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La IA no te robará tu empleo, colaborarás con ella

¿Alguna vez has pensado que la automatización, la robótica y la inteligencia artificial (IA) podrían robarte tu empleo? Es innegable que estas tecnologías están transformando muchas cosas de nuestra vida cotidiana, ciudades e infraestructuras incluidas. Según las previsiones de la consultora Gartner, la IA destruirá 1,8 millones de trabajos hasta 2020. No obstante,  afectará, sobre todo, a tareas o procesos rutinarios, que no requieren ni  creatividad, ni juicio o empatía por parte de su autor.

 ¿Deberías entonces temer a la IA?

La IA ayuda a dar un paso más en la atención al cliente

Los chatbots integran algoritmos de machine learning y deep learning para mantener una conversación, con el fin de llevar a cabo una determinada acción. La meta es que los bots conversacionales no lleguen a aniquilar la función del “comercial” o del “soporte técnico”, sino que participen en la mejora del servicio prestado al cliente. ¿Cómo? Facilitando y recopilando primero la información, a través de un asistente virtual, y escalando luego hasta llegar a un humano, sin esperas o la necesidad de repetir dicha información, por ejemplo.

La IA mejora las interacciones de los técnicos

Con el fin de mejorar la productividad de su Servicio de Asistencia Técnica, un proveedor de servicio cloud estadounidense ha implementado un sistema de inteligencia artificial que compara y analiza las demandas de soporte de los usuarios. Gracias a su capacidad de análisis y predicción, el sistema logra identificar tendencias y ofrece apoyo a los técnicos para tomar decisiones correctivas, lo que mejora su eficacia en la resolución de incidentes.

La IA optimiza la productividad de los desarrolladores

Las pruebas realizadas a cualquier software son un paso imprescindible de cualquier proceso de desarrollo que garantiza la calidad del producto final. A medida que el software se vuelve más complejo, es necesario contar con mayor colaboración entre los equipos de QA y los programadores, así como con herramientas de testing, cada vez más “inteligentes”. Por eso, la predicción en el área de testing se está convirtiendo en unos de los mayores retos actuales, ya que puede ahorrar muchos costes a los proyecto, o al menos controlarlos. Las herramientas de prueba suelen centrarse en las tareas  de medición y el análisis. No obstante, con tecnologías basadas en IA y machine learning se pueden generar automáticamente casos de prueba, a partir de históricos del usuario, con el fin de asegurar la calidad de las aplicaciones desarrolladas.

En Factum,  disponemos de servicios de desarrollo de software y asistencia técnica, y estamos llevando a cabo varios proyectos, con un denominador común; automatizar procesos que previamente eran realizados por personas, de forma rutinaria. El objetivo no es otro que poder dedicar el tiempo de estas personas a realizar tareas de mayor valor, con el consiguiente retorno de la inversión y reducción de costes.

Crédito de la foto: Alvaro Reyes @alvaroreyes