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Ejemplos de Uso de Inteligencia Artificial en los Negocios

La inteligencia artificial (IA) está a nuestro alrededor. Probablemente la haya usado en su viaje diario, buscando en la web o revisando sus redes sociales.
Ya sea que lo sepa o no, la IA tiene un efecto masivo en su vida, así como en su negocio. Aquí hay algunos ejemplos de IA que ya puede estar usando diariamente.

Photo: Shutterstock

Inteligencia Artificial en la Gestión Empresarial

  • Filtros de spam.
  • Categorización de correo electrónico inteligente.
  • Funciones de voz a texto.
  • Asistentes personales inteligentes, como Siri, Cortana y Google Now.
  • Respondedores automatizados y atención al cliente en línea.
  • Automatización de procesos.
  • Previsión de ventas y negocios.
  • Vigilancia de seguridad.
  • Dispositivos inteligentes que se ajustan según el comportamiento.
  • Información automatizada, especialmente para industrias basadas en datos (por ejemplo, servicios financieros o comercio electrónico).

Inteligencia Artificial en el Comercio Electrónico

  • Búsquedas inteligentes y características de relevancia.
  • La personalización como servicio.
  • Recomendaciones de productos y predicciones de compra.
  • Detección y prevención de fraudes para transacciones en línea.
  • Optimización dinámica de precios basada en aprendizaje automático.

Ejemplos de IA en Marketing

  • Recomendaciones y curación de contenidos.
  • Personalización de noticias.
  • Reconocimiento de patrones e imágenes.
  • Reconocimiento de idiomas: para digerir datos no estructurados de clientes y prospectos de ventas.
  • Orientación de anuncios y ofertas optimizadas en tiempo real.
  • Análisis de datos y segmentación de clientes.
  • Semántica social y análisis del sentimiento.
  • Diseño web automatizado.
  • Servicio al cliente predictivo.

Hay muchas maneras en que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan detrás del escenario para impactar nuestra vida cotidiana, para apoyar las decisiones de negocios y optimizar las operaciones en algunas de las principales compañías del mundo.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en Bienes de Consumo

Mediante el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el análisis avanzado, Hello Barbie escucha y le responde a una niña. Un micrófono en el collar de Barbie registra lo que se dice y lo transmite a los servidores en ToyTalk. Allí, se analiza la grabación para determinar la respuesta adecuada de 8.000 líneas de diálogo. Los servidores transmiten la respuesta correcta a Barbie en menos de un segundo para que pueda responder al niño. Las respuestas a preguntas tales como cuál es su comida favorita se almacenan para que se pueda usar en la conversación más adelante.

El mercado global de Coca-Cola y la extensa lista de productos, más de 500 marcas de bebidas vendidas en más de 200 países, la convierten en la compañía de bebidas más grande del mundo. La compañía no solo crea una gran cantidad de datos, sino que ha adoptado nuevas tecnologías y pone esos datos en práctica para respaldar el desarrollo de nuevos productos, capitalizar los robots de inteligencia artificial e incluso probar la realidad aumentada en plantas embotelladoras.

A pesar de que la compañía holandesa Heineken ha sido un líder cervecero mundial durante los últimos 150 años, está buscando catapultar su éxito específicamente en los Estados Unidos aprovechando la gran cantidad de datos que recopila. Desde el marketing basado en datos hasta el Internet de las cosas, hasta la mejora de las operaciones a través del análisis de datos. Heineken recurre a los datos de AI para mejorar sus operaciones, marketing, publicidad y servicio al cliente.

Ejemplos de la Inteligencia Artificial en las Artes Creativas

Las artes culinarias requieren el toque humano, ¿cierto? Si y no. El Chef Watson de IBM habilitado para AI ofrece una idea de cómo la inteligencia artificial puede convertirse en un sous-chef en la cocina para ayudar a desarrollar recetas y aconsejar a sus homólogos humanos sobre combinaciones de alimentos para crear sabores completamente únicos. Trabajando juntos, la IA y los humanos pueden crear más en la cocina que trabajando solos.

Ejemplos de Uso de Inteligencia Artificial en los Negocios
Imagen: https://www.ibm.com/blogs/watson/2016/01/chef-watson-has-arrived-and-is-ready-to-help-you-cook/

Otra forma en que la inteligencia artificial y el big data pueden aumentar la creatividad es en el mundo del arte y el diseño . En un ejemplo, el sistema de aprendizaje automático de IBM, Watson, recibió imágenes del trabajo del artista Gaudí junto con otro material complementario para ayudar a la máquina a aprender posibles influencias para su trabajo, como Barcelona, ​​su cultura, biografías, artículos históricos y letras de canciones. Watson analizó toda la información y entregó inspiración a los artistas humanos encargados de crear una escultura “informada” por Watson y al estilo de Gaudí.

Los algoritmos de generación de música ahora están inspirando nuevas canciones. Teniendo en cuenta lo suficiente, millones de conversaciones, titulares de periódicos y discursos, se obtienen ideas que pueden ayudar a crear un tema para las letras. Hay máquinas como Watson BEAT que pueden crear diferentes elementos musicales para inspirar a los compositores. AI ayuda a los músicos a entender lo que quieren sus audiencias y a ayudar a determinar con mayor precisión qué canciones podrían ser, en última instancia, exitosas.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en el Mundo de la Energía

El líder mundial en energía, BP, se encuentra a la vanguardia de las grandes oportunidades y la inteligencia artificial que ofrece la industria energética. Utilizan la tecnología para impulsar nuevos niveles de rendimiento, mejorar el uso de los recursos y la seguridad y confiabilidad de la producción y refinación de petróleo y gas. Desde sensores que transmiten las condiciones en cada sitio hasta el uso de la tecnología de inteligencia artificial para mejorar las operaciones, BP pone los datos al alcance de ingenieros, científicos y responsables de la toma de decisiones para ayudar a impulsar un alto rendimiento.

En su intento de proporcionar energía al Siglo 21, GE Power utiliza grandes volúmenes de datos, aprendizaje automático y de Internet de las Cosas (IoT), para construir una “Internet de la energía.” La analítica avanzada y el aprendizaje automático permiten el mantenimiento predictivo, las operaciones y la optimización de los negocios, para ayudar a GE Power en su visión de una “planta de energía digital”.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en Servicios Financieros

Con aproximadamente 3,6 petabytes de datos sobre personas de todo el mundo, la agencia de referencia de crédito Experian obtiene su extraordinaria cantidad de datos de las bases de datos de marketing, registros transaccionales y registros de información pública. Están incorporando activamente el aprendizaje automático en sus productos para permitir una toma de decisiones más rápida y efectiva. Con el tiempo, las máquinas pueden aprender a distinguir qué puntos de datos son importantes de aquellos que no lo son. La información extraída de las máquinas permitirá a Experian optimizar sus procesos.

American Express procesa mil millones en transacciones, con 110 millones de tarjetas de crédito en operación. Depende en gran medida del análisis de datos y los algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a detectar el fraude casi en tiempo real y, por lo tanto, ahorran millones en pérdidas. Además, AmEx aprovecha sus flujos de datos para desarrollar aplicaciones que pueden conectar a un titular de tarjeta con productos o servicios y ofertas especiales. También están ofreciendo a los comerciantes análisis de tendencias de negocios en línea y evaluaciones comparativas de la industria .

Ejemplos de Inteligencia Artificial en la Salud

Infervision está usando la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo (Deep Learning) para salvar vidas. En China, donde no hay suficientes radiólogos para cumplir con la demanda, ayuda a revisar 1.400 millones de tomografías computarizadas cada año para detectar signos tempranos de cáncer de pulmón. Los radiólogos deben revisar cientos de escaneos cada día, lo que no solo es tedioso, sino que puede llevar a errores. Infervision aplicó algoritmos para apoyar el trabajo de los radiólogos para permitirles diagnosticar el cáncer de manera más precisa y eficiente.

La neurociencia es la inspiración y la base para DeepMind de Google , creando una máquina que puede imitar los procesos de pensamiento de nuestros propios cerebros. Si bien DeepMind ha competido exitosamente con los humanos en los juegos, lo que es realmente intrigante son las posibilidades para las aplicaciones de atención médica, como reducir el tiempo que lleva planificar los tratamientos y el uso de máquinas para ayudar a diagnosticar enfermedades.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en la Fabricación de Productos

Los automóviles están cada vez más conectados y generan datos que se pueden utilizar de varias maneras. Volvo usa datos para ayudar a predecir cuándo fallarán las piezas o cuándo los vehículos necesitarán mantenimiento. Mantiene un impresionante historial de seguridad al monitorear el desempeño del vehículo durante situaciones peligrosas y para mejorar la comodidad del conductor y del pasajero. Volvo también está realizando su propia investigación y desarrollo en vehículos autónomos.

BMW tiene mucha tecnología relacionada con los datos en el corazón de su modelo de negocios, apoyando sus decisiones basadas en datos en todas la áreas del negocio, desde el diseño y la ingeniería hasta las ventas y servicio post venta. La compañía también es líder en tecnología sin conductor y planea que sus autos ofrezcan una autonomía de Nivel 5 (que el vehículo pueda conducir sin intervención humana) para el 2021.

La revolución tecnológica de la IA también ha afectado a la agricultura, y John Deere está poniendo herramientas analíticas basadas en datos y automatización en manos de los agricultores. Adquirió Blue River Technology por su solución para utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático, para permitir que los robots tomen decisiones basadas en datos visuales, para planificar si es o no viable tratar una plaga con pesticidas. La compañía ya ofrece vehículos agrícolas automatizados para arar y sembrar con sistemas GPS de precisión. Su sistema Farmsight está diseñado para ayudar a la toma de decisiones agrícolas.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en Medios de Comunicación

El proyecto de la BBC, Talking with Machines, es un radio drama que permite a los oyentes participar y tener una conversación bidireccional a través de un altavoz inteligente. Los oyentes pueden ser parte de la historia, ya que les pide que respondan preguntas e inserten sus propias líneas en la historia. Creada específicamente para altavoces inteligentes Amazon Echo y Google Home, la BBC espera expandirse a otros dispositivos activados por voz en el futuro.

La agencia de noticias del Reino Unido Press Association (PA ) espera que los robots y la inteligencia artificial puedan guardar noticias locales. Se asociaron con el especialista en automatización de noticias Urbs Media para que los robots escriban 30,000 noticias locales cada mes en un proyecto llamado RADAR (Reporteros y Datos y Robots). Alimentada con una variedad de datos del gobierno, los servicios públicos y las autoridades locales, la máquina utiliza tecnología de generación de lenguaje natural para escribir noticias locales. Estos robots están llenando un vacío en la cobertura de noticias que los humanos no estaban cubriendo.

El análisis de Big Data está ayudando a Netflix a predecir lo que sus clientes disfrutarán viendo. También son, cada vez más, un creador de contenido, no solo un distribuidor, y usan datos para dirigir el contenido que invertirá en la creación. Debido a la confianza que tienen en los hallazgos de los datos, están dispuestos a oponerse a lo tradicional y encargar varias temporadas de un nuevo programa en lugar de solo un episodio piloto.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en el Comercio Detallista

Cuando se piensa en el retailer Burberry, es probable que se considere su moda de lujo y no un negocio digital. Sin embargo, han estado ocupados reinventándose y utilizando big data y AI para combatir productos falsificados y mejorar las ventas y las relaciones con los clientes. La estrategia de la empresa para aumentar las ventas es fomentar conexiones personales y profundas con sus clientes. Como parte de eso, tienen programas de recompensa y fidelidad que generan datos para ayudar a personalizar la experiencia de compra para cada cliente. De hecho, están haciendo que la experiencia de compra en sus tiendas físicas sea tan innovadora como la experiencia en línea.

Como el segundo minorista más grande del mundo, Walmart está a la vanguardia de encontrar formas de transformar el comercio minorista y brindar un mejor servicio a sus clientes. Utilizan big data, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el IoT para garantizar una experiencia perfecta entre la experiencia del cliente en línea y la experiencia en la tienda (con 11.000 tiendas físicas), algo que Amazon no puede hacer. Las mejoras incluyen utilizar la función Scan and Go en su app Pick-Up Towers, experimentando con la tecnología de reconocimiento facial para determinar si los clientes están contentos o tristes.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en Servicios

Microsoft está centralizando las máquinas inteligentes. Microsoft tiene a Cortana, una asistente virtual; los chatbots que ejecutan Skype y responden a las consultas de servicio al cliente o brindan información como el clima o las actualizaciones de viajes, y la compañía ha implementado funciones inteligentes dentro de su suite Office. Otras compañías pueden usar la plataforma de Microsoft AI para crear sus propias herramientas inteligentes. En el futuro, Microsoft desea proporcionar máquinas inteligentes con capacidades de IA que les permitan completar cualquier tarea.

Cuando reúnes la computación en la nube, la geo referenciación y el aprendizaje automático, pueden suceder algunas cosas realmente interesantes. Google está utilizando datos de inteligencia artificial y datos satelitales para prevenir la pesca ilegal. En un día cualquiera, se crean 22 millones de puntos de datos que muestran dónde están los barcos en las vías fluviales del mundo. Los ingenieros de Google encontraron que cuando aplicaban el aprendizaje automático a los datos, podían identificar por qué un barco estaba en el mar. En última instancia, crearon Global Fishing Watch que muestra dónde está sucediendo la pesca y luego podría identificar cuándo la pesca estaba ocurriendo ilegalmente.

Siempre en la cumbre de la atención al cliente, los parques de Disney están mejorando aún más gracias a la gran cantidad de datos. Cada visitante recibe su propia pulsera MagicBand que sirve como identificación, clave de habitación de hotel, boletos, FastPasses y sistema de pago. Si bien la comodidad de los huéspedes es suficiente, Disney obtiene una gran cantidad de datos que los ayudan a anticipar las necesidades de los huéspedes y ofrecer una experiencia increíble y personalizada. Pueden resolver los atascos de tráfico, brindar servicios adicionales a los huéspedes que pueden haber sido molestados por una atracción cerrada y los datos incluso permiten que la compañía programe el personal de manera más eficiente.

Google ha sido uno de los pioneros del aprendizaje profundo desde su incursión inicial con el proyecto Google Brain en 2011. Google utilizó por primera vez el aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes y ahora puede usarlo para mejorar la imagen. Google también ha aplicado el aprendizaje profundo al procesamiento de idiomas y para proporcionar mejores recomendaciones de video en YouTube, porque estudia los hábitos y preferencias de los espectadores cuando transmiten contenido. También la división de vehículos de auto conducción de Google aprovecha el aprendizaje profundo. Google también utilizó el aprendizaje automático para ayudarle a descubrir la configuración correcta de hardware y refrigeración en sus centros de datos, para reducir la cantidad de energía consumida para mantenerlos operativos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han ayudado a Google a descubrir nuevas formas de sustentabilidad.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en Medios de Comunicación Social

Desde qué tweets recomendar para luchar contra contenido inapropiado o racista y mejorar la experiencia del usuario, Twitter ha comenzado a utilizar inteligencia artificial entre bambalinas para mejorar su producto. Procesan muchos datos a través de redes neuronales profundas para aprender con el tiempo cuáles son las preferencias de los usuarios.

El Aprendizaje Profundo está ayudando a Facebook a obtener valor de una gran parte de sus conjuntos de datos no estructurados creados por casi 2 mil millones de personas que actualizan sus estados 293,000 veces por minuto. La mayor parte de su tecnología de aprendizaje profundo se basa en la plataforma Torch que se centra en las tecnologías de aprendizaje profundo y las redes neuronales.

Instagram también usa Big Data e Inteligencia Artificial para apuntar a la publicidad y combatir el ciberacoso y eliminar comentarios ofensivos. A medida que crece la cantidad de contenido en la plataforma, la inteligencia artificial es fundamental para poder mostrar a los usuarios la información de la plataforma que les gustaría, combatir el spam y mejorar la experiencia del usuario.

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