7 consejos para integrar la IA como complemento de tu trabajo.
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta cada vez más útil para mejorar la eficiencia y la productividad en el lugar de trabajo; Esta modernidad nos ha permitido tener la capacidad de automatizar aquellas tareas repetitivas y tediosas, así como de analizar grandes cantidades de datos en un período corto de tiempo, la IA puede ser un complemento valioso para cualquier persona o trabajador. En este artículo, exploraremos y desarrollaremos siete consejos para integrar la IA en tu trabajo y maximizar sus beneficios.
1. Identifica las tareas repetitivas y tediosas que podrían ser automatizadas con IA.
En la cotidianidad de nuestras tareas laborales siempre existen una serie de actividades que son imprescindibles en su realización pero a la vez sentimos que nos restan tiempo de trabajo a lo que realmente necesita de nuestra atención, por lo tanto en estos casos podemos implementar la mano amiga y fiel de la IA.
Algunas de las áreas y tareas comunes de trabajo en las que puedes fácilmente confiar en la IA como nueva tabla de salvación son las siguientes:
- Creación de books o carpeta de imágenes relacionadas a un tema específico o tu producto.
- Redacción de cartas o artículos de opinión haciendo énfasis específico en el tema que tú plantees.
- Gestión de bandeja, Envío o programación de envío de correos electrónicos dirigidos a proveedores o clientes.
- Puede ayudarte a analizar patrones de marketing para determinar las tendencias del comportamiento de los consumidos en un determinado producto.
Entre muchísimas otras funciones que analizando tu rutina de trabajo diaria podrás identificar y aplicar. Acá te adjuntamos un enlace a nuestro blog con un artículo muy interesante donde se menciona la importancia de la inteligencia artificial en el futuro : https://alphasolutions.pw/el-futuro-de-synthetic-data-y-la-ia/
2. Investiga y elige las herramientas o plataformas de IA más adecuadas para tus necesidades.
En los tiempos actuales los teams de trabajo buscan una manera de llevar a cabo las tareas fomentando la productividad, eficiencia y por supuesto la rentabilidad gracias a procesos de Machine Learning, por ejemplo.
Algunas plataformas de IA que te podrían ser de utilidad dentro de tu labor diaria serían:
- Aws Machine Learning: la Amazon Machine Learning es una plataforma de asistencia y visualización donde serás guiado por medio de procesos creativos respecto a la creación de modelos ML, esto de manera sencilla y sin la aplicación de algoritmos complejos.
- Google Cloud Machine Learning Platform: esta tiene herramientas integradas que te darán acceso a crear tus propias apps de aprendizaje automático de forma efectiva y rápida.
- Create ML from Apple: a través de esta herramienta el usuario puede observar cómo es el flujo laboral dentro de la creación de modelos de ML en tiempo real, esto además de desarrollar modelos propios para la detección de actividad, detección de sonido o incluso objetos.
- Azure Machine Learning Studio: esta plataforma ofrece una amplia gama de opciones para ayudar a los desarrolladores de datos a crear y aplicar modelos de aprendizaje automáticos; No es relevante el nivel que tenga el desarrollador, con esta herramienta se tiene acceso a crear soluciones innovadoras de programación.
3. Aprende a utilizar y entender los conceptos básicos de la IA para aprovechar al máximo sus beneficios.
Siempre que tratamos con nuevas tendencias y novedades tecnológicas debemos tener bien claro sus bases y conceptos para permitirnos implementarlo en nuestro día a día, ya sea en el área laboral como en tu propia casa; Acá te mencionamos algunos conceptos básicos que debes saber sobre IA para que puedas hacer uso productivo de ella:
- IA: es la capacidad que puede tener un computador para reproducir tareas que necesiten de la acción o implementación de atributos humanos, tales como la creatividad, adquisición de distintos niveles de conocimiento o aplicación de razonamientos lógicos.
- Machine Learning: su base radica en el concepto de que un sistema informático puede aprender o ser autodidacta a partir de resultados obtenidos en tareas realizadas con anterioridad.
- Aprendizaje supervisado: un algoritmo de este tipo se basa en la relación de las variables independientes, en este caso las características, y una variable dependiente que tendrá como objetivo principal, todo esto a base de un conjunto de datos.
- Aprendizaje no supervisado: este tipo de algoritmo, a diferencia del supervisado, encuentra patrones o estructuras subyacentes entre un conjunto o grupo de observaciones.
- Deep Learning: se considera un subconjunto de la IA, ya que se define como la capacidad que puede tener un sistema para obtener datos no estructurados de variedad de fuentes y analizarlos aplicando la utilización de redes neuronales artificiales.
4. Aprende sobre las bondades de la IA para obtener el máximo rendimiento en su aplicación.
Como toda novedad debemos acceder a ella de la manera correcta para poder beneficiarnos enteramente de las facilidades que esta peoporcione; en la Web existen variedades de blogs y artículos muy específicos que te permitirán aprender no solo conceptos básicos si no también el mecanismo de funcionamiento de la IA y como se vale de la tecnología y la computación programada para poder dar resultados muy cercanos a respuestas humanas. Acá te adjuntamos un link donde puedes aprender un poco más sobre esta maravilla moderna : https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/inteligencia-artificial/
5. Realiza pruebas piloto antes de implementar completamente la IA en tu trabajo.
Al momento de aplicar la IA también debemos hacer las verificaciones necesarias para asegurarnos que esa tarea estará correctamente llevada a cabo, siempre debemos tener presente que se trata de un sistema computarizado que nos está echando una mano, así que debemos evaluar su funcionamiento primero y estar satisfechos con el resultado.
Para realizar pruebas piloto, puedes seleccionar un grupo pequeño de datos o una parte específica de tu trabajo y aplicar la IA en esa área para evaluar su eficacia y detectar posibles problemas.
6. Asegúrate de mantener la privacidad y seguridad de los datos al utilizar IA.
Al utilizar estas plataformas de IA o cualquier otra plataforma que te ayude a garantizar la eficiencia y productividad en tu labor, siempre debes estar alerta en cuanto a tu información; Puedes mantener la privacidad de los datos utilizando contraseñas seguras y encriptando la información.
7. No olvides que la IA es una herramienta complementaria, sigue siendo importante tu experiencia y conocimiento en tu trabajo.
Creo que este es el consejo más importante, La tecnología siempre debe ultilizatse como un apoyo fundamental en el desarrollo de tu empresa o en la ejecución del flujo de trabajo de tu team, pero jamás debes poner tu cerebro a un lado para dejarla brillar; Valora tus conocimientos y aplícalos en todas las áreas, ya verás que con ellos y de la mano de las novedades que irán viniendo con los años lograrás llegar muy lejos.
Si te ha llamado la atención alguno de estos consejos te recomendamos que visites nuestro Blog de Alpha Solutions donde podrás encontrar todas las novedades cibernéticas actuales que te ayudarán a agilizar y aumentar la productividad de tu equipo de trabajo o empresa. Te esperamos!
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