En el panorama empresarial actual, la inteligencia artificial (IA) y la automatización emergen como motores clave de la transformación digital. Según nuestro partner UiPath, estas tecnologías continuarán redefiniendo la forma en que vivimos e interactuamos con la tecnología en el 2024. 

Tras presenciar el impacto revolucionario de la IA generativa en el 2023, las empresas se preparan para una nueva ola de innovación impulsada por estas siete tendencias destacadas. Si le interesa saber más sobre las 7 tendencias de IA que hemos recolectado, siga leyendo. 

7 tendencias de IA y automatización que debe conocer

Las más importantes son:

1. Liderazgo activo en IA

La IA ya no es solo una herramienta, sino un imperativo estratégico para los líderes empresariales. La búsqueda de valor tangible a corto plazo mediante la automatización está llevando a una adopción generalizada de la IA en diversas industrias. Los líderes que aprovechan estas tecnologías emergentes pueden obtener una ventaja competitiva significativa al mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones.

2. Casos de uso de AI + automatización en auge

El procesamiento inteligente de documentos (IDP) y la minería de procesos son ejemplos de casos de uso de IA y automatización que están experimentando un rápido crecimiento. Estas soluciones permiten a las empresas automatizar tareas complejas, como la extracción y clasificación de datos, lo que conduce a una mayor eficiencia y precisión en los procesos comerciales.

3. Transparencia en las organizaciones

La minería de procesos impulsada por IA ofrece una visibilidad sin precedentes en las operaciones empresariales. Al proporcionar una vista completa de los procesos, desde el inicio hasta el final, las organizaciones pueden identificar áreas de mejora y optimización continua. Esta transparencia también es fundamental para garantizar la conformidad regulatoria y la gestión de riesgos.

4. Asistentes virtuales potenciados por LLMs

Los asistentes virtuales están evolucionando gracias a los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs), como GPT-3. Estos modelos permiten a los asistentes comprender y ejecutar tareas con un nivel de precisión y sofisticación sin precedentes. Desde la programación de reuniones hasta la generación de informes, los asistentes virtuales están cambiando la forma en que trabajamos y nos comunicamos.

5. Nueva era de automatización

La IA está impulsando una nueva era de automatización, con la aparición de robots de software auto-reparables y la generación automática de pruebas. Estas capacidades avanzadas permiten a las empresas automatizar procesos complejos y adaptarse rápidamente a los cambios en el entorno empresarial. La automatización inteligente también está mejorando la escalabilidad y la flexibilidad de las operaciones comerciales.

6. Enfoque en una IA segura

A medida que la IA se vuelve más omnipresente, las organizaciones están adoptando un enfoque más proactivo hacia la seguridad y la gobernanza. El establecimiento de políticas y procedimientos claros para mitigar riesgos y garantizar la privacidad de los datos es fundamental para construir la confianza en estas tecnologías emergentes. La ética y la responsabilidad son componentes clave de una IA segura y confiable

7. Redefinición del trabajo

La IA está transformando fundamentalmente la naturaleza del trabajo humano. A medida que las tareas rutinarias se automatizan, surge la necesidad de habilidades y roles nuevos y adaptativos. La capacidad de colaborar de manera efectiva con la IA se convierte en una competencia esencial para los profesionales del futuro. La capacitación y el desarrollo continuos serán cruciales para garantizar una fuerza laboral preparada para el mundo digital del mañana.

Estas siete tendencias de IA y automatización representan solo el comienzo de una emocionante nueva era de innovación y crecimiento empresarial. En Epidata, estamos comprometidos a estar a la vanguardia de estas tendencias, ofreciendo soluciones innovadoras y adaptadas a las necesidades cambiantes de nuestros clientes. 

Si desea explorar más sobre cómo nuestra asociación con UiPath está impulsando la innovación, lo invitamos a visitar nuestro sitio web.

Acerca de Epidata

Empresa global de capitales privados especializada en outsourcing de innovación, dedicada a brindar servicios de desarrollo y diseño de software, modernización de aplicaciones, RPA, aprendizaje automático y Big Data, entre otros. Sus soluciones transforman negocios, optimizan operaciones y generan mejores experiencias digitales para clientes y colaboradores.

Epidata posee alianzas con empresas líderes en innovación y conocimiento como Microsoft, GitLab, Mulesoft, Salesforce, Oracle, MariaDB, Red Hat, UiPath, Datadog y FCEyN – UBA (Universidad de Buenos Aires).

Epidata opera en Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Perú, Uruguay y Estados Unidos (San Francisco, California), donde cuenta con un historial de apoyo exitoso a corporaciones multinacionales como Stanford Research Institute International, JP Morgan, Tenaris, Turner, Telecom, HSBC, Monsanto, Walmart, entre otras.

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Como parte de su consolidación como líder de servicios de outsourcing de innovación en el mercado latinoamericano, Epidata y GitLab, presentaron en Argentina cómo la Inteligencia Artificial puede impulsar las prácticas DevSecOps para mejorar y acelerar la entrega de aplicaciones de alta calidad. 

Buenos Aires, 3 de octubre de 2023 – Epidata, empresa líder en outsourcing de innovación y desarrollo de software, con presencia en Latinoamérica y USA; y GitLab, la plataforma en DevSecOps número uno del mundo potenciada por IA presentaron en un desayuno exclusivo las novedades entorno a la plataforma.

Durante el evento se exploraron las últimas tendencias en el ámbito de DevSecOps, enmarcados en el título de «Potenciando el Desarrollo con IA + Seguridad». Dicho encuentro tuvo lugar el pasado 3 de octubre en un desayuno en el Hotel 725 Continental, donde los presentadores ofrecieron una visión única sobre cómo la colaboración entre Epidata y GitLab está transformando la industria en esta práctica.

Asimismo, los líderes y profesionales del desarrollo de software asistentes, participaron activamente de las nuevas visiones con IA en un mundo de innovación, donde expertos de Epidata y GitLab compartieron conocimientos sobre cómo potenciar proyectos de desarrollo, adoptar las mejores prácticas de seguridad y aprovechar la inteligencia artificial en las estrategias de DevSecOps, logrando mejoras en performance y optimizando las rentabilidades de los negocios en los cuales se insertan.

El evento contó con la participación destacada de figuras clave como Rodrigo Ríos (LATAM Channel Sales GitLab), Romer Gonzalez (Account Executive GitLab), Rafael Alvarez (Account Executive GitLab) y Ricardo Amarilla (Customer Success Manager en GitLab), que tuvieron la gran capacidad de generar una experiencia enriquecedora, en cuanto al intercambio de opiniones y conocimiento.

Este evento no solo fue una oportunidad para aprender sobre las últimas tendencias en desarrollo de software, sino también para establecer conexiones valiosas y dialogar con líderes de la industria. Por eso, ambas empresas esperan haber aportado su colaboración, innovación en DevSecOps a un nivel completamente diferente y ayudado al futuro del desarrollo de software.

Conozca más sobre las soluciones innovadoras que están disponibles en

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En Epidata seguimos acompañando la innovación. Y una de las grandes transformaciones que está impactando en la industria actualmente es la inteligencia artificial, a través de herramientas como ChatGPT. ¡Pero no es la única! Por ejemplo, nuestro partner Microsoft recientemente ha presentado Microsoft 365 Copilot.

Esta solución se presenta como “un copiloto para el trabajo”, a raíz de sus funciones útiles para los usuarios y las empresas, que prometen generar un aumento en la productividad y la calidad de los trabajos del día a día. A continuación, le explicaremos cómo Microsoft 365 Copilot permite potenciar la transformación digital a través de la inteligencia artificial.

Microsoft 365 Copilot: ¿qué es y de qué manera funciona?

Microsoft 365 Copilot es una herramienta que combina grandes modelos de lenguaje (LLM) con datos de negocio, para funcionar con las aplicaciones de Microsoft 365. El objetivo no es otro que mejorar la creatividad, la productividad y las habilidades de los usuarios, a través de funciones de inteligencia artificial.

Por el momento, la herramienta está en fase de prueba con clientes empresariales seleccionados. Este servicio funcionará con los clientes de Microsoft 365 de dos maneras:

• A través de la integración tradicional con las aplicaciones de Microsoft 365, que las personas utilizan diariamente. Por ejemplo, Word, Excel, PowerPoint, Outlook o Teams.
• A través de una experiencia completamente nueva e innovadora: Business Chat. Business Chat funciona en LLM, con las aplicaciones de Microsoft 365, calendario, correos electrónicos, chats, documentos, reuniones y contactos de un cliente para hacer tareas que antes no podían realizarse. Entonces, puede indicarle a Business Chat que realice una tarea. Por ejemplo, “explíquele a mi equipo de trabajo las actualizaciones que hemos tenido sobre la estrategia de marketing durante la última semana”. Así, hará actualizaciones de estado automáticas según las reuniones, los correos electrónicos y los chats de la semana.

Cómo Microsoft 365 Copilot podrá generar una nueva forma de trabajar

La clave de esta nueva herramienta es que el usuario -y, en consecuencia, las empresas- van a poder aumentar la productividad, sin perder el control. Es decir, siempre será posible elegir qué funcionalidades de la inteligencia artificial se conservan y cuáles se modifican, mejorando la calidad de las tareas a través de la automatización.

Como resultado, se puede mejorar la creatividad en Word, el análisis de fórmulas en Excel o el diseño en PowerPoint, entre otras. Y esto funciona a través de la combinación de la potencia de los grandes modelos de lenguaje con los datos y las aplicaciones de usuario, para que las palabras -indicaciones- se transformen en una herramienta de productividad.

Además, Microsoft Copilot 365 basa su funcionamiento en el contexto de cada negocio. Al analizar la información, se pueden ofrecer resultados relevantes y procesables según cada compañía, siempre garantizando la seguridad y la eficiencia.

Los cambios en los flujos de trabajo

Por eso, el flujo de trabajo de los equipos de trabajo podrá transformarse con estos productos de Office 365:

• Copilot en Word. Podrá escribir, editar, resumir y crear junto a las personas mientras éstas trabajan.
• Copilot en PowerPoint. El proceso de creación de presentación será más creativo, al convertir las ideas en una presentación diseñada a través de comandos de lenguaje natural.
• Copilot en Excel. Es capaz de ayudar a desbloquear información, identificar tendencias o crear visualizaciones de datos con un aspecto profesional, en una fracción del tiempo.
• Copilot en Outlook. Es útil para sintetizar y gestionar la bandeja de entrada para permitir que se dedique más tiempo a una comunicación real.
• Copilot en Teams. Permite que las reuniones sean más productivas, con resúmenes en tiempo real y puntos de acción directo en el contexto de la conversación.
• Copilot en Power Platform. Podrá ayudar a desarrolladores de todos los niveles de habilidad a acelerar el desarrollo con herramientas de low code, con la introducción de dos nuevas capacidades dentro de Power Apps y Power Virtual Agents.
• Business Chat. Se encarga de reunir datos procedentes de documentos, presentaciones, correo electrónico, calendario, notas y contactos para ayudar a resumir chats, escribir correos electrónicos, encontrar fechas clave o incluso redactar un plan basado en otros archivos del proyecto.

El empoderamiento de los equipos de trabajo

En resumen, esta herramienta promete transformar el circuito de trabajo de las compañías, para garantizar la eficiencia y la productividad basada en la automatización de tareas. Por eso, en Epidata creemos que la IA propuesta por Microsoft puede convertirse en una herramienta de empoderamiento de equipos de trabajo, para que cada empresa pueda conseguir más y mejores objetivos.

En Epidata buscamos la constante suma de nuevas tecnologías, con el fin de seguir evolucionando y llevando a nuestros clientes soluciones disruptivas a través de nuestra propuesta de Outsourcing de Innovación.

Lo invitamos a presenciar nuestro próximo webinar: “IA: la visión de Microsoft y Epidata aplicada a su negocio”. Inscríbase gratuitamente.

*Referencias: adaptado de Microsoft (2023): https://news.microsoft.com/es-xl/presentamos-microsoft-365-copilot-su-copiloto-para-el-trabajo/ 

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Epidata posee alianzas con empresas líderes en innovación y conocimiento como Microsoft, GitLab, Mulesoft, Salesforce, Oracle, MariaDB, Red Hat, UiPath, Datadog y FCEyN – UBA (Universidad de Buenos Aires).

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Año tras año, vemos cómo la inteligencia artificial ha adquirido una gran popularidad a raíz de diferentes herramientas, como ChatGPT. Y lo cierto es que el futuro de la inteligencia artificial puede ser muy positivo, dado que las empresas pueden aprovechar esta tecnología para impulsar sus procesos de trabajo.

Incluso, según Gartner, el 70% de las organizaciones tendrán estructuras de IA operativas y de alta madurez para el año 2025. Lo mismo sucede con Forrester, que lanza una predicción contundente: 1 de cada 5 organizaciones duplicará las inversiones en IA de cara a los próximos años.

Ahora bien, ¿cuáles son esos usos que podrán observarse de cara a los próximos años? Nuestro partner UiPath ha indicado 5 de ellos que podrían ser claves para el futuro de la inteligencia artificial. En este artículo, le contamos cómo las IAs potenciarán la innovación de las empresas durante los próximos años.

5 usos innovadores que serán parte del futuro de la inteligencia artificial en las empresas

Cabe resaltar que, según UiPath, la IA no será una solución mágica que se podrá implementar del mismo modo en todas las compañías. Para hacerlo, es necesario entender cuáles son las estructuras subyacentes a cada uno de los procesos y las funcionalidades básicas que una IA puede optimizar, siempre en base a los objetivos planificados.

Si bien es necesario destacar que muchas de estas innovaciones ya están en marcha, en unos años, estas aplicaciones de la inteligencia artificial podrán estar muy pulidas. Por esta razón, le presentamos las 5 aplicaciones que podrán ser parte del futuro de la inteligencia artificial en las empresas, según UiPath:

1. Futuro de la inteligencia artificial: interpretación de documentos

La inteligencia artificial (IA) está mejorando la capacidad de interpretar y comprender los documentos de manera más precisa y rápida, por lo que esta tarea será clave para el futuro de la inteligencia artificial. En los próximos años, se espera que la IA desarrolle aún más su capacidad para extraer información valiosa y relevante de grandes cantidades de documentos de texto, lo que permitirá a las empresas y organizaciones procesar datos más rápido y tomar decisiones más informadas.

2. Reconocimiento Visual Artificial

La IA está mejorando rápidamente la capacidad de los sistemas de visión computarizada para reconocer objetos, rostros y escenas. En los próximos años, se espera que la IA mejore aún más la precisión y la capacidad de análisis de los sistemas de visión por computadora, lo que permitirá a las empresas y organizaciones automatizar tareas como la inspección de calidad y la vigilancia.

3. Futuro de la inteligencia artificial: Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

La IA está transformando el procesamiento del lenguaje natural (PNL), permitiendo a los sistemas comprender el lenguaje humano y responder de manera efectiva. En un futuro, se espera que la IA mejore aún más la capacidad de los sistemas de PNL para comprender el lenguaje natural en diferentes idiomas, dialectos y contextos, lo que permitirá a las empresas y organizaciones automatizar tareas como la atención al cliente y la clasificación de correos electrónicos.

4. Descubrimiento científico: minería de procesos y minería de tareas

La IA está cambiando la forma en que se hace el descubrimiento científico. En los próximos años, se espera que la IA mejore la capacidad de los científicos para analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones y relaciones ocultas. La minería de procesos y la minería de tareas son dos técnicas que se espera que se beneficien significativamente de la IA, lo que permitirá a los científicos descubrir nuevas formas de abordar problemas complejos.

5. Analítica predictiva

La IA está transformando la analítica predictiva, permitiendo a las empresas y organizaciones predecir el comportamiento futuro de los clientes, las tendencias del mercado y otros eventos importantes. En los próximos años, se espera que la IA mejore aún más la capacidad de los sistemas de analítica predictiva para procesar grandes cantidades de datos y generar predicciones más precisas, lo que permitirá a las empresas y organizaciones tomar decisiones más informadas.

Los usos de la inteligencia artificial seguirán potenciando los distintos sectores de la industria

Según UiPath, potencialmente no habrá industria que no llegue a tener una influencia de la inteligencia artificial. Todos los sectores, en mayor o menor medida, se beneficiarán de la automatización. Por ejemplo, los servicios bancarios y financieros, las telecomunicaciones, las industrias farmacéuticas o los recursos humanos son algunas de las áreas que mejorarán con la implementación continua de nuevas funciones automatizadas.

En Epidata acompañamos la transformación de las empresas a través de nuestros desarrollos de outsourcing de innovación. Por este motivo, elegimos UiPath como una de las herramientas que nos permite utilizar funciones clave para el futuro de la inteligencia artificial, para cubrir las principales necesidades de automatización de los procesos corporativos de nuestros clientes.  

*Referencias: adaptado de UiPath (2022): https://www.uipath.com/blog/ai/5-common-artificial-intelligence-business-scenarios

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Epidata posee alianzas con empresas líderes en innovación y conocimiento como Microsoft, GitLab, Mulesoft, Salesforce, Oracle, MariaDB, Red Hat, UiPath y FCEyN – UBA (Universidad de Buenos Aires).

Epidata opera en Argentina, Chile, Colombia, Perú, Uruguay y Estados Unidos (San Francisco, California), donde cuenta con un historial de apoyo exitoso a corporaciones multinacionales como Stanford Research Institute International, JP Morgan, Tenaris, Turner, Telecom, HSBC, Monsanto, Walmart, Asana, entre otras.

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¿Sabía que el campo de las IAs y Machine Learning está creciendo significativamente? Especialmente, aplicadas en el campo de DevOps. En este sentido, es algo que menciona nuestro partner Gitlab, ya que tanto la IA (inteligencia artificial) como el ML están revolucionando la forma de trabajar. Le contamos todo al respecto.

El éxito de las IAs y ML en los proyectos DevOps

En los últimos años hemos asistido a una explosión de proyectos de inteligencia artificial, machine learning y otros tipos. Empresas como Hugging Face y aplicaciones como DALL-E 2 han dado a conocer el potencial que las IA y ML pueden aportar a los proyectos DevOps.

A medida que las organizaciones continúan aprendiendo a utilizar el software como diferencial estratégico, la capacidad de innovar y aprovechar la cantidad cada vez mayor de datos a los que tienen acceso las compañías se ha convertido en una de las claves para mejorar la innovación empresarial.

Sin embargo, muchos proyectos de inteligencia artificial/aprendizaje automático se estancan debido a varios retos que comprenderán aquellos profesionales del software que hayan estado presentes desde los primeros días de DevOps. Más concretamente, la adopción y optimización de IA/ML en las empresas se han visto obstaculizadas por la falta de repetibilidad de los experimentos, la disparidad del uso de herramientas y las deficiencias del trabajo en equipo. 

Un nuevo modelo para el modelado de datos

Una de las primeras formas de abordar este problema es asegurarse de que exista un modelo que permita al equipo razonar sobre la visión estratégica de la IA y ML en su organización. Una vez establecido esto, es importante pensar en las «tareas pendientes» tácticas para sentar las bases de ese trabajo.

Desde el punto de vista estratégico, son muchos los equipos que deben unirse para que un programa de IA/ML tenga éxito. En primer lugar, hay que adquirir los datos y transformarlos en un conjunto de datos limpios y utilizables. A menudo denominado «DataOps», esto abarca todos los típicos procesos «ETL» o de extracción, carga y transformación por los que tienen que pasar los datos para ser útiles para los equipos. 

A partir de ahí, hay que producir las cargas de trabajo de datos a través de MLOps. Por ejemplo, la experimentación, formación, pruebas y despliegue de modelos significativos basados en los datos ya extraídos y transformados. Una vez completados estos dos pasos, por fin podrá comprender cómo crear casos de uso de producción para sus datos. 

Puede utilizar el ML aplicado para centrarse en la mejora de las experiencias de los usuarios (UX), para previsiones financieras o para tendencias generales y análisis de diversas partes de su negocio. Dada la complejidad de esta cadena de valor, conocer la historia de DevOps puede ser clave para abordar estos problemas. 

DevOps e IAs/ML para combatir los silos

Al igual que las distintas fases de obtención y aplicación de IA/ML para usos empresariales, el desarrollo de software consta de muchos equipos, pasos y habilidades para lograr los objetivos corporativos estipulados. Por eso, hace años, la gente ideó este concepto de «DevOps», al combinar equipos y hacer que trabajen juntos en un ciclo de mejora continua sobre los mismos objetivos, para combatir los silos y las ineficiencias.

Los equipos de ciencia de datos utilizan herramientas especializadas que no se integran con las herramientas del ciclo de vida de desarrollo de software que ya utilizan. Esto hace que los equipos trabajen en silos, lo que crea fricciones en el desarrollo, junto con la típica falta de previsibilidad y agilidad. 

Las empresas y los equipos de software a menudo no aprovechan los datos que tienen a disposición. A su vez, los modelos tardan meses en entrar en producción, momento en el que pueden estar desfasados o por detrás de los competidores. Además, la seguridad y la ética de los datos suelen tratarse como algo secundario, y esto supone un riesgo para las organizaciones, frenando la innovación.

La importancia de aprender del pasado

Si algo nos han enseñado las últimas décadas de evolución de «DevOps» es que romper los silos entre los equipos a través de las herramientas y los procesos que utilizan resulta rentable para las empresas. A medida que su equipo comienza su viaje hacia las IAs/ML, deberá considerar cómo puede consolidar los equipos juntos, asegurándose de que trabajan de forma eficiente.

Así, mantener un programa de inteligencia artificial/aprendizaje automático exigirá mejorar los procesos y herramientas que utilice su equipo. Esto permitirá a sus equipos extraer, transformar y cargar datos de forma eficiente. Además, podrá ajustar, probar y desplegar modelos de forma eficaz, aprovechando la IA/ML, generando valor para las partes interesadas a largo plazo.

La cultura DevOps en Epidata

En este sentido, en Epidata también buscamos garantizar la creación de valor en todos nuestros proyectos. Por eso, tenemos un equipo DevOps certificado en Gitlab, una plataforma completa que nos garantiza la innovación constante y la escalabilidad en el proceso de creación de software. Esto es algo que aplicamos en nuestros desarrollos, con el objetivo de generar una visión consistente entre todos los equipos de trabajo. 

Ahora que sabe de qué manera influyen las IAs y el ML en DevOps, lo invitamos a que conozca algunas de las innovaciones que hemos implementado en nuestra área especializada, para desarrollar todo tipo de proyectos en menor tiempo y costo. ¡Contáctenos o conozca alguno de nuestros casos de éxito DevOps! 

*Referencias: adaptado de GitLab (2022): https://about.gitlab.com/blog/2022/11/16/how-is-ai-ml-changing-devops/ 

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