Inteligencia Artificial para la toma de decisiones

Los empresarios toman decisiones que afectan a su negocio cada día. La inteligencia artificial es un recurso que incrementa los aciertos.

• El 79% de los líderes en IA a gran escala ha visto un incremento de más del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales y el 62% ha notado un descenso del 25% en las quejas de clientes, según datos de Capgemini.
• Durante mucho tiempo la principal herramienta de los empresarios para la toma de decisiones ha sido la intuición. Pero, ya se sabe que es ineficiente y poco fiable. La inteligencia artificial llegó para cambiarlo todo.

La inteligencia artificial, IA, se basa en diversos algoritmos (capacidades matemáticas de aprendizaje) que buscan acercarse a las capacidades deductivas y de decisión que tienen los seres humanos.

El objetivo es que las máquinas aprendan de la experiencia y se ajusten a la realidad existente para que puedan realizar las tareas de un ser humano.

Por ello, para llegar a este resultado un sistema de IA está compuesto, a su vez, de un proceso de aprendizaje (recogida de información y reglas para su uso), razonamiento (reglas para llegar a conclusiones) y autocorrección.

Actualmente hay dos tipos de IA que dependen del tipo de pensamiento o reconocimiento del entorno que utilicen:

• Por un lado, el tipo de IA, que es el más utilizado, utiliza la lógica y los principios del racionamiento humano basado en algoritmos.
• Por otro lado, el tipo de IA que emplea, además, la intuición, pero basándose en redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales están diseñadas como neuronas humanas para que auto aprendan, es lo que se denomina, Deep Learning.

¿Qué algoritmos existen según el tipo de inteligencia artificial?

Los algoritmos que se aplican en la actualidad son diferentes dependiendo del tipo de IA (aprendizaje por refuerzo, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado) del que se le quiere dotar al Sistema de Inteligencia Artificial. Los vemos con detalle a continuación:

Algoritmos de aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo consiste en la interacción permanente de “prueba y error” ante ciertas situaciones con un objetivo claro: “recompensa”.

Los algoritmos más utilizados en aprendizaje por refuerzo son los siguientes:

• Programación dinámica. Se utiliza para la optimización y consiste en el uso de subproblemas superpuestos de los que se van obteniendo sus soluciones que combinadas dan solución al problema original.
• SARSA (State – Action – Reward – State – Action). Algoritmo de aprendizaje basado en el proceso de decisión de Markov que proporciona un marco matemático para modelar la toma de decisiones en situaciones en que los resultados no están del todo bajo control.
• Q-Learning. En un entorno de incertidumbre resuelve problemas de decisiones secuenciales en los que una acción depende de una secuencia de decisiones.

Algoritmos de aprendizaje supervisado

Se basan en modelos predictivos que usan datos para el entrenamiento relacionando entradas con salidas que se van ajustando por los conocedores del problema por medio de ejemplos y en los que se sabe la relación entre la entrada y la salida deseada.

Los algoritmos utilizados en aprendizaje supervisado son los siguientes:

• Árboles de decisión. Son modelos predictivos en los que, para obtener una predicción, se siguen las decisiones definidas desde el nodo raíz hasta llegar a el nodo final.
• Regresión Logística.  Es un modelo predictivo de análisis de regresión en el que el resultado, ajustado en sus valores posibles, es función de las variables independientes de entrada.
• Support Vector Machines (SVM). Método de clasificación regresión, en el que el objetivo es encontrar el hiperplano que mejor separe dos clases diferentes de datos.

Algoritmos de aprendizaje no supervisado

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado son semejantes a los algoritmos de aprendizaje supervisado, pero su modelo se autoajusta sin necesidad de indicaciones externas.

Los algoritmos más utilizados en aprendizaje supervisado son los siguientes:

• Algoritmos de agrupamiento (Clustering). Su objetivo es agrupar objetos según su similitud de forma que los objetos que caen dentro de un grupo tengan mayor grado de similitud que los que caen en otros agrupamientos.
• Algoritmos de análisis de componentes principales (PCA). El análisis de componentes principales se basa en la reducción de la dimensión para pasar de una gran cantidad de variables interrelacionadas a unas pocas componentes principales. El método es buscar combinaciones lineales de las variables originales que representen lo mejor posible a la variabilidad presente en los datos.
• Algoritmos de análisis de componentes independientes (ICA). Son métodos estadísticos para analizar datos en espacios multidimensionales en los que se supone que las entradas tienen independencia estadística.

¿Cómo se aplica la inteligencia artificial a la toma de decisiones?

La inteligencia artificial consigue analizar los datos recopilados mediante algoritmos y detectar tendencias, anomalías, oportunidades y predecir situaciones futuras.

En función del tiempo que se necesite para tomar la decisión y de la dificultad de las circunstancias en las que se debe decidir se puede hablar de tres tipos de formas de tomar decisiones con inteligencia artificial:

• Decisiones totalmente automatizadas. Se aplican a procesos sencillos, por ejemplo, detección de errores en los productos durante la fabricación.
• Decisiones que toman los responsables de las empresas en base a varias alternativas ofrecidas por la IA. Se aplica a procesos empresariales complejos que afectan al futuro del negocio (entrada en nuevos mercados, lanzamiento de un producto o servicio nuevo etc.).

¿Por qué utilizar sistemas de inteligencia artificial en tu empresa?

Utilizar un sistema de inteligencia artificial puede aportar beneficios a tu empresa como los siguientes:

• Capacidad de predecir tendencias. La inteligencia artificial tiene capacidad predictiva y no solo te ayudará a saber cuál será la situación en el futuro más probable, sino que te permitirá actuar antes y adelantarte a tu competencia.
• Conocimiento a fondo de los procesos. Con la inteligencia artificial podrás detectar los puntos fuertes y débiles de cada proceso empresarial y mejorar.
• Aumento de la productividad. La inteligencia artificial permite aumentar los beneficios y reducir los costes empresariales.
• Disminuir las quejas. La calidad del servicio y de los productos aumenta con la inteligencia artificial, por lo que también se incrementará la satisfacción de los clientes y se reducirán las quejas.
• Mejora en el conocimiento de los clientes. Con la inteligencia artificial podrás conocer las necesidades reales de tus clientes, tanto actuales como potenciales, y darles lo que necesitan.

En definitiva, la inteligencia artificial es una herramienta básica para cualquier empresa que quiera competir en mercados cada vez más saturados y tomar decisiones rápidas y basadas en datos fiables.

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