Casos de uso destacados de la IA generativa: Cómo convertir datos no estructurados en información y moldear el futuro de tu empresa

En todos los sectores, la inteligencia artificial (IA) generativa está impulsando la innovación y transformando nuestra forma de trabajar. Los casos de uso van desde obtener información inmediata de datos no estructurados, como imágenes, documentos y vídeos, hasta automatizar las tareas rutinarias para poder centrarse en tareas de mayor valor. La IA generativa hace que todo esto sea fácil y accesible porque cualquier persona en una empresa puede interactuar con los datos simplemente utilizando el lenguaje natural.

Aunque la IA generativa es muy prometedora, también incluye una larga lista de advertencias cuando se utiliza en producción: ¿y si nuestros datos confidenciales quedan expuestos al usar un large language model (LLM)? ¿y si nuestra aplicación no tiene acceso a los datos adecuados y genera resultados imprecisos para las partes interesadas? ¿y si no contamos con los recursos necesarios para crear y mantener estas herramientas y plataformas?

Para que la IA sea más precisa y fiable, es necesario que cuente con una estrategia de datos integral que tenga una base para los datos sólida. Las organizaciones llevan años recurriendo a Snowflake para aprovechar todo el potencial de los datos. Ahora eligen Snowflake para adaptarse a una amplia gama de casos de uso de la IA y convertir el bombo publicitario en retorno de la inversión (return on investment, ROI). 

“Los chatbots conversacionales han acaparado la imaginación de todo el mundo, pero la realidad es que hay mucho potencial sin explotar con los datos no estructurados para transformarlos en información con la IA”, afirma Chase Ginther, Principal Architect for AI/ML and Global Field CTO de Snowflake. “Consideramos que los clientes generan mucho valor empresarial con estos tipos de casos de uso”.

El evento de Snowflake Gen AI Day, celebrado en colaboración con AWS, mostró las muchas formas en que las empresas están recurriendo a Snowflake para aprovechar la IA generativa más allá de los chatbots y abordar problemas críticos en todos los sectores. Expertos de Snowflake y partners como Accenture, Braze, Kumo, LandingAI, Prodapt, Sigma y Twelve Labs participaron en debates y demostraciones que explicaron cómo:

• Desarrollar aplicaciones conversacionales de alta calidad más rápido para realizar analíticas de autoservicio

• Optimizar el rendimiento del flujo de PLN con una inferencia por lotes de LLM rentable

• Ofrecer LLM de código abierto y modelos de representación vectorial personalizados para la inferencia con GPU gestionadas

• Empezar a utilizar la IA generativa a través de demostraciones específicas del sector que muestran soluciones en acción

Para destacar solo algunos, estos son cinco casos de uso clave para aprovechar la IA generativa con el fin de abordar problemas críticos en todos los sectores:

• Aunque existen muchos casos de uso de la IA generativa en los servicios financieros, los ejemplos más destacados de Snowflake muestran la capacidad de la tecnología para procesar y generar texto, así como para democratizar el acceso a la información y las analíticas a través del lenguaje natural. Por ejemplo, Accenture, partner de Snowflake, ha demostrado cómo los profesionales de las reclamaciones de seguros pueden utilizar la IA para procesar datos no estructurados —incluidos identificadores e informes gubernamentales— con el fin de optimizar y aumentar la eficiencia de la recopilación de documentos, la validación de datos, la validación de reclamaciones y la generación de cartas de reclamaciones. 
• Las recomendaciones personalizadas son uno de los usos más intuitivos de la IA generativa en publicidad, medios de comunicación y entretenimiento. Al ofrecer recomendaciones personalizadas, las plataformas de streaming y editores de medios de comunicación pueden mantener la atención de las audiencias, lo que se traduce en mejores tasas de retención y beneficios financieros. Twelve Labs, partner de Snowflake, lleva la personalización a un nivel superior gracias a la IA multimodal para entender el vídeo. Al analizar todas las modalidades de un vídeo, incluidas las visuales, de audio, de texto y de efectos de sonido, pueden proporcionar información contextual y recomendaciones personalizadas. 

• La personalización también supone un cambio radical en la sector sanitario y de las ciencias de la vida, ya que mejora los resultados de los pacientes y ahorra costes para los sistemas sanitarios. Los profesionales sanitarios pueden utilizar la IA para crear planes de tratamiento personalizados, automatizar la documentación y realizar analíticas predictivas de los datos sanitarios. Por ejemplo, Kumo, partner de Snowflake, utiliza las capacidades de IA de Snowflake para predecir si los pacientes podrían necesitar ser readmitidos en el hospital. La aplicación nativa de Kumo proporciona esta inteligencia al combinar el aprendizaje gráfico de datos estructurados con modelos de IA generativa entrenados con datos no estructurados, todo ello en el entorno de Snowflake.
• En el sector público, la IA generativa ha mejorado la eficiencia, la prestación de servicios y la toma de decisiones, desde servicios a la ciudadanía hasta la educación y la defensa. Snowflake Cortex AI, por ejemplo, ayuda a las agencias gubernamentales a simplificar el seguimiento de proyectos de ley mediante la creación de chatbots y resúmenes de proyectos de ley generados por IA que permiten realizar búsquedas internas y hacer preguntas sobre documentos de proyectos de ley. Los organismos pueden descubrir tendencias rápidamente, identificar riesgos y optimizar la asignación de recursos basándose en análisis generados por IA. Tradicionalmente, esto habría implicado horas de trabajo manual y la creación y el mantenimiento de hojas de cálculo extensas y engorrosas.
• El marketing y las ventas están especialmente bien posicionados para aprovechar los asistentes de IA generativa que pueden acelerar el acceso a la información. Los equipos de ventas suelen utilizar paneles para obtener información. Estos paneles a menudo quedan inutilizables o carecen de filtros dinámicos para responder a las preguntas de ventas. Con Snowflake Cortex AI, los equipos de ventas pueden crear un asistente de IA y hacer preguntas sobre clientes, territorios o métricas de rendimiento, sin necesidad de paneles de control. Esta solución puede ahorrar tiempo, mejorar las decisiones basadas en datos y capacitar a los equipos de ventas para que puedan centrarse en cerrar acuerdos con datos fiables casi en tiempo real.

El evento Gen AI Day ofreció mucha más información y demostraciones para una amplia gama de sectores y departamentos, incluidos los servicios financieros; retail y bienes de consumo; publicidad, medios de comunicación y entretenimiento; fabricación; sanidad y ciencias de la vida; el sector público; telecomunicaciones; marketing y ventas; y TI, recursos humanos e ingeniería. 

Pero no te preocupes si te lo perdiste: ahora puedes ver el evento a petición.

Para obtener más información sobre los casos de uso destacados para aprovechar la IA a fin de impulsar el éxito, descarga la Guía definitiva sobre datos e IA para diferentes sectores en 2025.