El 2019 se anunció como el año de avance en todo tipo de empresas de la inteligencia artificial. Solo que muchos empresarios, gerentes, ejecutivos e incluso encargados de informática se preguntan cómo pueden utilizarla en sus negocios.
La aplicación más conocida son los chatbots, aunque se han divulgado sistemas en sectores de salud para diagnósticos, de comercio para determinar conductas de los clientes y de manufactura para previsión de inventario y producción.
Cualquiera sea el caso, empiece por proyectos donde sea más sencillo la adopción por sus colaboradores y que le brinden resultados en el corto plazo, teniendo presente que su competencia ya puede estar avanzando sus propias implementaciones y sacando ventaja.
“Dependiendo del giro de negocios o industria, la inteligencia artificial puede apoyar de distintas manera a la gerencia”, dijo Fernán Gallegos, director de transformación en Bac & Asociados.
Gallegos será el conferencista de cierre del evento “El futuro de los negocios, hoy”, en el cual se verán aplicaciones de inteligencia artificial y 5G para empresas el próximo 21 de marzo en el Hotel Corobicí.
También se revelarán los resultados del estudio de Deloitte para EF sobre el avance a nivel local en la implementación de nuevas tecnologías.
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“En general se pueden hacer muchísimas cosas”, dijo Rodrigo Vargas, director de unidad de negocio de RPA de Avantica. “Todo depende de si hay una necesidad puntual que se desea atacar o si la organización está en una etapa de innovación y quiere ser disruptiva”.
Se puede pensar en dos grandes enfoques: automatización de procesos, operaciones y tareas repetitivas que sólo requieren algunas habilidades cognitivas básicas; o soporte en la toma de decisiones, donde el sistema analiza la información y proporcionar una respuesta o recomendación puntual.
Cualquiera sea el proyecto a implementar con inteligencia artificial se debe garantizar la continuidad de la operación, hacer un óptimo uso de los recursos y detectando fallos.
1. Atención al cliente
En este campo se puede recurrir a los chatbots, los cuales brindan respuestas automáticas y estandarizadas a las personas que tienen interés por comprar un producto o servicio.
También se pueden incorporar aplicaciones que identifican al cliente, para mostrarle automáticamente al agente de ventas los datos correspondientes.
Con desarrollos de aprendizaje automático, los asistentes virtuales pueden convertirse en asistentes cognitivos con capacidad de recordar la última conversación con un cliente, retomar la consulta, indagar el estado de avance y brindar una solución.
Otras aplicaciones pueden detectar el tono o sentimiento en la conversación (nivel de estrés, frustración y enojo) para sugerir el protocolo específico que debe seguir el agente de servicio.
Este tipo de aplicaciones pueden predecir el tipo de producto que desea el cliente (si utiliza datos no estructurados recopilados de redes sociales u otros donde participa la persona) o si el cliente solicitará escalar la conversación con el supervisor.
2. Mercadeo
En este campo hay múltiples aplicaciones.
“Es uno de los campos de mayor explotación en Latinoamérica”, aseguró Isaac López, consultor senior de PwC.
En mercadeo la inteligencia artificial puede utilizarse para crear campañas de mercadeo personalizadas, realizar análisis de sentimiento en redes sociales y en la Web, optimizando precios y recomendando productos o servicios.
También se han visto ejemplos de "vallas inteligentes" donde los anuncios se adaptan a las personas que pasan cerca o que personaliza el entretenimiento para atraer compradores.
Los sistemas se pueden apoyar en inteligencia artificial para dar seguimiento a los clientes, a sus pedidos, atención postventa y predicción de compras futuras.
Con los sistemas de inteligencia artificial es posible también determinar el comportamiento de segmentos de clientes o de clientes en particular, así como analizar a la competencia.
A partir de los perfiles de los clientes actuales, las aplicaciones pueden sugerir clientes potenciales con comportamientos y características similares.
3. Plantas de producción
Se puede utilizar la inteligencia artificial para la automatización de la logística de transporte interno de insumos, utilizando robots para su traslado desde el almacén.
Los sistemas también pueden generar órdenes para incrementar o disminuir la producción, trasladar los insumos y manejar inventarios de acuerdo a las previsiones de demanda.
Incluso se puede ajustar productos a los cambios en los gustos y preferencias de los clientes.
En la gestión de la calidad se identifican patrones de fallos o imperfecciones en la producción, oportunidades para mejorar el rendimiento y formas para optimizar los inventarios.
El reconocimiento de imágenes –que es una aplicación generada por la inteligencia artificial– facilita que sistemas robotizados realicen tareas varias, como detectar piezas con defectos u ordenar los diferentes tipos de artículos.
Los sistemas de inteligencia artificial se pueden complementar con aprendizaje automático, Internet de las cosas y hasta impresión en 3D.
Otra aplicación de la inteligencia artificial en las plantas de producción es en el mantenimiento, soporte y reparación de equipos o maquinaria, donde genera alertas predictivas o incidencias si ocurre un evento.
El sistema recomienda qué hacer, muestra videos de cómo realizar una reparación, documenta el fallo y hasta solicita los repuestos requeridos.
4. Gerencia, contabilidad y TI
Utilizando Robotic Process Automation (RPA) se puede automatizar actividades repetitivas a nivel administrativo para que el personal pueda asumir tareas que generan más valor.
Hay procesos contables y financieros básicos, rutinarios y repetitivos que pueden ser digitalizados. Como en las cuentas por pagar.
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Es el caso de la presentación de reportes de viáticos, las aplicaciones registran las facturas, registran y clasifican los gastos, manejan tipos de cambio y hasta hacen pagos a las cuentas de los empleados o a las compañías de tarjetas de crédito cuando se cumplen las condiciones de reconocimiento de gastos.
En el área de tecnología de información (TI) también hay una gran cantidad de tareas que los encargados de soporte realizan de forma rutinaria y que pueden automatizarse, incluyendo la configuración de dispositivos y de permisos. Lo mismo puede hacerse para las pruebas.
Adicionalmente el sistema identifica tendencias internas y externas que pueden ser optimizadas y automatizadas.
A nivel interno se pueden detectar oportunidades de mejora para incrementar la productividad y la satisfacción asociada al trabajo, identificando tiempos muertos y recomendando cómo resolverlos.
5. Detección de fraudes
Los sistemas de inteligencia artificial, con algoritmos de aprendizaje automático, tienen capacidades para detectar posibles fraudes o comportamientos inusuales.
Las aplicaciones van más allá e identifican a clientes que están vinculados con redes de estafadores y categorizar los riesgos o fraudes producidos.
Las aseguradoras pueden detectar a nuevos solicitantes que utilizan artimañas en el cobro de las indemnizaciones.
Las firmas financieras también pueden determinar riesgos en la recuperación de un crédito que solicita un cliente específico.
El aprendizaje automático facilita distinguir con rapidez a los buenos de los malos clientes .
6. Inversiones
Los análisis previos para realizar inversiones pueden tomar tiempo, con consecuencias en la operación o en el costo de oportunidad.
Con inteligencia artificial se puede obtener un análisis y minimizar la incertidumbre, el riesgo y ese costo. Además, se da seguimiento a los resultados de la decisión adoptada.
7. Recepción de productos o insumos
Un sistema de inteligencia artificial puede realizar análisis de la calidad de los productos o insumos que reciba una empresa.
Si se encuentran defectos se puede rastrear el producto o insumo a lo largo de la cadena de suministro hasta su origen.
Combinado con Internet de las cosas se valida las condiciones de traslado de los productos o de la materia prima.
8. Planificación de rutas
La logística para la entrega de productos a los distribuidores o a las clientes directamente tiene un impacto en las finanzas del negocio.
Los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático optimizan las rutas que deben seguir los choferes o los vendedores.
También monitorean los activos (vehículos, por ejemplo) y su ubicación.
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Para las empresas sin vehículos de entrega de productos, las aplicaciones realizan las cotizaciones de tarifas, eligen la mejor opción, generan la comunicación para encargarle una entrega y le dan seguimiento.
9. Seguridad informática
Las aplicaciones de seguridad informática con inteligencia artificial detectan actividades inusuales en las plataformas y redes de las empresas.
Este tipo de sistemas analizan el comportamiento de las computadoras y de otros dispositivos, informa a los encargados de seguridad informática y clasifica el tipo de ataque: un software malicioso, ingeniería social o exploración de archivos.
10. Seguridad en planta
Mediante cámaras, sensores y sistemas de reconocimiento de imágenes las aplicaciones generan alertas cuando un equipo o maquinaria se está usando de manera insegura o incorrecta.
El sistema también determinar si una persona no ha cumplido el entrenamiento de seguridad o para manejo de maquinaria específica.
En esta área hay aplicaciones móviles para que los colaboradores identifiquen riesgos, tomen una fotografía con su móvil y completen la información. La advertencia es enviada a la empresa y a los demás empleados para que eviten los riesgos.
11. Reclutamiento
Los sistemas basados en inteligencia artificial ayudan en la selección de los mejores candidatos, identificando a los que tienen mayor correspondencia con los perfiles vacantes.
Hay aplicaciones que identifican la jerga, clichés, estereotipos, frases cursis y ofensas en las ofertas de trabajo y en los correos electrónicos de reclutamiento.
La programación de las entrevistas es el siguiente paso, una vez identificados los mejores candidatos.
Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a evaluar a los candidatos, de acuerdo a los parámetros establecidos y creando más consistencia a la selección.
Otras tareas de recursos humanos (como la definición de beneficios, remuneración, compensación y otros) se automatizan con aplicaciones de inteligencia artificial.
Incluso se puede definir cuáles colaboradores tienen capacidad y condiciones para trabajar juntos.
