por las diversas aplicaciones que pone a disposición de los usuarios y, por último -pero no menos importante-, gracias a la referencia a las interfaces gráficas típicas de los entornos Microsoft, a las que los usuarios están acostumbrados gracias a la suite Office y a los sistemas operativos que se ejecutan en los ordenadores que utilizan.
¿Para qué sirve Azure AI?
Azure AI ofrece un conjunto de herramientas para usar en diferentes áreas, que incluyen:
- Reconocimiento y extrapolación de texto
- Reconocimiento de imágenes y vídeo
- Automatización
- Almacenamiento de datos
- Análisis de datos
- Detección de anomalías
- Servicios cognitivos
- Aprendizaje automático
- Chatbot
Estas herramientas se adaptan a cualquier sector empresarial y se convierten en un punto de referencia único para toda la empresa, que puede procesar los datos de forma horizontal, incluso con el objetivo de extraer de ellos el valor más indicativo.
Agilizar los procesos de negocio, acelerar el desarrollo de estrategias, productos, software y aplicaciones empresariales, compartir datos y acceder a recursos de forma controlada y segura son algunos de los pilares de soluciones como Azure AI.
Azure AI en la gestión y análisis de datos empresariales
Las pruebas que realizamos sugieren que la cartera de herramientas puestas a disposición por Azure AI también se presta a aquellas empresas que no cuentan con un científico de datos en toda regla en el staff, entendiendo que contar con uno facilita y amplía mucho el uso de este tipo de herramientas.
Reunir datos de distintas fuentes, optimizarlos y procesarlos se convierte en un asunto sencillo, claro y casi independiente de la intervención humana.
La plataforma proporciona una gran cantidad de API, es decir, las interfaces que permiten que diferentes servicios (por ejemplo, dos o más aplicaciones) se comuniquen entre sí.
Éstas forman parte del valor añadido de Azure AI, ya que permiten leer datos de cualquier tipo de endpoint y utilizarlos para el análisis, ya sea para afinar el público objetivo potencial de un producto o servicio -útiles para descubrir anomalías- o, aunque este es un caso muy complejo, inspirarse en el uso que hace de ella la NBA, la liga profesional de baloncesto estadounidense, que la utiliza para monitorizar y procesar cada uno de los movimientos y pases realizados por los jugadores, con el fin de revisar las tácticas de juego y crear un sistema de estadísticas utilizado también en parte por los medios de comunicación del sector.
La base de conocimientos, las guías operativas y los procedimientos de uso son numerosos, también accesibles en español, y cubren todas las áreas de competencia de Azure AI, incluida la resolución de problemas del lado del cliente y del lado de la aplicación.
Azure AI: mejorar la experiencia del cliente con inteligencia artificial
Los chatbots están a la orden del día y cualquiera que navegue por la red o necesite interactuar con el departamento de atención al cliente de una empresa ya se topó con algo que -equivocadamente- se define como tal. Automatismos que responden a unas pocas preguntas (que no pocas veces hay que repetir) y que, en las intenciones de las empresas que los utilizan, deberían agilizar el tráfico a los servicios de atención al cliente y que, la mayoría de las veces, no hacen más que crear incomodidad entre los usuarios.
Con Azure AI, la experiencia del cliente mejora gracias a servicios como el reconocimiento de voz, texto e imágenes (multilingüe), que no sólo se aplican a los servicios posventa. El cliente que se pone en contacto con una empresa, ya sea a través de canales en línea o tradicionales, puede ser reconocido de inmediato y se le proporcionan de inmediato todos los datos que le conciernen, basados en intercambios anteriores que haya tenido con la empresa.
No sólo está el historial de compras, sino también el de los problemas encontrados, las soluciones aplicadas y, por último, el estado de la cuenta a su nombre. Todo ello sin consultar a otros departamentos de la empresa. La asistencia preventa y posventa se recorta, pues, en torno al cliente.
Si a esto se añade la capacidad de tratar los datos según modelos (en su mayoría ya disponibles en la plataforma Azure AI), se obtiene además una identificación precisa de aquellos productos o servicios que pueden adaptarse a las necesidades del cliente.
Optimizar la producción y la cadena de suministro corporativa
Entre las herramientas puestas a disposición por Azure AI, hay varias orientadas a la producción y la cadena de suministro. Visual Ai vigila la producción para detectar y eliminar piezas de calidad inferior, al igual que otros algoritmos destinados a evaluar la calidad del producto o servicio suministrado.
No menos importante, la lectura de datos de puntos finales (incluidos los dispositivos IoT) permite realizar un mantenimiento predictivo de la maquinaria industrial o detectar qué máquinas están trabajando por debajo de sus capacidades, lo que resulta útil en momentos en los que los pedidos alcanzan picos excepcionales o una máquina averiada necesita desviar carga de trabajo a otras líneas de producción.
Del mismo modo, entre los modelos de IA puestos a disposición por Azure AI, hay algunos que se ocupan de la seguridad física en el lugar de trabajo, detectando peligros potenciales y alertando a los empleados en riesgo.
Esto se aplica tanto dentro como fuera de la empresa. Por ejemplo, al compartir datos sobre las capacidades de aprovisionamiento, logística y producción, los proveedores y socios pueden actuar en nombre del inventario justo a tiempo y la producción bajo demanda, dando así continuidad empresarial a toda la cadena.
Cómo Azure AI puede apoyar la seguridad y protección de los datos corporativos
Azure AI ofrece una seguridad robusta porque tiene todo el interés en mantener sus centros de datos a salvo de amenazas y criticidad. El equipo empleado por Microsoft está formado por 3.500 expertos en ciberseguridad que cubren tanto el hardware como el software. Brindan protección del firmware de las partes físicas y estrategias de defensa proactivas para las herramientas de software y la capa de transporte de datos. También protegen datos y gestión de certificados de seguridad y claves de cifrado, redes y herramientas de detección temprana de amenazas.
A esto se suma la gestión de accesos, gracias a Azure AD, es decir, el Directorio Activo de Azure, que permite el single sign-on, una autenticación única para todos los sistemas y recursos proporcionados.
Las ventajas para la previsión y el análisis de tendencias
Las herramientas de análisis de datos permiten utilizar modelos ML sin conocimientos especializados, ya sea utilizando uno o varios de los muchos algoritmos disponibles o interactuando con algoritmos personalizados. Azure Synapse Analytics permite recuperar información, mientras que Databricks (basado en Apache Spark) permite realizar análisis rápidos aprovechando las capacidades de computación de la infraestructura de Microsoft, aliviando así la interna de la empresa.
Parte fundamental de los análisis son también las herramientas de visualización, que ayudan a dar una forma comprensible a lo que los datos sugieren y materializan así, a ojos de los decisores, el trabajo de back-end que añade valor extrapolándolo de los datos. El futuro está por llegar: mayor precisión de los algoritmos, dictada tanto por el aumento de las capacidades de la IA como por la necesidad de mejorarlos continuamente.
No menos importante, siempre con la vista puesta en el futuro, será la facilidad de uso, la fiabilidad y la velocidad de procesamiento. También en relación con estos dos puntos cabe esperar esfuerzos por parte de Microsoft y de todos los demás agentes del mercado.
Azure AI: comunicación interna y externa de la empresa
Las herramientas de Azure AI también permiten crear aplicaciones que pueden desplegarse y actualizar de forma selectiva la información necesaria en todas las etapas del desarrollo de un producto o servicio, el estado de un pedido o de un expediente, los bienes en un depósito o el posible estado de planificación o expedición de los materiales necesarios para la producción.
Hace que las personas fuera y dentro de una organización pueden acceder a sus respectivos datos, facilitando así el trabajo de cada una de las partes interesadas, empezando por los inversores hasta llegar a la cadena de suministro.
El uso de datos en las empresas
Las empresas de Argentina que se dedican a servicios tecnológicos experimentaron un notable aumento en la utilización del análisis de datos mediante Big Data. Esta herramienta se transformó en un elemento fundamental para facilitar la toma de decisiones con el objetivo de mejorar la rentabilidad de los negocios.
En los últimos años, el crecimiento exponencial de la información disponible en Internet ha resaltado la importancia del análisis de datos en la gestión adecuada de la información, su interpretación precisa y la optimización del rendimiento de las organizaciones. Como resultado de esta tendencia, un número cada vez mayor de empresas ha decidido invertir en Big Data como parte integral de sus estrategias de ventas y marketing.
El incremento en la adopción de esta herramienta por parte de las empresas se refleja en un informe elaborado por el Observatorio de la Universidad de Centro de Altos Estudios en Ciencias Exactas (Caece): en el año 2022, el 22% de las compañías que no pertenecen al sector tecnológico comenzaron a utilizar Big Data para definir sus estrategias de negocio, en comparación con el 11% registrado en el año 2021.
Este estudio, llevado a cabo por la institución educativa, se basa en el Índice de Intensidad Digital (IID), que se actualiza semestralmente y evalúa el grado de digitalización de las empresas que no están relacionadas con la tecnología en Argentina. Este indicador no solo considera la cantidad de herramientas tecnológicas disponibles en una empresa, sino también cómo estas herramientas se utilizan en sus actividades económicas y organizativas.
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