La compañía SAS dice que Colombia es uno de los que más está avanzando en su implementación en la región.
Las economías que tienen una mayor cultura analítica y de adopción de inteligencia artificial (IA) son las que más están creciendo.
Así lo establece un análisis realizado por la compañía SAS, Software de Analítica & Soluciones, una de las líderes en analítica avanzada e inteligencia artificial.
La firma comparó reportes de crecimiento de países del Fondo Monetario Internacional FMI con los del estado de adopción de estrategias de Inteligencia Artificial elaborados por la CAF.
La conclusión es que, para el caso latinoamericano, los países que más crecen en uno y otro ránking son los mismos: Colombia, Argentina, Brasil, Perú y México.
No es una casualidad, dice la firma. La adopción de una cultura analítica y de datos, y el desarrollo de estrategias para la adopción de IA en los países están dinamizando el comportamiento de empresas y sectores, generando un impulso y crecimiento de la economía de los países, según José Mutis O., country manager de SAS para Colombia y Ecuador.
Los sectores más dinámicos con IA son el comercio, que según el Dane es el mayor dinamizador de la economía y que es uno de los que más usan la IA con el fin de identificar tendencias y patrones de consumo por parte de las personas.
En Colombia, según un estudio de SAS e IDC, el uso de la Inteligencia Artificial para este fin alcanza el 44% de las empresas.
La adopción de la cultura analítica y de inteligencia artificial ha venido creciendo de manera importante en los países latinoamericanos en los últimos años. En promedio, el 47% de las organizaciones ya usa IA, y el 60% de esas empresas usan específicamente soluciones para Business Intelligence y Analítica como parte de una estrategia empresarial, según Mutis.
¿En dónde más se aplica intensivamente la IA?
En el sector financiero hemos ayudado en temas de detección de fraude. Con la IA, a través de los algoritmos en los puntos de contacto con los clientes, podemos ver los patrones y determinamos si son normales o anormales en la interacción con la entidad.
Luego del análisis de datos nos arroja si una o varias operaciones son un fraude, pues determina que no es un estándar del comportamiento habitual del cliente. Por ejemplo, los canales que nunca usa y el sistema detecta patrones que están por fuera del comportamiento. Si esto se multiplica por el número de clientes, transacciones y canales, hay una aplicación de la IA que nos permite en analítica de datos a tomar las mejores decisiones.
Y la IA puede ayudar con problemas de la sociedad, como el hambre?
Esta es la llamada data for good. En SAS tenemos una definición del uso responsable y ética de la IA. Debe ser justa, transparente y responsable. Ya hay organizaciones para ayudar a que la IA basada en datos promueva el bienestar humano. Por ejemplo, en desastres naturales se pueden analizar rápidamente las necesidades de la gente, como arreglar la electricidad rápidamente para recuperar una zona en particular.
¿Quiénes están usando más la IA?
La adopción de la IA y la analítica vienen impulsadas por las empresas grandes. El sector financiero impulsa mucho el uso de estas tecnologías.
También el retail y manufactura por los volúmenes de datos, pero hoy la democratización nos permite ponerla en práctica a cualquier empresa. Con la nube nos permite poner en un paquete estas prácticas y los costos han disminuido fuertemente.
Hay una oportunidad para las empresas colombianas con la analítica y la IA que ponemos al servicio del análisis de datos, para tomar mejores decisiones. Este concepto permite que estas organizaciones ya van teniendo acceso para ver los patrones de consumo, compra y relaciones.
¿El crimen también puede tener acceso a la IA?
En Colombia ha habido un avanzado uso para detectar anomalías. El sistema financiero está muy regulado y la banca se ha blindado y hay regulación para intervenir flujos de dinero que no son lícitos.
Trabajo con el Gobierno y las autoridades
Hemos colaborado con el Gobierno y empresas en eventos fraudulentos que buscan atacar entidades y personas. Podemos detectar conexiones y redes de los delincuentes.
Las herramientas nos permiten un aprendizaje automático con machine learning para quienes están en el lado correcto, para identificar al delincuente. Hemos ayudado a la Policía en dónde se podrían estar redes criminales por el procesamiento de computer visión, por análisis de cámaras en varias ciudades del país.
En varios sectores del gobierno y entidades hay un avance pues están haciendo uso intensivo de las herramientas. Hay un volumen importante de datos que se ponen a disposición de quienes toman decisiones. Otro sector importante es el de la salud, por ejemplo para distribuir medicamentos, médicos, distribuir vacunas y analizar los costos de llevar alimentos a las zonas más críticas o difíciles.
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