La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando los negocios alrededor del mundo. Los de Redmond son conscientes de su potencial, y por ello está cada vez más presente en sus soluciones.
Una de las incorporaciones más recientes al catálogo de Inteligencia Artificial de Microsoft es AI Builder, una nueva capacidad de la Power Platform que posibilita utilizar IA en PowerApps y Power Automate (antiguo Microsoft Flow) sin necesidad de escribir código. AI Builder permite automatizar fácilmente procesos y predecir resultados con el objetivo de mejorar el rendimiento empresarial.
Además, gracias a los conectores de la Power Platform, es posible conectar los resultados con otras soluciones, tanto de Microsoft (Dynamics 365 F&SCM, Power BI, Excel) como de terceros (Dropbox, Gmail…).
AI Builder está construido sobre la tecnología de IA de Azure, y es el resultado de décadas de investigación puntera. Microsoft utiliza esta tecnología de IA en sus procesos de negocio. Una tecnología que cumple con unos estrictos estándares de seguridad, protección y cumplimiento de los datos.
En la cartera de clientes de esta potente solución figuran empresas de renombre como PEPSI. Más adelante explicaremos qué uso concreto le da la compañía a AI Builder.
¿Qué permite la Inteligencia Artificial de AI Builder?
AI Builder utiliza IA y Machine Learning para crear aplicaciones con PowerApps y flujos de trabajo automáticos con Power Automate mucho más inteligentes y efectivos.
AI Builder incluye modelos fundamentales de IA tales como la detección de objetos y/o reconocimiento de imágenes, la clasificación binaria, el procesamiento de formularios (OCR) o la clasificación de texto.
En AI Builder el usuario puede escoger entre dos tipos de modelos:
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Modelos personalizados:
Son modelos que el usuario construye seleccionando un tipo de modelo predefinido en AI Builder. El usuario selecciona el tipo de modelo que quiere utilizar, proporciona los datos (conecta con los datos del Common Data Service), adapta el modelo a las necesidades de la empresa y lo entrena. Posteriormente, el usuario puede usarlo o compartirlo. Los tipos de modelo predefinidos para desarrollar el propio modelo son los siguientes:
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- Clasificación de texto: Las organizaciones contienen grandes volúmenes de datos provenientes de distintos canales (correo, documentos, RRS). Este modelo permite clasificar los diferentes tipos de texto por su significado o categoría mediante etiquetas o metadatos en base a un aprendizaje previo. Este modelo puede servir, por ejemplo, para realizar análisis de opinión o detectar correo no deseado.
- Detección de objetos: Este modelo permite reconocer y hacer el recuento de elementos a partir de imágenes, automatizando y agilizando los procesos empresariales. Por ejemplo, su uso puede ser útil para la administración de inventario. También podría ser útil para la reparación de maquinaria, ya que permitiría acceder a información sobre piezas cuyo número de serie no es obvio.
- El equipo de IT de PEPSI utilizó AI Builder y PowerApps para crear una nueva versión de su aplicación de auditoría en tienda, permitiendo una mejor movilidad y eficiencia para el personal de campo que trabaja evaluando la necesidad de producto en los estantes de las tiendas.
«Con AI Builder pudimos construir fácilmente un modelo de IA que ayudase a identificar y rastrear automáticamente nuestros productos utilizando el Modelo de detección de objetos. Para nuestro trabajador de campo, ahora el proceso es tan simple como hacer una foto y dejar que AI Builder haga el resto». – Eric McKinney, Enterprise Business Systems Manageren G&J Pepsi
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- Extracción de entidades: Reconoce información específica sobre la empresa a partir de datos. El modelo identifica elementos clave en el texto, y los clasifica en categorías predefinidas.
- Predicción: Analiza los patrones sí/no de los datos. Este modelo detecta patrones históricos en nuevos datos. Los usuarios pueden utilizarlo para explorar preguntas de negocio que puedan responderse con una respuesta binaria (sí/no, verdadero/falso, estos/estos otros). Ej.: ¿Qué clientes pueden no renovar sus suscripciones?
- Procesamiento de formularios: El modelo aprende a extraer información de los campos de un documento estándar, y es capaz de repetir la operación con nuevos documentos. Por ejemplo, el modelo es capaz de aprender a leer los campos de una factura estándar, y extraer esa información en futuras facturas con la misma estructura.
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Modelos preconstruidos:
El usuario no tiene que construir el modelo o entrenarlo: estos modelos han sido construidos y entrenados por Microsoft para la realización de una tarea concreta. Los modelos preconstruidos de AI son los siguientes:
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- Análisis de sentimiento: Permite analizar la opinión positiva o negativa de un texto. Puede usarse, por ejemplo, para analizar mensajes en RRSS o reseñas de clientes.
- Detección de idioma: Permite identificar el idioma que se usa en el texto.
- Extracción de entidades: Reconoce datos específicos del texto que son de interés para el negocio. El modelo identifica los elementos clave del texto y, después, los clasifica en categorías predefinidas.
- Extracción de frases clave: Identifica los puntos principales en un documento de texto. Por ejemplo, en una reseña en la que figura la frase “Ese día nos tocó un staff maravilloso”, el modelo extraería “staff maravilloso”.
- Lector de tarjetas de presentación: Permite procesar automáticamente la información de tarjetas de presentación.
- Reconocimiento de texto: Permite procesar automáticamente el texto de imágenes y documentos.
En Algoritmia podemos ayudarte a implantar AI Builder, y conectarlo con tus soluciones de negocio (Dynamics 365 F&SCM, Power BI, Outlook, Excel…) para que tu compañía aproveche todo el potencial de la Inteligencia Artificial.
Además, en Algoritmia estamos preparando un webinar donde te mostraremos el potencial de esta solución a partir de dos casos prácticos.
Si quieres ampliar información no dudes en contactarnos a hello@algoritmia8.com.