En la actualidad, es inevitable oír hablar del boom de la Inteligencia Artificial (IA). Pero, muchas veces, se presenta como algo ajeno o lejano para la gran mayoría de pequeñas y medianas empresas (pymes). El objetivo de este blog es recopilar dos ejemplos concretos de cómo la IA puede ser aplicada en cualquier empresa, facilitando el análisis de la información y la toma de decisiones rápidas y fundamentadas.
Además, la situación actual favorece la adopción de estas tecnologías. Los avances tecnológicos son rápidos y existen líneas de ayudas a la transformación digital como el Kit Consulting y el Kit Digital, que financian el 100% el asesoramiento previo y la implementación de estas soluciones en pymes.
USO DE MODELOS DE LENGUAJE (LLM’S) EN TU PYME
A fecha de hoy, prácticamente todos hemos oído hablar de ChatGPT, como una potente herramienta de apoyo en la búsqueda de información, en la generación de contenido o en la resolución de problemas. Pero, sobre todo, enfocada a un uso individual. Y nos surge la pregunta. ¿Es posible disponer de una herramienta similar a ChatGPT, pero específica para nuestra empresa?
La respuesta viene asociada a una tecnología, no tan conocida por nombre, pero que es la base de soluciones como ChatGPT. Los modelos de lenguaje LLM’s (Large Language Models) son sistemas de IA capaces de entender y generar lenguaje humano a través del procesamiento de enormes cantidades de texto. La utilidad de estos sistemas LLM’s es muy variada. Pongamos 2 ejemplos concretos:
- ChatBots Inteligentes para comunicaciones con clientes, proveedores y empleados. Con los LLMs se pueden construir ChatBots que son capaces de tomar información específica de la empresa y responder a preguntas o gestionar peticiones de clientes, proveedores o empleados. Las peticiones las puede resolver el ChatBot (si se le ha programado para ello) o derivarlas a una persona encargada de atenderla.
- Agentes Inteligentes para la gestión documental y de datos de diferentes fuentes. Los LLMs pueden utilizarse también como una interfaz de texto para acceder a datos de diferente naturaleza. No solo eso, sino que puede extraer los datos de las fuentes que se le permita y generar un informe en base a los mismos. Puede darse más complejidad y, en base a los datos, generar gráficas, diagramas e incluso predicciones.
A la hora de implantar estas soluciones personalizadas para cada empresa, se debe partir de un análisis inicial, en el que se valoren diferentes alternativas para la solución:
- Ventajes e inconvenientes del uso de LLM’s privados (OpenAI o Google) u OpenSource y sus consecuencias pertinentes en la privacidad de los datos.
- Limitaciones a las fuentes de datos sobre la que pueden trabajar los modelos (que se utilice únicamente información privada de la empresa o tenga acceso abierto a cualquier otra fuente de información).
En resumen, tenemos ya la tecnología (y es cada vez más accesible) que permitirá, por ejemplo:
- A un técnico, realizar cualquier consulta sobre cualquier dato que esté disponible en un manual de mantenimiento u operación de una determinada máquina.
- A cualquier empleado, realizar consultas personalizadas de RRHH de manera inmediata y desatendida.
- A un cliente, consultar de manera personalizada los servicios de nuestra empresa.
- A un directivo, generar informes estructurada sobre la evolución o desempeño de la empresa.
ANALÍTICA DE DATOS MEDIANTE IA
A diferencia del uso de LLM’s, el análisis de datos con IA requiere una cantidad significativa de datos históricos. El primer paso, una revisión detallada de los datos disponibles, para garantizar:
- Que tenemos suficientes datos de partida para realizar un análisis avanzado. Y esto implica tanto tener datos durante suficiente tiempo (meses, años, en función de la variabilidad del proceso), como tener datos con la suficiente frecuencia (dependiendo del proceso, puede no aportar valor tener 1 dato horario. O diario).
- Que todos los datos son accesibles. Cada vez más nos encontramos con fuentes de datos no conectadas (aplicaciones de proveedores que sólo se pueden consultar a través de la propia aplicación y no permiten, de primeras, acceso externo).
- Que todos los datos son veraces. Eliminando datos falsos, duplicados, lecturas anómalas o valores nulos.
Una vez que hemos revisado que tenemos datos disponibles, y que son válidos, ya podemos plantear el siguiente paso. ¿Qué valor podemos obtener de ellos?
Una de las posibles respuestas a esta pregunta nos la da la aplicación de modelos de IA para el análisis predictivo y la generación de modelos a partir de dichos datos. Recogemos algunas de sus aplicaciones concretas, en función del tipo de empresa:
Para empresas industriales:
- Análisis de calidad predictiva: anticiparnos a desviaciones de calidad en la producción.
- Mantenimiento predictivo : detectar ineficiencias en los equipos, para adaptar el mantenimiento preventivo o predecir averías
- Optimización de la producción : establecer modelos de funcionamiento óptimo de los procesos y buscar, en cada momento, la combinación óptima de consignas para mejora de la productividad.
- Modelos energéticos : reducir los consumos eléctricos a partir de la predicción de funcionamiento de las instalaciones y la búsqueda de consignas óptimas.
Para empresas de servicios industriales, proveedores de equipos o instaladores:
- Mantenimiento predictivo: ofrecer un valor añadido a los servicios de mantenimiento, mediante la supervisión remota de los equipos, para detectar ineficiencias, adaptar el mantenimiento preventivo o predecir averías.
- Tarificación inteligente: adaptar las tarifas de los servicios a la predicción de demanda existente.
KIT CONSULTING Y KIT DIGITAL
La apuesta de las administraciones públicas por la implantación de estas tecnologías en el tejido empresarial es decidida y va acompañada de importantes líneas de apoyo, para facilitar su paulatina extensión a cada vez mayor número de empresas. Durante el segundo semestre de 2024 y a lo largo de 2025 estarán disponibles 2 importantes líneas de ayuda para pymes, orientadas a aumentar el uso de la IA.
- Kit Consulting – orientado al asesoramiento inicial para la implantación de este tipo de soluciones. Permite a las pymes disponer de un bono de 12.000 € (empresas entre 10 y 50 trabajadores), 18.000 € (50-100 trabajadores) o 24.000 € (100 – 250 trabajadores) para la contratación de diversos servicios, sin coste para la empresa.
- Kit Digital – la nueva convocatoria del kit digital, prevista para el último trimestre de 2024, incorporará nuevas categorías de servicios para las empresas del Segmento IV (entre 50 y 250 trabajadores) para la gestión de procesos con IA y la analítica avanzada con IA, con bonos por importes entre 25.000 € y 29.000 €
ITCL Centro Tecnológico es un asesor digital acreditado para la prestación de servicios dentro del Kit Consulting y del Kit Digital, que te acompañará en la identificación de posibles proyectos basados en Inteligencia Artificial, en el asesoramiento previo para la selección de funcionalidades particulares para cada caso de uso y en la implantación final de dichas soluciones.
No dejes pasar la oportunida de implementar la Inteligencia Artificial en las Pymes. ¡El momento de actuar es ahora!
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Ingeniero de Organización Industrial por la Universidad de Valladolid. Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos por la Universidad de Burgos. Ingeniero Desarrollo de Negocios de ITCL.
Posee amplia experiencia tanto en el ámbito técnico como en el de desarrollo de negocio. Más de 10 años en proyectos de instalaciones industriales. En los últimos 5 años, complementando su responsabilidad técnica con la gestión comercial completa, desde la prospección inicial de nuevos clientes, la identificación de proyectos potenciales y el apoyo a la definición técnica y económica, hasta el seguimiento de los proyectos ejecutados y la gestión postventa