LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS ORGANIZACIONES: LA CONTRIBUCION DEL ENTORNO DE MICROSOFT AZURE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ORGANIZATIONS: THE CONTRIBUTION OF THE MICROSOFT AZURE ENVIRONMENT Prof. Dr. Gabriel Silva Atencio Universidad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología https://orcid.org/0000-0002-4881-181X [email protected] Prof. MBA Jason Galvez Universidad Estatal a Distancia [email protected] Resumen En años recientes la inteligencia artificial ha visto un surgimiento en popularidad no solo aumentando la cantidad de campos donde esta puede ser utilizada, sino que también facilitando el acceso a la misma por diferentes medios como lo pueden ser proveedores locales especializados en estas tecnologías, facilidad de acceso a recursos especializados en estas tecnologías o proveedores en la nube. Esta investigación se realiza por medio del análisis documental donde se hace un enfoque en el valor que generan los servicios de inteligencia artificial que provee Microsoft Azure en la nube, analizando algunos casos de estudio para determinar qué ventajas trajeron estos servicios a las empresas donde se implementaron. Al finalizar la investigación se logra determinar que dos de los elementos que tienen una tendencia a verse mejorados al utilizar la inteligencia artificial de Azure son la satisfacción del cliente y la optimización del uso de los recursos de la compañía, pero además de esto dependiendo del ámbito donde se implemente y la forma en que se use se puede tener una mayor facilidad al acceso de información de la empresa o aumento en la precisión de predicciones de diferentes procesos. Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Microsoft Azure, Computación en la nube, Servicios compartidos, Satisfacción al cliente. Abstract In recent years artificial intelligence has seen a great surge in popularity not only increasing the fields it can be applied to but also making it easier for potential customers to gain access to it, be it access to local suppliers of artificial intelligence solutions, easier access to specialists in the field, or cloud alternatives. This research is done by analyzing different documents focusing in the value this technology provides mainly the solutions by Microsoft Azure, we look at different case studies of companies that use this kind of solutions to help determine the advantages these organizations obtained by the use of these services. At the end of this research we find that two aspects that are pretty common to see improved by the use of Microsoft Azure Artificial Intelligence solutions is customer satisfaction and better use of company resources, but also depending of the way the solutions are used and the field where it is implemented companies might also see collaborators having an easier time accessing knowledge bases in the company and better predictions in different processes. Keywords: Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Shared Services, Customer Satisfaction. Introducción En la mayoría de los ámbitos organizacionales para lograr mantener una ventaja competitiva y sobresalir dentro del mercado es importante y necesario adaptarse a los cambios en tecnologías que se dan de forma constante, buscando la forma de incorporar estas tecnologías al repertorio de herramientas que hace uso la organización en sus operaciones. Una ciencia que desde los años 50 se considera un campo de estudio (H, 2019) pero que actualmente está viendo un gran surgimiento no solo en su popularidad sino también en su utilidad convirtiéndola en una tecnología disruptiva actual es la Inteligencia Artificial esta pasa de ser puramente un campo de estudio con aplicaciones teóricas muy interesantes a un área que hoy se aprovecha para realizar análisis rápidos de grandes cantidades de datos por medio de la unificación de los conocimientos de la tecnología con las aplicaciones de Big Data, del Internet de las Cosas y de la computación en la nube entre otras tecnologías, en general la Inteligencia Artificial ha tenido mucho valor, en este siglo XXI ha tenido un alto impacto en muchas organizaciones, el aprendizaje automático aumenta la productividad por medio del análisis más rápido de información, también permite reducir el error humano a la hora de hacer labores repetitivas y libera recursos para que puedan ser utilizados de una manera más eficiente, otros campos que se han visto beneficiados son los automóviles que se manejan de forma automática que buscan no solo aumentar la comodidad para los pasajeros sino aumentar la seguridad en las carreteras, predicciones del clima más exactas, predicciones y detecciones de problemas crediticios, con todo esto se puede esperar que la Inteligencia Artificial tome más énfasis en los años a seguir (Shani, s.f.). El que una empresa implemente soluciones de inteligencia artificial puede ser considerado un proceso complicado y costoso requiriendo la colaboración de expertos en temas relacionados con la tecnología además de largas horas de investigación y desarrollo, pero este panorama ha ido cambiando en los últimos años, cada vez tener soluciones informáticas se vuelve más accesible para el público en gran medida esto se da gracias a herramientas que nos permiten tener acceso a recursos de forma fácil y eficiente, un ejemplo de esto es la computación en la nube que desde hace unos 20 años ha ido tomando más y más fuerza en el entorno tecnológico, desplazando la necesidad de contar con grandes recursos de hardware físicos para el correcto funcionamiento de las operaciones transfiriéndolo a el proveedor que mejor se adapte a las necesidades que tengan los clientes ya sea en términos de costos, de la seguridad que proveen, los respaldos que se pueden tener acceso entre otras características (Foote, A Brief History of Cloud Computing, 2017). Uno de estos proveedores de servicios en la nube es Microsoft una compañía de gran renombre en el ámbito de la tecnología, haciéndose famosa inicialmente por su sistema operativo Windows que tiene un porcentaje muy considerable de usuarios a nivel de computadores (Statista, 2020), pero esta se ha enfocado mucho en la plataforma de herramientas en la nube Azure, una decisión que ha traído beneficios considerables para la organización, esta plataforma provee una gran variedad de servicios de tipo Plataforma como Servicio, Infraestructura como Servicio o Software como Servicio a sus clientes, estas permiten atender diferentes necesidades tecnológicas que tengan, algunos de los beneficios que estas herramientas presentan es la reducción de gastos en infraestructura y mantenimiento de hardware, facilidad para escalar servidores soportando un mayor flujo de usuarios o en caso contrario disminución del costo de mantener un servidor si ya no se requieren tantos recursos (Microsoft, s.f.) (Bonhoff, 2020) (Thorp, 2020). El objetivo de este artículo es expandir conocimientos sobre inteligencia artificial utilizando como medio los beneficios que han traído herramientas de esta tecnología, en particular nos enfocamos en aquellas soluciones que provee el sistema en la nube de Microsoft Azure, estos conocimientos se explorarán por medio de un estudio de algunos casos de uso de las herramientas y de los beneficios que estas trajeron a dichas organizaciones. Revisión de la literatura La tecnología está en constante avance trayendo campos totalmente nuevos o reviviendo campos ya existentes que debido a otros cambios en tecnologías dejan de ser una teoría y se convierten en una realidad, estas tecnologías que buscan mover el mercado haciéndose muy notorias y utilizadas suelen llamarse tecnologías disruptivas, para la fecha existen muchas tecnologías que se consideran disruptivas como lo puede ser el internet de las cosas, Big Data, la computación en la nube o la inteligencia artificial (Smith, 2020). La base de esta investigación es la inteligencia artificial, es por lo que es de suma importancia tener el concepto claro, es una ciencia que busca habilitar que las máquinas sean capaces de dar respuestas a diversos estímulos, respuestas similares a las que darían los seres humanos al recibir estos estímulos (West, 2018). Adicionalmente vamos a conocer un poco sobre los orígenes de la inteligencia artificial así como el recorrido que ha tenido esta ciencia a lo largo de los años, de acuerdo con Foote (2016) la idea de esta tecnología nace desde Alan Turing quien en 1950 sugiere la idea de probar el pensamiento de una máquina, este concepto luego fue más elaborado en 1952 con el modelo de Hodgkin-Huxley el cual nos describe un modelo de neuronas que forman una red eléctrica (Foote, A Brief History of Artificial Intelligence, 2016), pero no fue sino hasta 1956 que se acuña el término de Inteligencia Artificial en una conferencia en la Universidad de Dartmouth, en esta conferencia se reúnen varias personas que en conjunto se pueden considerar como los padres de la inteligencia artificial, algunos de los participantes fueron Nathaniel Rochester, el diseñador del primer computador comercial científico el IBM 701 y el fundador de la teoría de la información, Claude Shannon (H, 2019). Luego de esta conferencia se tuvo varios años con avances considerables en Inteligencia Artificial como el proyecto ELIZA, un procesador de lenguaje natural capaz de simular una conversación con un humano, pero problemas empiezan a aparecer en 1973 donde el congreso de Estados Unidos critica los gastos que se hacen en inteligencia artificial lo que ralentiza el crecimiento de esta ciencia, otro problema que se hace aparente en estos años iniciales es que los sistemas creados hasta la fecha como ELIZA son sistemas expertos, esto quiere decir que son sistemas que asumen que la inteligencia humana se puede traducir a un conjunto de reglas o condicionales If-Then en términos de programación, la dificultad que presentan este tipo de sistemas es que limitan en gran manera los usos ya que los sistemas expertos no se desempeñan bien fuera de sus áreas de experticia, por ejemplo un sistema experto tiene problemas con reconocimiento de imágenes, lo que se necesita para mejorar estas tecnologías es buscar la forma que un sistema pueda aprender y adaptarse a diferentes estímulos que se le presenten, esto lleva a el estudio del campo de Redes Neuronales Artificiales, pero este campo de estudio se vio limitado por la capacidad computacional con que se contaba en 1969 (H, 2019). A partir de principios de la década de 1990 el enfoque de la investigación en inteligencia artificial pasa a enfocarse más en algo conocido como agentes inteligentes, estos se enfocan más en obtención de información como lo es recuperación de noticias, compras en línea y exploración de red, esto se ve reforzado por el surgimiento en importancia de Big Data y la necesidad de agilizar la extracción de información red, actualmente muchas de las grandes compañías de tecnología están realizando sus propias investigaciones en inteligencia artificial buscando proveer a sus clientes mayores facilidades que los hagan sobresalir de la competencia lo que implica que esta ciencia sigue creciendo y evolucionando y conforme más datos existan y más requerimientos a nivel de información existan la tecnología se va a volver más prominente (Foote, A Brief History of Cloud Computing, 2017). Se predice que la inteligencia artificial puede aumentar el PIB en aproximadamente 22 trillones de dólares para el año 2030, un 26% de incremento con el PIB del 2018, de cumplirse esta predicción el impacto sería muy considerable aumentando la cantidad de organizaciones en que se hace uso de este tipo de tecnología (Wladawsky, 2018). A nivel de Costa Rica el uso de herramientas de inteligencia artificial puede tener un enorme impacto en las organizaciones, esto dependiendo del nivel de adopción que se tenga en las organizaciones, el estudio de Microsoft y DuckerFrontier nos indica que si se sigue una tendencia de implementación de inteligencia artificial como la que se había tenido hasta el 2018 el aumento de PIB puede ser de un 3,5% si la adopción de las tecnologías disponibles se comporta como el mínimo esperado para el 2030 entonces el aumento sería de aproximadamente un 5,6% y si se tiene una adopción similar a países con un mayor desarrollo tecnológico se puede esperar hasta un 7,8% de aumento en el producto interno bruto (Microsoft, 2019). Una de las grandes ventajas de la inteligencia artificial es que se puede usar para realizar una gran variedad de labores diferentes además de que la versatilidad de la tecnología ya que se puede utilizar en muchos campos del conocimiento distintos, como puede ser su uso en la educación realizando diagnósticos y análisis del conocimiento de estudiantes buscando formas de optimizar el material necesario, en cartografía para el reconocimiento de imágenes o resolución de problemas cartográficos, a nivel de software se puede usar para diseño de soluciones de software optimizadas, en procesos de datos analizando patrones estudiando modelos o comportamientos en grandes colecciones de datos y facilitando el trabajo de científicos o analistas de datos, también a nivel de finanzas, análisis legales, atención a clientes entre otros. Debido a la gran complejidad que tiene la inteligencia artificial se suele dividir en varias ramas, algunos ejemplos de estas son: redes neuronales, sistemas expertos como los mencionados anteriormente, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automatizado (Tyagi, 2020). Las redes neuronales como lo indica su nombre se basa en la neurología, por lo que se caracterizan por hacer uso de nodos o neuronas que reciben uno o varios estímulos los procesan y en base a esto generan un resultado (DeMuro, 2019), existe una gran variedad de formas de acomodar una red neuronal un ejemplo de estas son las máquinas de Boltzman, este tipo de red consisten en una serie de nodos conectados de forma simétrica tomando decisiones sobre en qué estado debería estar cada nodo, encendido o apagado (Hinton, 2007). El aprendizaje automatizado consiste en proveer a un sistema la habilidad de aprender de forma autónoma para poder responder a diferentes situaciones o cumplir con sus funciones de una forma más adecuada, estos pueden utilizar datos preparados específicamente para su aprendizaje con lo que se conoce como algoritmos de aprendizaje supervisados, o lo contrario el uso de información sin organizar dándonos un algoritmo no supervisado, se puede también tener un intermedio de ambos algoritmos, dentro del aprendizaje automatizado existe una subcategoría muy interesante conocida como el aprendizaje profundo esta hace uso de redes neuronales para producir resultados más cercanos a los que daría un humano (Expert System, 2020) (Grossfeld, 2020). Otra rama de interés es la de procesamiento de lenguaje natural, esta consiste en dar la capacidad a computadoras de procesar lenguaje humano dando interpretaciones o respuestas a estímulos provistos en lenguaje natural, tiene una gran cantidad de usos y nos da las bases de un concepto muy interesante tecnológicamente que son las interfaces de usuario conversacionales o CUI por sus siglas en inglés (López, 2019). Los CUI son aquellas interfaces de usuario que permiten a este comunicarse de una forma más natural, por comunicación natural se entiende comunicación por llamadas, mensajes u otros medios donde las preguntas no están predefinidas a diferencia de lo que sería un cuestionario o un formulario tradicional. Los bots son un ejemplo de CUI muy utilizado en la actualidad, estos buscan automatizar sus funciones, trabajan en un medio definido como lo puede ser una aplicación celular, una página web o un sistema de mensajes, existen 2 tipos principales de bots, los Chatbots y los bots de inteligencia artificial. De acuerdo con Machiraju y Modi los chatbots se basan principalmente en reglas, en comparación con los bots de inteligencia artificial son más fáciles de construir y más baratos tanto en infraestructura requerida como costos de implementación, pero esto conlleva a que sus usos sean limitados ya que estos no aplican aprendizaje continuo de sus interacciones. Los bots de inteligencia artificial en contraste sí hacen uso de algoritmos de aprendizaje profundo, así como procesamiento de lenguaje natural, esto les permite no solo atender una mayor variedad de consultas por parte de los clientes, sino que también entre más interactúan mejores resultados dan (Machiraju & Modi, 2018). El acceso a las tecnologías de inteligencia artificial solía ser muy exclusivo a aquellas compañías con los recursos necesarios para mantener personal dedicado a estas tecnologías así como tener la solvencia económica y el interés de invertir en la investigación de las tecnologías para desarrollar soluciones que se amoldaran a las necesidades de la organización, pero en años más recientes se ha tenido un avance considerable en la accesibilidad a estos servicios, ya no es una cuestión imposible tener acceso a algunas soluciones, si bien tal vez sencillas tomando en cuenta el potencial de la inteligencia artificial, muy beneficiosas para las organizaciones, por ejemplo en Costa Rica tener acceso a estudios en estos temas es cada vez más sencillo, existen instituciones como lo es el Tecnológico de Costa Rica que ofrece una especialización en Inteligencia Artificial que tiene como objetivo “Desarrollar los conocimientos necesarios para el uso modelos de inteligencia artificial dentro de las organizaciones” esto provee un punto para los costarricenses interesados en capacitarse y especializarse en estas tecnologías y siendo una institución pública en Costa Rica los costos de este tipo de especializaciones suelen ser bastante accesible para aquellas personas interesadas, otra institución que imparte una especialización en Inteligencia Artificial es Lead University, el plan de estudios de esta especialización se enfoca en el uso de esta ciencia en los negocios y tiene una duración de 6 meses con una modalidad virtual. (Tecnológico de Costa Rica, 2020) (Lead University, 2020). En las organizaciones costarricenses la modernización tecnológica ha traído cambios en las formas tradicionales de realizar transacciones y solicitudes bancarias, cada vez es menos necesario realizar una visita presencial a las oficinas de un banco para realizar diferentes transacciones, ahora desde las aplicaciones móviles que tienen así como las plataformas en línea se pueden realizar consultas de saldos, pagos de deudas, solicitud de trámites entre muchas otras funcionalidades, agilizando de gran manera los diferentes servicios que prestan las instituciones además disminuyendo el recurso humado necesario para atender estas funciones, lo que la inteligencia artificial ha ayudado a algunas entidades bancarias como lo es Bac Credomatic y el Banco de Costa Rica es el uso de chatbots para atender consultas por parte de los usuarios facilitando una atención más eficiente para los clientes siempre con la posibilidad de ser atendidos por personal humano en caso de que la complejidad de la consulta sea mayor, un caso similar es el del ministerio de turismo donde se implementó Mr. Sloth un Chatbot que da ayuda a visitantes de su sitio web a obtener información sobre diferentes tópicos por medio de consultas que se le pueden hacer a el sistema (Ronny, 2019) (Instituto Costarricense de Turismo, s.f.). Otro ejemplo de un sistema en Costa Rica que hace uso de la Inteligencia Artificial es un asistente virtual llamado MAIA por sus siglas en inglés My Artificial Intelligence Advisor, este sistema ayuda al bufete de abogados BG&A Abogados con procesos para atender consultas de forma automatizada, MAIA hace uso del aprendizaje automático y aprendizaje profundo para su funcionamiento, de acuerdo a información publicada en el periódico digital El Financiero este sistema tiene capacidad de atender un millón de llamadas de forma simultánea, además es capaz de agendar citas, transferir llamadas a un ejecutivo para una atención más especializada y crear avisos o alertas cuando hay dificultades para atender una consulta, su desarrollo se basa en tecnologías de inteligencia artificial de IBM y Google (Carlos, 2020). En Latinoamérica hay muchos ejemplos de usos de sistemas basados en inteligencia artificial en muchos ámbitos diferentes, por ejemplo en Brasil se hace uso de reconocimiento facial para buscar y encontrar personas desaparecidas esto por medio de una colaboración entre la organización sin fines de lucro Mãe da Sé y Microsoft, la organización desde 1996 trabaja en la búsqueda de personas desaparecidas, para el 2019 había recibido más de 10,000 registros de personas desaparecidas, de estas ayudó a encontrar 4952 demostrando un esfuerzo enorme, se espera que el sistema de inteligencia artificial ayude a la organización a trabajar de forma más eficiente (Microsoft, 2019). También dentro del ámbito del medio ambiente en México la tecnología ha tenido un impacto positivo por medio de una empresa emergente que usa geolocalización para realizar análisis de calidad de suelo, temperatura y clima en una región, además permite a los agricultores automatizar medidas de respuesta ante condiciones del clima. (Truswell, y otros, 2018) Proveedores como lo es Amazon con su servicio de AWS, Google Cloud Services y Microsoft Azure presentan diferentes herramientas en sus suites de Inteligencia Artificial estas se adaptan a diferentes necesidades del negocio cubriendo servicios como lo es el Amazon SageMaker Studio que da acceso a sus usuarios a herramientas para desarrollar, probar, entrenar y utilizar modelos de aprendizaje automático otras funcionalidades que los tres proveedores presentan son las de chatbots que tienen la capacidad de atender y aprender de interacciones con usuarios buscando reducir la cantidad de recursos invertidos en un centro de atención al cliente y más bien buscan asignar muchas de estas responsabilidades a procesos automatizados, otros servicios que pueden ser de interés para muchos usuarios es la revisión automatizada de código, Predicción automatizada de data buscando prever cambios grandes de información generando cuellos de botella o errores en el funcionamiento de servidores dando recomendaciones de infraestructura, análisis automatizado de imágenes, procesamiento de datos y muchas otras herramientas (Microsoft, s.f.) (Amazon, s.f.) (Google, s.f.). Para fines de esta investigación nos enfocamos principalmente en algunas herramientas que provee Microsoft Azure debido a la gran variedad de herramientas que proveen para muchos sectores, así como las facilidades de pago que tiene ya que la plataforma Azure es famosa por su enfoque de pago granular y por uso, donde se cobra solo lo que se solicita y lo que se utiliza, haciendo que los costos de las tecnologías disponibles en la plataforma de Azure sean ajustables a las necesidades de cada organización, dentro de las herramientas que provee Azure nos interesa explorar, entender y analizar el impacto que pueden tener en diferentes tipos de organizaciones, para esto vamos a tomar en cuenta los casos de estudios mostrados a continuación (Microsoft, s.f.). Hochtief una empresa que tiene más de 140 años de trabajar en el ámbito de construcciones principalmente a nivel Europeo tiene, durante sus operaciones, la necesidad de generar documentación reglamentaria, la organización se apoya de software para crear esta documentación, pero los procedimientos manuales suelen tener sus problemas ya que muchas veces los usuarios no cuentan con el tiempo necesario para llenar los formularios, además el diseño de las soluciones de software a veces no es lo suficientemente intuitivo como para que pueda ser utilizado sin entrenamiento es por estas razones que deciden buscar asistencia de herramientas de inteligencia artificial. La necesidad del negocio que tenía Hochtief era de crear formas de recolectar datos y administrar el conocimiento de una forma más sencilla y amigable, para esto la organización diseña un asistente virtual que puede ser controlado por voz basado en el servicio de Azure Cognitive Services en conjunto con el servicio de Bots de Azure y el servicio de procesamiento de voz (LUIS, por sus siglas en inglés Language Understanding Intelligent Service), el hecho de que las soluciones de inteligencia artificial se basen en Azure permitió que el sistema interactúe con otros servicios de Azure que realizan trabajos en segundo plano, Brand el líder del equipo de transformación digital que impulsó la creación de este asistente virtual comenta que el uso de las herramientas de Azure permitió a la compañía a cumplir con los altos estándares de seguridad y conformidad que tienen sus clientes, además de esto el que hayan hecho uso de Microsoft como proveedor de las herramientas para implementar la solución facilitó a Hochtief el acceso a especialistas en el área, cuando iniciaban con el proyecto los especialistas se encargaban de capacitar a miembros del equipo de Hochtief en el uso de las herramientas de inteligencia artificial, además estos especialistas ayudaron a configurar el sistema base, gracias a esto la implementación fue mucho más eficiente y fácil para la compañía. Los beneficios que esta solución trajo a Hochtief son un aumento en el control de la información, esto debido a que el sistema extrae la información de los usuarios de forma estructurada sin dejar información de lado permitiendo una mayor consistencia de los datos, además el sistema puede ser escalable con facilidad debido a estar en la nube, con ciertos ajuste el sistema podría ser utilizado por los subsidiarios de la compañía también LUIS tiene soporte a una gran cantidad de lenguajes disminuyendo el costo en contratar traductores para el desarrollo de las soluciones, otro beneficio como se menciona anteriormente es que permite a los colaboradores aprovechar de mejor forma su tiempo ya no llenando formularios si no apoyándose en el asistente (Microsoft, 2020). La empresa de transporte de paquetes UPS hace entrega de cantidades enormes de paquetes de forma diaria, unos 19 millones para el 2017, muchos de los clientes que solicitan estos paquetes requieren información sobre el estado de los paquetes o alguna otra información de UPS por lo que buscan contacto de la empresa para obtener respuestas, el atender cantidades tan grandes de consultas es sumamente costoso si hablamos de un sistema tradicional de atención al cliente por medio de agentes humanos es por esto que la organización decide buscar optimizar su uso de los recursos y mejorar también la atención al cliente por medio del uso de inteligencia artificial, en particular se muestran interesados en el sistema de Bots de Microsoft Azure. El objetivo del bot que UPS crea es el de poder atender usuarios desde sus redes sociales, para esto fue necesario usar el sistema LUIS para el procesamiento de la voz, la construcción del asistente tomó 5 semanas gracias a las facilidades de Azure y el trabajo del equipo de desarrollo. Este chatbot creado trajo un sistema más eficiente de atención a los clientes, un mejor manejo de bases de conocimiento que maneja la empresa, así como actualización de estos de una forma más precisa y eficaz (Microsoft, 2017). Atura es un servicio de bot que utiliza como base Microsoft Azure Bot Service, el propósito de Atura es proveer consejos a sus clientes sobre temas financieros además de proveer valor a consultores en centros de llamadas. Este servicio surge cuando la empresa desarrolladora detecta que en las solicitudes de información por clientes al centro de llamadas se da una tendencia de 95/5 donde 95% de las solicitudes son sencillas requiriendo poca interacción por parte de la persona que está manejando la llamada, ellos determinan que este comportamiento se podría automatizar, Paul Cartmel el CEO de Atura indica que este sistema puede ahorrar hasta un 90% en gastos de centros de llamada. Con esto los beneficios de este sistema son tanto a nivel de las personas que contratan recursos para Call Centers como para los clientes facilitando el acceso a información de forma rápida, además dado que el sistema de Bots de Azure es compatible con muchas aplicaciones de mensajería el acceso a recursos de ayuda para los clientes es amplio. Atura menciona que ventajas de los servicios de Microsoft es la robustez y seguridad de estos, poniendo como ejemplo el sistema de Procesamiento de Lenguaje Natural (Microsoft, 2019). En Romania la oficina gubernamental encargada de financiamiento e inversiones de zonas rurales AFIR cuenta con un sistema de inteligencia artificial que le permite procesar solicitudes por sus usuarios y realizar predicciones con base en estas, originalmente los procesos tanto de recolección de la información como el análisis y las predicciones se realizaban de forma manual, pero debido a el tiempo requerido para procesar las solicitudes y las posibles fallas que se introducían con el proceso de recolección y análisis debido al factor humano se ve necesario optimizar los procesos, el sistema implementado a nivel de inteligencia artificial optimiza las predicciones eliminando el error humano, para el 2019 el sistema contaba con una precisión de un 80% y debido a que es un sistema basado en aprendizaje máquina conforme se utilice más esta precisión puede aumentar (Microsoft, 2019). La empresa de seguros Liverpool Victoria implementó una solución que hace uso de inteligencia artificial basada en Microsoft Azure Machine Learning, esta les ayuda a resolver casos de forma más exacta, previamente existía una sección poco clara en casos de accidentes automovilísticos donde la aseguradora no podía determinar el causante del accidente, con el uso de la herramienta redujeron estas situaciones de un 20% de los casos a un 3.9%, entre los beneficios obtenidos está una mayor satisfacción al cliente, disminución en costos por procesamiento de reclamos y aumento de los ingresos (Microsoft, 2019). El banco Kotak Mahindra Bank Limited cuenta con un sistema que de forma automática clasifica alrededor de 3000 correos diarios, asignándolos a los equipos pertinentes, pero una vez asignados en cada equipo se tenía que hacer un proceso manual para leer y categorizar los correos, este proceso veía problemas de desempeño en particular cuando se reciben grandes cantidades de correo o cuando los correos ingresan fuera del horario de trabajo ordinario, para solucionar esta situación el banco decide implementar un bot que maneje la comunicación por correos, siguiendo la línea de automatización de asignación a equipos que ya se tenía pero además realizando muchos de los procesos repetitivos que tenían que realizar los equipos, gracias a esto el tiempo necesario de los agentes previamente encargados en la categorización se reduce de gran manera ya que la precisión del bot es de un 80% aumentando la confianza que se tiene en el sistema, además se le puede dar una respuesta inicial casi instantánea a los clientes ya sin depender del horario en que ingresa el correo aumentando la satisfacción de los clientes (Microsoft, 2019). Otro proveedor de seguros que aprovecha de la tecnología de inteligencia artificial es Progressive, ellos cuentan con un robot llamado Flo quien se encarga de atender diferentes consultas realizadas por sus clientes a través de Facebook Messenger, Matt White el administrador de mercadeo de la compañía indica que una de las grandes ventajas de utilizar Microsoft Azure es la velocidad en que se pueden implementar las soluciones, además de permitirles personalizar a Flo dividiendo el comportamiento en la parte funcional para el negocio y una parte que le agrega cierto nivel de personalidad al bot, la escalabilidad y facilidad de hacerle ajustes al modelo también los vieron como beneficios para su implementación (Microsoft, 2020). Ya conociendo un poco mejor sobre qué es inteligencia artificial, la historia que ha tenido desde sus orígenes hasta la actualidad, las diferentes ramas que la componen, formas en que se puede tener acceso a esta tecnología, algunos ejemplos de su uso en la actualidad, algunos de los proveedores que pueden ser utilizados para obtener soluciones de inteligencia artificial en la nube y casos de estudio de Microsoft Azure, podemos evaluar el impacto que esta puede tener a la hora de tomar decisiones en una organización tanto en su forma general como las soluciones que provee Microsoft Azure. Metodología Para el desarrollo de este artículo se utilizará una metodología cualitativa documental debido a que el enfoque es en la obtención de información de diferentes fuentes tanto a nivel nacional como internacional con el fin de determinar qué información es de valor para la investigación y colaborará con la profundización del conocimiento sobre la materia buscando un estudio de algunos casos disponibles extrayendo los beneficios que estos obtuvieron por hacer uso de diversas tecnologías de Microsoft Azure así como algunas de las ventajas que trae el uso de las herramientas de este proveedor. Análisis y Resultados La inteligencia artificial ha avanzado en gran manera desde sus orígenes hasta la actualidad haciéndose no solo más útil para una gran variedad de compañías en muchos ámbitos diferentes, sino que también la popularidad de la tecnología aumenta constantemente, la predicción de un potencial aumento de 22 trillones de dólares generados a nivel mundial gracias a esta ciencia es un indicador muy favorable de la importancia que puede tener la adopción de esta ciencia en cada compañía. Para tomar este paso de incorporación de herramientas de inteligencia artificial existen muchas alternativas algunas más costosas como la implementación desde 0 de soluciones de este tipo hasta algunas más accesibles como las soluciones en la nube provistas por empresas como Microsoft, el aprovechar de estas puede traer serios beneficios más tangibles como los vistos que obtienen las Hoctief, UPS, Atura, Afir, Liverpool Victoria, Kotak y Progressive, a continuación se presenta un cuadro comparativo de estas empresas, las herramientas de Microsoft Azure que utilizaron y los beneficios principales son presentados en el cuadro 1. Cuadro 1. Comparación de Casos de Estudio Empresa Hochtief UPS Atura Tecnologías Azure Azure Bot Service (AI). Azure Cognitive Services (AI) Azure Language Understanding Intelligent Service Azure Bot Service (AI) Azure Cognitive Services (AI) Azure Language Understanding Intelligent Service Azure Bot Service (AI) Azure Language Understanding Intelligent Service Afir Microsoft AI solutions Liverpool Victoria Azure Machine Learning Kotak Progressive Azure Bot Service (AI) Azure Cognitive Services (AI) Azure Bot Service (AI) Azure Cognitive Services (AI) Beneficios Obtenidos Mejor control de la información, escalabilidad, optimización del uso de recursos. Mayor satisfacción de los clientes, mejor control de la información, optimización del uso de recursos. Mejor control de la información, mayor satisfacción a los clientes, optimización del uso de recursos, robustez y seguridad. Mejor control de la información, mayor certeza en predicciones. Mayor satisfacción al cliente, optimización del uso de recursos. Mayor satisfacción al cliente, optimización del uso de recursos. Mayor satisfacción al Cliente, optimización del uso de recursos. Fuente: Elaboración propia. Como se ve en la mayor parte de los casos ya sea la satisfacción de los clientes, el mejor aprovechamiento de recurso humano y el mejor control de la información de la empresa son beneficios que se obtienen al hacer uso correcto de las herramientas de inteligencia artificial que provee Azure, pero además de estos hay otros beneficios que mencionan los clientes no incluidos en cuadro 1, debido a que tal vez no son tan medibles como lo es la facilidad y velocidad de implementación, en el caso de UPS esto les permitió implementar una versión inicial de la solución en solo 5 semanas, también se menciona la facilidad de escalar las soluciones gracias al modelo de nube que utiliza Azure y la variedad de idiomas disponibles para la herramienta de procesamiento de lenguaje natural LUIS, la facilidad que hay de obtener asistencia por parte de Microsoft ya sea para labores de implementación de las soluciones, entrenamiento de las soluciones o capacitación del equipo, otra ventaja que se menciona por el uso de estas herramientas es la seguridad que proveen y la facilidad de cumplimiento de requerimientos regionales que pueden tener los clientes como lo fue en el caso de Hochtief. Con esto es importante tomar en cuenta algunas recomendaciones para saber cómo implementar la inteligencia artificial en la empresa, Majewski nos da 4 pasos, el primer paso, como en casi todo proyecto que se quiera realizar es tener un entendimiento básico sobre la materia, en este caso sobre la inteligencia artificial, el segundo paso es definir las necesidades que tiene el negocio con el fin de entender qué se quiere lograr con la inteligencia artificial, el tercer paso es priorizar los mayores generadores de valor, no cometer el error de seguir una moda si no buscar la forma de que el implementar la solución sea algo adaptable en el día a día de la organización, el cuarto paso es evaluar la capacidad interna de la organización para implementar y adaptarse a la solución deseada, el quinto paso es considerar consultar a expertos sobre el tema para tomar en cuenta detalles o recomendaciones que estos puedan tener, el punto sexto es preparar los datos que se tienen para que puedan ser utilizados por las herramientas de inteligencia artificial de forma eficiente y finalmente a la hora de empezar es importante ir con pasos pequeños, esto permite evaluar de mejor manera la aplicabilidad de la tecnología así como el valor que esta genera, esto incluso se puede traducir en obtener mayor interés de posibles patrocinadores dentro de la organización (Majewski, 2020). Un aspecto importante para tener presente de estas soluciones que provee Microsoft Azure es que por su naturaleza genérica los usos que tiene son muy poco específicos, esto implica que es altamente probable que cada empresa con sus requerimientos específicos tenga que realizar cierta cantidad de trabajo adicional para ajustar las herramientas y aprovechar así el potencial que tiene esta tecnología. Conclusiones y recomendaciones Como se ha mencionado en múltiples ocasiones en el artículo la inteligencia artificial ha visto un enorme surgimiento en popularidad en las últimas dos décadas y esto se ve muy justificado con los datos de optimización de producción en diferentes industrias, el aumento en satisfacción al cliente que se puede tener esto siendo un factor muy importante para el crecimiento de muchas compañías así como la lealtad que se genera por parte de los clientes, además de esto si las predicciones de incremento económico se cumplen el valor que esta ciencia provee va a continuar creciendo con el paso del tiempo por lo que es importante que se aprovechen estas etapas relativamente tempranas del uso de estas herramientas. Además, es muy interesante ver opiniones y efectos que ha tenido la tecnología en empresas reales, esto permite tener una mejor idea de que esperar si se hace uso de esta tecnología de forma temprana y permite demostrar a posibles patrocinadores la importancia que puede tener su implementación en la empresa donde se trabaja, en particular tras realizar esta investigación el uso y los beneficios de la tecnología de bots de Azure queda mucho más clara sabiendo que se puede esperar en la mayoría de los casos un aumento en la satisfacción de los clientes así como un mejor aprovechamiento de los recursos disponibles de la empresa. El lado negativo de todo esto es que la automatización de procesos puede implicar que empleos se vean afectados debido a que se vuelven obsoletos a causa de sistemas que los ejecutan de forma independiente, pero como con cualquier avance de la tecnología esto es una realidad para la cual hay que estar preparado. No se puede dar una recomendación general para todas las organizaciones ya que cada una tiene diferentes situaciones, problemas y oportunidades a las que enfrentarse por lo que es importante que cada organización evalúe el valor que estas tecnologías pueden traerles además del costo que conlleva implementarlas y la capacidad de aplicarlas antes de iniciar la adopción de la inteligencia artificial. Pero si se tiene la oportunidad de iniciar el camino de implementar esta ciencia en la organización los beneficios que esta puede traer son sumamente grandes como para no aprovecharlos. Futuras líneas de investigación Un aspecto importante que se puede tomar en cuenta para un trabajo a futuro es la realización de entrevistas en diferentes organizaciones de renombre en Costa Rica para estudiar de forma más directa si se hace uso de inteligencia artificial en sus operaciones y qué impacto ha tenido esta desde su implementación. Otro elemento que puede ser interesante estudiar es el efecto que ha tenido la situación actual de la pandemia del Covid-19 para estudiar los efectos que ha tenido esta en los avances de inteligencia artificial y tal vez determinar de qué forma se pueden haber visto afectadas las predicciones que se tienen para el 2030. Referencias Bibliográficas Amazon (2020). Machine Learning on https://aws.amazon.com/machine-learning/ AWS. Recuperado de: Microsoft Azure AI — the right platform for your machine learning ambition? Recuperado de: https://medium.com/appanion/microsoft-azure-ai-the-right-platform-for-yourmachine-learning-ambition-1da94d260abc Carlos, C. (2020). Este asistente virtual se basa en redes neuronales para atender y conversar con los clientes (y cobrar) como si fuera una persona. Recuperado de: https://www.elfinancierocr.com/search/Este+asistente+virtual+se+basa+en+rede s+neuronales+para+atender+y+conversar+con+los+clientes+(y+cobrar)+como+s i+fuera+una+persona/100y/1/10/ALL/?q=Este+asistente+virtual+se+basa+en+redes+neuronales+para+ate nder+y+conversar+con+los+clientes+%28y+cobrar%29+como+si+fuera+una+pe rsona DeMuro, J. (2019, Diciembre 17). What is a neural network?.Recuperado de: https://www.techradar.com/news/what-is-a-neural-network Expert System (2020). What is Machine Learning? A definition. Recuperado de: https://expertsystem.com/machine-learning-definition/ Foote, K. (2016). A Brief History of Artificial Intelligence. Recuperado de: https://www.dataversity.net/brief-history-artificial-intelligence/# Foote, K. (2017). A Brief History of Cloud Computing. https://www.dataversity.net/brief-history-cloud- computing/ Google (2020.). AI and machine https://cloud.google.com/products/ai learning products. Recuperado Recuperado de: de: Grossfeld, B. (2020). Deep learning vs machine learning: a simple way to understand the difference. Recuperado de: https://www.zendesk.com/blog/machine-learning-anddeep-learning/ Haenlein, M. y Kaplan, A. (2019). A Brief History of Artificial Intelligenge: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence. California. Hinton, G. (2007). Boltzmann Machines. Recuperado https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0008125619864925 de: Instituto Costarricense de Turismo (2020). Costa Rica seeks to position itself as the perfect destination to connect with life’s essential values. Recuperado de: https://www.ict.go.cr/en/featured-news.html Lead University. (2020). Especialidad en Inteligencia Artificial en los Negocios. Recuperado de: https://ulead.ac.cr/es/carreras/business-advanced/especialidaden-inteligencia-artificial-en-los-negocios Lopez, D. (2019). Your Guide to Natural Language Processing (NLP). Recuperado de:https://towardsdatascience.com/your-guide-to- natural-language-processingnlp-48ea2511f6e1 Machiraju, S. y Modi, R. (2018). Developing Bots with Microsoft Bots Framework. Apress. Majewski, P. (2020, Marzo 9). How to implement Artificial Intelligence in your company? Recuperado de: https://dlabs.ai/blog/how-to-implement-ai-in-your-company/ Microsoft (2017). UPS paves the way for better service with faster development and artificial intelligence. Recuperado de: https://customers.microsoft.com/doclink/ups Microsoft (2019). Impulsado por Inteligencia Artificial, Costa Rica podría casi triplicar el aumento en la productividad laboral e incrementar su PIB hasta un 7.8%. Recuperado de: https://news.microsoft.com/es-xl/impulsado-por-inteligenciaartificial-costa-rica-podria-casi-triplicar-el-aumento-en-la-productividad-laboral-eincrementar-su-pib-hasta-un-7-8/ Microsoft. (2019). Kotak Mahindra AMC Transforms Customer Service Management and Workforce Productivity with Microsoft AI and Dynamics 365. Recuperado de: https://customers.microsoft.com/es-es/story/736716-kotak-artificial-intelligencecognitive-services-india-en-banking-ccentric Microsoft. (2019). LV= provides world-class claims handling with Microsoft Artificial Intelligence and Machine Learning. Recuperado de: https://customers.microsoft.com/en-us/story/762845-lv-ai Microsoft. (2019). Mães da Sé e Microsoft fazem parceria para o lançamento de aplicativo com inteligência artificial que ajuda a localizar desaparecidos. Recuperado de: https://news.microsoft.com/pt-br/maes-da-se-microsoft-parceria-aplicativointeligencia-artificial-localizar-desaparecidos/ Microsoft. (2019). Romanian farmers better supported thanks to artificial intelligence. Recuperado de: https://customers.microsoft.com/en-us/story/755575-afirgovernment-azure-dynamics365-powerbi-romania Microsoft. (2019). South African automated support empowers financial sector to better serve clients. Recuperado de: https://customers.microsoft.com/enau/story/743396-atura-azure-banking-artificial-intelligence-south-africa-en Microsoft. (2020). Artificial intelligence on building sites. Recuperado https://customers.microsoft.com/en-in/story/812578-hochtief-azuremanufacturing-en de: Microsoft. (2020). Insurance shoppers gain new service channel with artificial intelligence chatbot. Recuperado de: Ronny, G. (2019, Agosto 13). Bancos se suman a proceso de digitalización en el país. Recuperado de: https://www.larepublica.net/noticia/bancos-se-suman-a-procesode-digitalizacion-en-el-pais Shani, O. (2020). From Science Fiction to Reality: The Evolution of Artificial Intelligence. Recuperado de: https://www.wired.com/insights/2015/01/the-evolution-ofartificial-intelligence/ Smith, T. (2020). Disruptive Technology. Recuperado de: https://www.investopedia.com/terms/d/disruptivetechnology.asp#:~:text=Disruptive%20technology%20is%20an%20innovation,att ributes%20that%20are%2 0recognizably%20superior Statista. (2020). Global market share held by operating systems for desktop PCs, from January 2013 to July 2020. Recuperado de: https://www.statista.com/statistics/218089/global- market-share-of-windows-7/ Tecnológico de Costa Rica. (2020). Especializacion en Inteligencia Artificial Recuperado de: https://www.tec.ac.cr/fundatec/especializacion-inteligencia-artificial Thorp, D. (2020). Satya Nadella lays out case for Microsoft's intense focus on the cloud. Recuperado de: https://www.windowscentral.com/satya-nadella-lays-out-casemicrosofts-intense-focus-cloud Truswell, E., Miller, H., Asare, I., Petheram, A., Stirling, R., Gómez, C. y Martínez, C. (2018). Towards an AI Strategy in Mexico: Harnessing the AI Revolution. British Embassy in Mexico. Tyagi, N. (2020). 6 Major Branches of Artificial Intelligence (AI). Recuperado de: https://www.analyticssteps.com/blogs/6-major- branches-artificial-intelligence-ai West, D. (2018, Octubre 4). What is artificial intelligence?. Recuperado de: https://www.brookings.edu/research/what-is-artificial- intelligence/ Wladawsky, I. (2018). The Impact of Artificial Intelligence on the World Economy. Recuperado de: https://www.wsj.com/articles/the-impact-of-artificial-intelligenceon-the-world-economy-1542398991