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aplicar IA en el negocio

  1. Ganancias de productividad y calidad (consultores)

Estudio con 758 consultores del Boston Consulting Group, que hicieron tareas con y sin ChatGPT (GPT-4

Completaron un 12,2 % más de tareas.
Trabajaron un 25,1 % más rápido.
La calidad fue más de 40 % mayor.
Esto aplica a tareas dentro de la frontera de la IA, es decir, las que la IA hace bien.

  1. Tabla: sin IA vs. con IA

Tiempo de ejecución - Referencia - 25,1 % más rápido
Tasa de finalización - Referencia - 12,2 % más tareas completadas
Calidad - Referencia - Más de 40 % mayor
Precisión (tareas fuera de la frontera) - Referencia - 19 puntos porcentuales menos

  1. IA tradicional vs. IA generativa

Función principal - (Clasificar, predecir y detectar patrones.)- ( Crear contenido nuevo y transformar información.-)

Resultado- (Etiquetas, puntuaciones, probabilidades o predicciones.) - (Textos, imágenes, audios, código y resúmenes.)

  1. Aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo

Aplicación- (Saber si una imagen es una persona o un objeto)- (Reconocimiento facial en un banco, ChatGPT)

Método - (Árboles de decisión, regresión y otros algoritmos.)- (Redes neuronales profundas.)

Tipo de datos- (Muy utilizado en tablas y datos estructurados.)- (Especialmente útil en imágenes, audio, texto y datos complejos.)

Preparación - (Puede requerir selección manual de variables.)- (Puede aprender representaciones complejas automáticamente.)

Recursos- (Los modelos sencillos suelen requerir menos recursos.) (El entrenamiento puede requerir más datos y capacidad de cómputo.)

Aplicación empresarial- (Predicción de ventas y clasificación de clientes.)- (Reconocimiento de voz, análisis de imágenes y procesamiento del lenguaje.)

Ejemplo para consultores- (Predecir qué clientes tienen mayor riesgo de abandono.)- (Analizar llamadas de clientes para identificar temas y emociones expresadas.)

  1. Cuadro de familias de análisis

Familia - Pregunta - Contexto de uso -

Descriptivo - ¿Qué pasó? - Informes de ventas, métricas de una app
Diagnóstico - ¿Por qué pasó? - Buscar causas, pruebas A/B
Predictivo - ¿Qué va a pasar? - Anticipar cancelaciones o desinstalaciones
Prescriptivo - ¿Qué debo hacer? - Decidir y planificar según recursos y objetivos

  1. Panorama de aplicaciones de IA

Herramienta - Función

ChatGPT, Claude, Gemini - (Redactar, resumir y analizar texto)
Midjourney, Runway, Canva - (Crear imágenes y video)
ElevenLabs - ( Generar y doblar voz)
Lovable, Figma - (Crear prototipos y apps sin programar)
Cursor, GitHub Copilot - (Ayudar a programar)
HubSpot, Power BI - (Marketing y análisis de datos)

1 respuesta

¡Hola, Aide! ¿Cómo estás? Excelente que compartas tu resumen sobre cómo aplicar IA en el negocio, con los datos del estudio de Boston Consulting Group y las comparaciones entre IA tradicional e IA generativa.

Un punto importante de tu resumen es la frontera de la IA: en tareas que la IA hace bien hubo más velocidad y calidad, pero en las que quedan fuera la precisión cayó 19 puntos porcentuales. Por eso el pensamiento crítico es tan necesario como la herramienta. Aquí va un consejo: elige una tarea concreta de tu negocio, ubícala en una de las cuatro familias de análisis (descriptivo, diagnóstico, predictivo o prescriptivo) y decide si cae dentro o fuera de la frontera. Luego haz una prueba pequeña, compara el tiempo y la calidad con y sin IA, y revisa siempre el resultado antes de usarlo. Así tomas decisiones con evidencia y no por intuición.

¿En qué tarea de tu negocio o de tu trabajo crees que la IA generativa aportaría más valor y cómo comprobarías que sus resultados son confiables?

Cuenta con el apoyo de la comunidad Alura Latam en tu trayectoria. ¡Un abrazo y buenos estudios!