La guía del CIO para la inteligencia contextual

La inteligencia artificial (IA) no es un monolito. Mientras que la IA generativa ha dominado los titulares por su capacidad para crear imágenes o escribir correos electrónicos, la IA contextual ofrece una forma mucho más matizada y sofisticada de incorporar la inteligencia artificial a los flujos de trabajo de las empresas modernas. Siga leyendo para descubrir el mundo de la IA contextual, explorar cómo está remodelando la gestión de la información y comprender su potencial para las empresas.

¿Qué es la IA contextual?

La IA contextual comprende y responde al mundo que le rodea, teniendo en cuenta el contexto para ofrecer soluciones más pertinentes y personalizadas. Utiliza datos en tiempo real y factores como la ubicación del usuario, sus preferencias y sus interacciones históricas para ofrecer una visión más matizada, auténtica y procesable.

Inteligencia contextual: El futuro de la gestión de la información

Las empresas aprovechan cada vez más el poder de la IA contextual para obtener información valiosa de las enormes cantidades de datos generados por la transformación digital. El lugar de trabajo moderno está repleto de herramientas de colaboración, productividad, flujo de trabajo, gestión de proyectos y seguimiento del tiempo que crean conjuntos de datos longitudinales repletos de información sobre todos los aspectos del funcionamiento de la empresa.

Todo, desde las averías de los equipos y los retrasos de los proveedores hasta los fallos en la formación, las quejas de los clientes y la innovación de los empleados, se puede rastrear y analizar si la dirección dispone de las herramientas para hacerlo. La IA contextual proporciona esas capacidades, capaz de ingerir estos datos y analizarlos en tiempo real para ofrecer un pulso continuo sobre la salud y el éxito de la organización.
 

¿En qué se diferencia la IA contextual de la IA generativa?

La IA contextual y la IA generativa son dos tecnologías distintas dentro del campo de la inteligencia artificial, cada una con características y aplicaciones únicas. La IA generativa es un modelo probabilístico que crea texto o imágenes basándose en patrones aprendidos e ingeridos a partir de billones de piezas de contenido. Aunque a menudo se asocia con la producción creativa como el arte y la literatura, la IA generativa también puede utilizarse en entornos empresariales para ejecutar chatbots, resumir grandes conjuntos de datos y mejorar los resultados de las búsquedas.

La IA contextual, en comparación, se centra en comprender y responder al contexto en el que opera. En lugar de duplicar los patrones que ha aprendido, los resultados de la IA contextual se basan en entradas en tiempo real, lo que les confiere un mayor grado de relevancia y precisión. Por ello, los sistemas de IA contextual ofrecen respuestas mucho más matizadas que satisfacen las necesidades precisas del usuario final.

Comprender la inteligencia centrada en el ser humano

La IA contextual permite a las organizaciones identificar patrones de comportamiento y riesgo con una precisión sin precedentes. Las empresas están deseosas de incorporar esta tecnología para crear un entorno más informado, proactivo y seguro para sus empleados y clientes.

La inteligencia centrada en el ser humano implica tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) que se desarrollaron con el objetivo principal de mejorar la vida y las experiencias de los seres humanos mediante la interpretación y la comprensión del comportamiento humano. Esto es esencial para cualquier tecnología de escucha de empleados, ya que las interacciones humanas están llenas de matices y complejidad: la colocación de un emoji o un signo de puntuación puede invertir el significado de la comunicación escrita, mientras que frases aparentemente educadas pueden indicar agresividad pasiva o frustración ("por mi último correo electrónico").

La IA contextual de Aware se basa en una PNL propia líder en el sector, creada y entrenada específicamente para mensajes de colaboración breves. Estas comunicaciones parlanchinas y conversacionales son muy diferentes de la estructura más formal del correo electrónico o las cartas, y plantean nuevos retos a la hora de comprender el contexto y el subtexto.

Los beneficios de la inteligencia contextual

Los conocimientos de inteligencia contextual pueden ofrecer numerosas ventajas empresariales al ser capaces de detectar tendencias y patrones a escala. En lugar de confiar en el instinto o en lo que informan los empleados -que puede ser lo que ellos creen que usted quiere oír, no la verdad-, los ejecutivos pueden obtener una supervisión auténtica y de 360 grados de todos los aspectos móviles de la empresa que informe de las decisiones basadas en datos en tiempo real. Algunos resultados posibles son:

• Eficacia operativa, desde las cadenas de suministro hasta el tiempo de funcionamiento de los equipos
• Procesos optimizados, incluidos flujos de trabajo, cadena de mando, informes y mucho más
• Crecimiento de los ingresos, gracias a la racionalización de los comentarios y a la aceleración de la productividad
• Mejora de la experiencia de los empleados, escuchando con autenticidad lo que realmente quieren
• Mejora de la experiencia del cliente, porque los empleados contentos ofrecen un mejor servicio

Ejemplos de inteligencia contextual

La IA contextual suena muy bien en teoría, pero ¿qué aspecto tiene en la práctica? Algunos ejemplos de la IC en acción incluyen:

• Sustitución de encuestas lentas por información en tiempo real procedente de herramientas de colaboración interna como Slack, Microsoft Teams y Zoom.
• Establecer flujos de trabajo que detecten y señalen automáticamente las violaciones de la seguridad de la información a medida que se producen
• Aplicación de políticas de uso aceptable y supervisión del cumplimiento de la normativa en los sistemas electrónicos
• Utilizar el análisis de sentimientos para comprender y proteger la cultura de la empresa y detectar proactivamente las áreas de mayor riesgo de información privilegiada.
• Realización más eficiente y eficaz de eDiscovery, investigaciones internas y evaluación temprana de casos en conjuntos de datos complejos

La inteligencia contextual está transformando la forma en que las empresas innovadoras abordan y utilizan los datos generados por las herramientas de la transformación digital. Desde aplicaciones de chat como Slack y Microsoft Teams, hasta redes sociales empresariales como Workplace de Meta, aplicaciones de productividad y programación como WorkJam, y soluciones de almacenamiento en la nube como Google Drive, cada vez más de la empresa moderna está ocurriendo en línea, y está creando conjuntos de datos grandes, complejos, pero increíblemente poderosos que pueden -y deben- aprovecharse para proporcionar valor, impulsar la productividad y acelerar el crecimiento.

Problemas actuales en la gestión de la información

Tradicionalmente, cuestiones como el cumplimiento de la normativa, la retención de los empleados y las violaciones de datos se han abordado de forma reactiva en lugar de proactiva. Desde el advenimiento de la transformación digital, y especialmente en un mundo laboral híbrido post-Covid, la tarea de realizar investigaciones y evaluar datos se ha vuelto abrumadoramente compleja.

Los equipos de gestión de la información luchan por cribar grandes cantidades de datos que a menudo se encuentran dispersos en espacios no moderados o difíciles de moderar. Los retos asociados incluso con el acceso a la información de múltiples herramientas y repositorios prolonga el tiempo de descubrimiento y extiende los plazos más allá de lo razonable, dejando a las organizaciones vulnerables durante largos periodos.

¿Cuánto tiempo se tarda actualmente en investigar las denuncias de intimidación y acoso en las herramientas de colaboración? ¿O para determinar si un actor interno estaba exfiltrando documentos del almacenamiento en la nube? ¿O para identificar una cuenta violada antes de que pudiera acceder a los datos más sensibles de la empresa?

Las herramientas y plataformas en línea actuales están repletas de puntos ciegos en los que los malos actores pueden moverse sin ser vistos y la toxicidad puede florecer. Más del 90% de los mensajes de Slack se envían en canales directos y privados en los que ni siquiera los administradores pueden tener plena visibilidad de la conversación. Las aplicaciones en la nube son accesibles en cualquier lugar, desde cualquier dispositivo, y pueden sincronizar al instante grandes cantidades de información que escapan al control de la empresa. Para trabajar eficazmente en este espacio, los equipos de gestión y seguridad de la información deben encontrar nuevas soluciones que puedan mitigar estos problemas, y la IA contextual de Aware está proporcionando la respuesta.

Problemas cambiantes en la gestión de la información

Los retos a los que se enfrentan los equipos de gestión y seguridad de la información no son estáticos, sino que siguen evolucionando. La lista cada vez mayor de herramientas y plataformas de las que dependen las empresas no deja de crecer, creando más complejidades en la comunicación con los empleados.

Del mismo modo, los empleados tienen cada vez más confianza en el uso de estas herramientas y, como resultado, sus comunicaciones son más relajadas. El uso frecuente de jerga, taquigrafía, emojis, gifs y demás hace más difícil entender el contexto a partir del subtexto, y con niveles más altos de trabajadores que eligen horarios de trabajo a distancia o híbridos, el volumen de conversaciones digitales sigue aumentando.

Además, los reguladores se han dado cuenta de los tipos de riesgos de la información que habitan en estos conjuntos de datos. Nuevas normas como la SEC 17a-4 rigen la seguridad y la conservación de los registros digitales, lo que significa que la postura de cumplimiento de las empresas debe reevaluarse periódicamente.

Cómo la IA contextual puede ayudar a los CIO

Los directores de información pueden beneficiarse enormemente del despliegue de la IA contextual para respaldar una serie de necesidades de investigación, cumplimiento y operativas que resuelvan retos en toda la empresa, no sólo en los departamentos de TI. Además, la IA contextual puede ayudar a simplificar las pilas tecnológicas de TI, consolidando los flujos de trabajo de RRHH, cumplimiento, seguridad y legales en una única plataforma centralizada.

Con esta tecnología, los directores de sistemas de información impulsados por los datos pueden aprovechar los conjuntos de datos existentes para ofrecer a los ejecutivos una imagen en tiempo real de todos los aspectos de la organización. Al eliminar proactivamente los puntos ciegos e iluminar nuevas oportunidades, la IA contextual permite a los CIO liderar con confianza y agilidad el futuro del trabajo.

Cómo afecta la IA contextual a las empresas

Cuando se utiliza de forma eficaz, la IA contextual proporciona un beneficio inconmensurable a las empresas modernas al abrirse paso entre el ruido y la complejidad de los datos creados por la oficina digital para señalar los riesgos y las oportunidades que contienen. Desde la reducción de los riesgos de cumplimiento y seguridad hasta la mejora de la eficiencia operativa y la elevación de la experiencia de los empleados, la IA contextual está proporcionando beneficios tangibles al sacar a la luz las percepciones y observaciones de las voces de los empleados a escala.

• En septiembre de 2023, la SEC multó a 10 instituciones financieras con un total combinado de 79 millones de dólares por no proteger adecuadamente las comunicaciones electrónicas en el lugar de trabajo.
• El lugar de trabajo medio de 1.000 empleados comparte números de tarjetas de crédito en herramientas de colaboración 45 veces al mes
• La externalización del eDiscovery es lenta y cara, con un promedio de 18.000 dólares por GB de datos
• La rotación voluntaria de personal cuesta a las empresas estadounidenses 1 billón de dólares al año

Resolver los retos de la retención de empleados, la seguridad de la información, el cumplimiento y el eDiscovery puede lograrse desde una solución centralizada que aproveche la IA contextual para revelar perspectivas en los datos que las empresas ya poseen.

Cómo la IA generativa desbloquea los conocimientos contextuales de la IA

La IA contextual es una innovación poderosa, pero conlleva un reto: la posibilidad de inundar a los usuarios con demasiados datos. El enorme volumen de resultados generados por la IA contextual puede dificultar la tarea de decidir qué información es realmente procesable y cómo aprovecharla mejor. Aquí es donde interviene Aware, que ofrece una solución emparejando los resultados de la IA contextual con los resúmenes de la IA generativa. Esto permite a las empresas sacar a la luz al instante las ideas más significativas de sus datos.

Con Aware, los usuarios pueden obtener rápidamente una visión general de dónde se encuentran los riesgos y las oportunidades potenciales dentro de su panorama de datos. Además, pueden comprender mejor qué temas ejercen mayor influencia sobre los empleados y diseñar estrategias para abordarlos con eficacia. Y Aware simplifica el proceso de generación de resúmenes de fácil lectura y elementos de acción para presentarlos a los ejecutivos y a los miembros del consejo de administración, lo que permite una toma de decisiones más informada a todos los niveles de una organización.

Cómo utiliza Mimecast Aware la IA contextual y generativa

La plataforma de datos Aware combina la IA contextual más precisa del sector con resúmenes generativos de IA fiables y procesables que señalan los elementos de acción más críticos para una toma de decisiones más rápida que reduce la carga del análisis de datos. Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Aware se diseñaron y entrenaron a partir de un conjunto de datos cuidadosamente seleccionados y etiquetados a mano de mensajes de colaboración reales, y se actualizan y perfeccionan continuamente comparándolos con miles de millones de fichas para garantizar que ofrecen siempre los resultados más precisos y relevantes.

La mayoría de las soluciones de IA generativa disponibles en el mercado, como ChatGPT, se basan en grandes modelos lingüísticos (LLM) que utilizan conjuntos de datos masivos e indiscriminados, lo que da lugar a resultados engañosos o inexactos. Por el contrario, los resultados de la IA generativa producidos por Aware se gestionan en un entorno único y seguro para proteger los datos confidenciales de la empresa. Los usuarios también pueden acceder a los verbatims anonimizados que informaron los resultados, garantizando que los resultados producidos por la IA generativa de Aware sean precisos y fácilmente rastreables.

A medida que más y más empresas recurren a la IA para impulsar la productividad y la eficiencia en el futuro del trabajo, es esencial que los líderes comprendan las capacidades y las posibles carencias de las soluciones que implementen. La IA contextual tiene el poder de transformar todos los aspectos de la empresa moderna. Al combinar estos conocimientos con resúmenes de IA generativa seguros y precisos, Aware está haciendo que los resultados de la IA contextual sean más accesibles y procesables que nunca. Concierte una llamada hoy mismo para saber más sobre cómo puede ayudarle Aware.