Celebramos el 10º aniversario de [en] - Alexander Thamm en 2022.
En 2012, fuimos la primera consultora del mundo germanoparlante en asumir la causa de los Datos y la IA. Hoy podemos afirmar que la inteligencia artificial tiene el potencial de contribuir de forma importante a algunos de los principales retos económicos y sociales de nuestro tiempo: la IA desempeña un papel en la transición energética y el cambio climático, en la conducción autónoma, en la detección y el tratamiento de enfermedades o el control de pandemias. La IA aumenta la eficiencia de los procesos de producción e incrementa la adaptabilidad de las empresas a los cambios del mercado gracias a la información en tiempo real y a las predicciones.
La importancia económica de la tecnología está creciendo rápidamente. Más de dos tercios de las empresas alemanas utilizan ya inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Con #AITOP10 le mostramos lo que está de moda ahora mismo en el campo de los Datos y la IA. Nuestras listas TOP10 presentan lo más destacado de los podcasts, tendencias de IA específicas del sector, expertos en IA, recomendaciones de herramientas y mucho más. Aquí obtendrá una amplia muestra representativa del universo de los Datos y la IA que nos mueve desde hace 10 años.
Disfrute de la lectura y siéntase libre de añadir algo a la lista.
Inhaltsverzeichnis
Las 10 principales áreas de aplicación de la IA en las empresas
La inteligencia artificial se está abriendo camino en todas las industrias y desempeña un papel cada vez más importante en todos los niveles de la cadena de valor. Como resultado, la tecnología está abriendo constantemente nuevas oportunidades para aumentar la eficiencia de los procesos y construir nuevos modelos de negocio. Aunque algunas empresas ya utilizan la IA de forma intensiva, muchas se están quedando rezagadas a la hora de explotar su potencial. Sin embargo, innumerables casos de uso demuestran que la inteligencia artificial ofrece un verdadero valor añadido a las empresas.
Clasificación 10: Control de calidad
Ya sean fabricantes de automóviles, semiconductores, smartphones o bebidas, la calidad y el rendimiento de la producción son dos de los indicadores clave del rendimiento de la industria. Una mala calidad de producción se traduce en altos índices de desechos, menores rendimientos y elevados costes financieros adicionales. El uso de la inteligencia artificial puede contribuir significativamente a mejorar la calidad de la producción en varios puntos del proceso de producción. Las soluciones basadas en IA proporcionan un análisis más preciso de los datos de producción y pueden detectar pequeños cambios en tiempo real. Por ejemplo, la inspección visual de piezas basada en IA, como paneles de semiconductores o puertas de coches pintadas, puede mejorar la calidad y detectar defectos con fiabilidad. Otro problema son los procesos de producción que cambian lentamente. A diferencia de los humanos, la IA no se "acostumbra" a esos cambios lentos, pero puede detectarlos con fiabilidad.
Clasificación 9: Planificación y previsión financieras
La planificación automatizada y basada en datos de los futuros ingresos, gastos y otros parámetros empresariales es ahora un estándar para las empresas. Con la ayuda de la inteligencia artificial, los indicadores clave de rendimiento pueden predecirse y analizarse con mayor precisión. Las herramientas de software basadas en IA pueden detectar incumplimientos en tiempo real, realizar análisis de mercado y calcular y mostrar indicadores clave de rendimiento. Como resultado, las empresas pueden planificar y desplegar recursos con mayor precisión y actuar más rápidamente cuando se produce cualquier irregularidad. Véase también: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/liquiditaetsprognose/
Clasificación 8: Optimización de la cadena de suministro
Las grandes empresas de hoy se enfrentan constantemente a nuevos retos con sus propias cadenas de suministro: Amazon tiene que rastrear y supervisar 1.500 millones de productos cada día. Wal-Mart procesa más de un millón de transacciones de clientes cada hora. Aquí hay que desarrollar una estrategia de cadena de suministro y, sobre todo, supervisarla. Al vincular los datos de almacén, proveedores y producción, una cadena de suministro supervisada por IA puede cumplir plazos de entrega más cortos, evitar penalizaciones y optimizar la eficiencia. Véase también: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/optimierung-des-supply-chain-management/
Clasificación 7: Aumentar la fidelidad de los clientes a largo plazo
Sólo un cliente satisfecho es un buen cliente. Pero, ¿qué significa exactamente "cliente satisfecho"? Con la ayuda de la IA, se puede analizar exhaustivamente todo el recorrido del cliente e identificar áreas problemáticas claras. Las ofertas personalizadas de productos, contenidos y servicios desempeñan aquí un papel fundamental.
La IA permite clasificar mejor a los clientes y hacer afirmaciones sobre su futuro comportamiento de compra. El análisis predictivo, los chatbots y las ofertas personalizadas mediante sistemas de recomendación pueden retener a más clientes y aumentar la probabilidad de que repitan la compra. El factor más importante en cualquier decisión de compra es el precio. Aquí se puede lograr un equilibrio inteligente entre el beneficio y la voluntad de compra del cliente mediante el uso de la IA. Los algoritmos de autoaprendizaje sugieren precios optimizados basados en transacciones anteriores, así como en los precios de la competencia, y ayudan así al cliente a tomar una decisión de compra positiva.
6º puesto: Optimización logística
La logística, con sus redes ampliamente ramificadas, es un campo de aplicación ideal para la inteligencia artificial. Mediante la evaluación inteligente de una amplia gama de fuentes de datos, desde cifras de ventas a precios de proveedores o ciclos de producción, se pueden prever, por ejemplo, los volúmenes futuros de producción y transporte. La planificación dinámica de rutas basada en eventos garantiza una mayor eficiencia en el transporte y ahorra dinero. Pero también hay que mencionar aquí la lectura de documentos de carga y entrega y su integración automatizada en los sistemas existentes. Esto acelera los procesos y reduce la susceptibilidad a errores. La planificación de almacenes asistida por IA también puede ayudar a minimizar los costes de almacenamiento.
Clasificación 5: Detección de fraudes
El fraude es un problema importante en todas las transacciones de servicios financieros. Solo en 2020, se perdieron en todo el mundo un total de 32 390 millones de dólares por fraudes en los pagos, como transferencias bancarias, tarjetas y créditos, y la cifra va en aumento. Los modelos de IA pueden detectar y bloquear transacciones fraudulentas en tiempo real. La IA aprende de casos anteriores, entre otras cosas, y se vuelve más precisa con cada caso de fraude detectado. Véase también: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/betrugsprophylaxe-fuer-fahrzeugfinanzierungen/
Clasificación 4: Interacciones con los clientes
Los chatbots ya proporcionan una comunicación más rápida y directa con los clientes en muchas empresas. Los modelos lingüísticos ML avanzados, como GPT-3, permiten comprender y responder mejor a preguntas complejas. La start-up Algolia, por ejemplo, utiliza GPT-3 para analizar el contexto de las preguntas de los clientes y ofrecer respuestas precisas. De este modo, se pueden optimizar los recursos en el área de atención al cliente y priorizar las consultas de los clientes.
3er puesto: Automatización de procesos
La automatización robótica de procesos (RPA) apoyada en la IA es el acelerador de cualquier proceso empresarial. En muchas áreas de una empresa se deben realizar procesos y tareas repetitivas. Mediante la RPA, estos pueden automatizarse utilizando "robots de software", dejando más tiempo para las tareas realmente importantes. La automatización inteligente de procesos abre así nuevas oportunidades de negocio e ingresos y obliga a la excelencia en los procesos. Véase también: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/automatisierte-sofortregulierung-fuer-kleinschaeden-mit-nlp/
Clasificación 2: Obtención de información y conocimientos sobre los clientes
Si conoce a sus clientes, sabe cuáles son sus necesidades. Las redes sociales han cambiado radicalmente a los consumidores en los últimos años. La orientación al cliente impulsada por la IA permite a las empresas responder mucho más rápido y mejor a las necesidades de sus clientes. El software de aprendizaje automático ayuda a supervisar, escanear y recopilar datos en los canales de las redes sociales, por ejemplo. Esto puede proporcionar información en tiempo real sobre el sentimiento social y las necesidades de los clientes, y las estrategias de marketing pueden ajustarse eficazmente. Véase también: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/analyse-von-finanzprodukten-und-kundenaktivitaeten/
Clasificación 1: Mejorar la experiencia del cliente y su fidelidad
Ayudar a los clientes a tomar una decisión de compra a través de un producto adaptado a ellos es una prioridad absoluta para cualquier empresa. El 75% de los contenidos consumidos por los clientes de Netflix y el 35% de los productos comprados en Amazon son contenidos y productos sugeridos, respectivamente, como una Informe McKinsey muestra. La IA ofrece oportunidades para proporcionar una experiencia dinámica al cliente. A través de ofertas e información personalizadas, el cliente recibe el apoyo adecuado para la toma de decisiones en cada punto de contacto de su recorrido. Los asistentes virtuales, la personalización predictiva y el análisis de las necesidades del cliente asistido por IA están provocando un cambio radical en la toma de decisiones. Lea también: https://www.alexanderthamm.com/de/case-studies/personalisierte-rezeptempfehlungen/
Estas son las posibles áreas de aplicación en las que hacemos que las empresas sean más competitivas con la inteligencia artificial - investigadas y curadas con la ayuda de las experiencias [at] de más de 1300 casos de uso de IA.
¿Cuál es su consejo para dar el siguiente paso con la IA? Háznoslo saber y cuéntanos tu experiencia en el uso de la inteligencia artificial.
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