La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que ha revolucionado el mundo empresarial en los últimos años, y sus beneficios se extienden a lo largo y ancho de diversos sectores y áreas de negocio. En este artículo, profundizaremos en las diferentes formas en que la IA puede mejorar los negocios y potenciar su crecimiento y rentabilidad.

Uno de los principales beneficios de la IA para los negocios es su capacidad para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones más rápidas y precisas. La IA también puede ayudar a las empresas a automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia operativa, lo que a su vez reduce los costos y mejora la calidad de los productos y servicios ofrecidos.

En el sector de la atención al cliente, los chatbots impulsados por IA pueden mejorar significativamente la experiencia del cliente al proporcionar respuestas rápidas y precisas a preguntas comunes y permitir que los agentes de atención al cliente se centren en casos más complejos y de mayor valor añadido. Según un artículo de DW [1], los chatbots también tienen el potencial de cambiar la forma en que se enseña y se aprende en las universidades.

La IA también puede mejorar la seguridad de los negocios, ayudando a detectar y prevenir fraudes y amenazas cibernéticas. Según un artículo de Sopra Steria [2], la IA puede ayudar a las empresas a identificar patrones de fraude y proteger mejor los datos de los clientes y la propiedad intelectual.

En el sector manufacturero, la IA puede mejorar la calidad del producto y reducir los costos de producción mediante la detección temprana de defectos y la optimización de la cadena de suministro. La IA también puede mejorar la eficiencia energética y reducir la huella de carbono de las empresas mediante el análisis de datos y la identificación de oportunidades de ahorro de energía.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Empresas

Recomendación de productos y servicios

Spotify y Netflix son expertos en recomendaciones personalizadas. Ambas plataformas intentan comprender el comportamiento y las preferencias de los usuarios para crear recomendaciones que sean realmente valiosas para los usuarios. Por supuesto, la inteligencia artificial está detrás de todo. Tanto Spotify como Netflix están lidiando con big data, y es que grandes cantidades de datos, tanto dentro como fuera de la plataforma, alimentan algoritmos y se utilizan para refinar su conocimiento y hacer mejores recomendaciones.

De esta forma, el enorme catálogo de la plataforma se vuelve más interesante para los usuarios. En Spotify, lo más destacado es la lista de reproducción «Descubrimiento de la semana», con 30 recomendaciones de canciones personalizadas.

Mientras tanto, en Netflix, una página de inicio personalizada es la forma principal en que los suscriptores interactúan con las recomendaciones de la plataforma.

La estrategia de Netflix es alentarlo a explorar y navegar por su catálogo en lugar de solo recomendar títulos que le interesen. Para ello, la página de inicio se organiza por filas y se categoriza por género o subgénero de películas o series.

Las filas de encabezado y el orden tienen en cuenta el interés del usuario en otros usuarios similares de la plataforma (filtrado colaborativo) y un conjunto de reglas. En general, los títulos más relevantes tienden a estar más cerca de la esquina inferior derecha, lo que tiende a atraer más la atención del usuario. ¡Pero el aprendizaje automático de Netflix va aún más allá!

Los algoritmos que aprenden de sus interacciones con la página de inicio y entienden cómo cada usuario usa el contenido pueden ordenar títulos y crear páginas únicas para cada usuario.

Automatización del Servicio a través de chatbots

Los chatbots son una de las principales referencias de la inteligencia artificial por parte de las empresas. Para que la interacción bot-cliente sea relevante, la máquina debe comprender lo que dice la gente y encontrar respuestas y soluciones. Es importante mencionar que muchas empresas invierten en este tipo de aplicaciones para optimizar su servicio al cliente. Entre ellos, los bancos se destacan por su fortaleza en la inversión en tecnología, con asistentes artificialmente inteligentes que interactúan con los clientes, aclaran dudas, reportan saldos y ejecutan transacciones. Y cuanto más interactúan los usuarios con los chatbots, más aprenden sobre ellos e incluso se anticipan a sus necesidades.

El procesamiento del lenguaje natural es uno de los elementos centrales de los asistentes virtuales de IA.

Reconocimiento de voz

Alexa de Amazon y Siri de Apple son más que simples asistentes virtuales a los que puedes pedir el pronóstico del tiempo de hoy.

Ambas plataformas son interfaces de usuario de voz (VUI) que utilizan tecnología de inteligencia artificial conversacional, lo que permite a los usuarios aprender más sobre sus intereses y entablar conversaciones más profundas a medida que interactúan con ellos. Esto representa un gran avance en la interacción humano-computadora. Use la voz en lugar de menús, clics y toques. Esta es la forma más natural en que los humanos interactúan con el mundo. Debido a esto, la inteligencia artificial puede comprender lo que dice la gente, hablar con ellos y realizar las tareas que desean.

Para ello, los sistemas de Amazon y Apple se basan en el procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural está cada vez más reaccionando, interactuando y aprendiendo más allá de entender lo que dice la gente. Pero VUI va más allá. Entienden no solo lo que decimos, sino también cómo lo decimos, y pueden captar los matices emocionales del habla.

Por ejemplo, el número de Alexa Skills aumenta año tras año. Según el sitio web Voicebot.ai, cada 100 días se crean unas 5.000 nuevas habilidades, como pagar en el banco, pedir comida a domicilio o solicitar un Uber.

Reconocimiento de Imágenes

Además, ¿te sorprendió que la aplicación Google Photos reconozca a toda tu familia en una foto de tu teléfono? Sí, la inteligencia artificial está detrás de todo. Pero si ve una imagen de un perro, por ejemplo, su computadora no leerá la imagen porque Google solo ve el código. Entonces, tenemos que aprender las peculiaridades de fotografiar perros para comprender cuándo están allí. Aquí es donde entra en juego la visión artificial. Esta tecnología permite que las computadoras reconozcan patrones de colores y formas en las imágenes. De esta forma, las máquinas pueden acercarse a la visión humana y tomar decisiones basadas en lo que ven.

Entonces, la aplicación no solo reconoce imágenes de perros, sino que también reconoce imágenes de su perro. Reconoce no solo fotos de personas comunes, sino también fotos de familiares y amigos. Y cuanto más le digas al bot de quién y de qué se trata la imagen, más aprenderá. De esta forma, Google Fotos puede ordenar y agrupar tus fotos guardadas para que puedas encontrarlas con una simple búsqueda.

Precios de Productos

La fijación dinámica de precios, basada en la oferta y la demanda de productos, es otra posibilidad para la aplicación del aprendizaje automático en el mundo real.

Por ejemplo, cuando más personas abandonan un partido de fútbol, ​​el precio de Uber sube. Al mismo tiempo, muchos conductores tienden a ir al lugar porque el precio es mejor. Pero una vez que finaliza el evento, los precios vuelven a la normalidad, a menudo más baratos que los taxis. Lo mismo ocurre con Airbnb, que ofrece precios inteligentes a los anfitriones que quieran usarlo. De esta forma, los precios varían en función de la demanda de alojamientos de similares características del propietario, así como de datos como ubicación, temporada, clasificación del alojamiento, proximidad al check-in y otros factores. Por supuesto, los precios dinámicos no son nada nuevo. Los hoteles y las aerolíneas han utilizado esta estrategia durante años: cuando aumenta la demanda, aumentan los precios.

Antes de la IA, esta dinámica se basaba en reglas definidas por el usuario. Por otro lado, el aprendizaje automático permite que los algoritmos reconozcan patrones que los humanos no notan, predicen situaciones futuras y actualizan los precios en tiempo real. En otras palabras, el precio se vuelve dinámico, preciso y rápido. La medición dinámica con IA analiza la demanda actual de productos, el comportamiento de los usuarios y datos externos como noticias, clima, eventos locales, clima, tráfico y más.

Por lo tanto, si se anuncia un programa en una determinada ciudad, el algoritmo puede capturar esta información y ajustar el precio de inmediato, lo que será muy difícil para los humanos.

Segmentación de la Audiencia

La segmentación de audiencias es una de las técnicas de marketing más tradicionales. A medida que las empresas pivotan sus estrategias en el comportamiento del consumidor para llegar a las personas con perfiles de soluciones y ofertas relevantes.

¡La inteligencia artificial puede aprovechar este segmento!

Netflix utiliza el aprendizaje automático para comprender el comportamiento de los suscriptores y segmentar en función de ese comportamiento. Por ejemplo, un grupo de clientes que vieron el último episodio de una película en particular puede recibir correos electrónicos recomendando contenido nuevo para ver.

Sin embargo, a medida que el algoritmo comprende el perfil de cada usuario, la segmentación se vuelve más precisa y personalizada. No solo puede evitar el sesgo, sino que también puede identificar comportamientos que los humanos no pueden detectar. Esto se debe a que el sesgo son los datos que alimentan el algoritmo y muestran quién es realmente el segmento de consumidores del tipo de contenido.

Campañas Digitales

Las campañas de medios pagados se pueden hacer más efectivas utilizando inteligencia artificial. Incluso las principales plataformas publicitarias utilizan el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los anuncios. Por ejemplo, Google Ads ofrece un modelo de oferta inteligente. Se trata de ofertas automáticas que utilizan el aprendizaje automático para mejorar las conversiones y los valores de conversión para cada subasta de anuncios.

Por ejemplo, los anuncios de YouTube utilizan esta estrategia para ajustar automáticamente las ofertas durante las subastas. Los algoritmos identifican quién es más probable que considere su marca después de ver un anuncio de video y establece ofertas automáticamente para aumentar sus posibilidades de llegar a esa audiencia.

Además, Google Ads ofrece anuncios de búsqueda receptivos. Para usarlos, los anunciantes deben proporcionar hasta 15 títulos y 4 descripciones al crear anuncios para la red de búsqueda.

Luego, Google analiza su comportamiento, los dispositivos que usa y su contexto de búsqueda para brindarle la mejor versión de su anuncio. De esta forma, se mejoran los resultados del anunciante y la experiencia del usuario.

Según los motores de búsqueda, los anunciantes que usan esta función ven hasta un 15% más de clics.

Personalización del Producto

Una experiencia de marca personalizada también incluye la personalización del producto. Nike es un experto.

En los últimos años, la marca deportiva ha invertido en adquisiciones de start-ups y tecnologías digitales para mejorar la experiencia del cliente y atraer consumidores. Nike adquirió una empresa de visión artificial (Invertex) en 2018 y una empresa de análisis predictivo (Celect) en 2019.

Además, para atraer clientes, Nike lanzó un proyecto llamado Nike Maker Experience. El objetivo es permitir que los clientes creen los zapatos de sus sueños, y el sistema es simple. Los zapatos se colocan en el sistema. Los clientes usan comandos de voz para seleccionar todos los colores e imágenes que desean agregar a sus zapatos.

Esto permite que el sistema cree productos personalizados utilizando IA, seguimiento de objetos y predicciones, los zapatos están listos en dos horas y las marcas recopilan grandes cantidades de datos.

Curación de Contenidos

La cantidad de contenido que creamos y consumimos en Internet es inmensa. Especialmente en las redes sociales, las publicaciones de amigos, familiares y marcas interrumpen la línea de tiempo, por lo que es difícil darse cuenta. Es por eso que plataformas como Twitter y Pinterest están invirtiendo en inteligencia artificial para tomar mejores decisiones y brindar recomendaciones a sus usuarios. El objetivo es presentar el contenido que más les gusta a los usuarios, haciendo que la experiencia sea más relevante. Twitter utiliza tecnología de aprendizaje profundo y NLP para aumentar el conocimiento y las preferencias cronológicas de cada usuario.

La inteligencia artificial también es una aliada en la lucha contra el extremismo, el acoso, las fake news y otras transgresiones. En 2017, la plataforma suspendió más de 300.000 cuentas relacionadas con el terrorismo a través de tecnología de inteligencia artificial.

En Pinterest, el enfoque de la plataforma está en las imágenes. Por lo tanto, la visión artificial es una importante tecnología de inteligencia artificial utilizada para mejorar la experiencia del usuario.

Por ejemplo, la lente de Pinterest, que puede buscar con la cámara de su teléfono, reconoce imágenes casi como si fueran personas.

Fuente: Towards Data Science

Búsquedas Personalizadas

En los últimos años, la experiencia de búsqueda web ha cambiado significativamente. Antes de Google, muchos motores de búsqueda ordenaban sus resultados alfabéticamente. Fueron Google y sus algoritmos los que comenzaron a clasificar los resultados por relevancia para cada usuario.

¿y como se hace? Con el aprendizaje profundo, los algoritmos aprenden cada vez más las preferencias de las personas para comprender lo que buscan.

Pero para proporcionar resultados relevantes, también debemos comprender la intención de búsqueda del usuario y el contenido de la página web. Aquí es donde entra BERT, una de las grandes actualizaciones de Google en los últimos años.

Es un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural que descifra lo que los usuarios escriben en las búsquedas y lo que contienen las páginas web. Pero hace más que solo identificar palabras. BERT comprende su significado, las relaciones y la intención detrás de ellos.

BERT se combina con muchos otros factores de clasificación de páginas para comprender qué factores brindan la mejor experiencia. Así es como Google consigue ofrecer los mejores resultados posibles para cada usuario y cada búsqueda desde el principio.

En resumen, la IA es una tecnología transformadora que puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia, la productividad y la rentabilidad. Desde la atención al cliente hasta la seguridad y la fabricación, la IA tiene el potencial de mejorar la forma en que se hacen negocios en todos los sectores. Como una herramienta de vanguardia, la IA puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas, optimizar sus operaciones y mantenerse a la vanguardia en un entorno empresarial cada vez más competitivo.