Tres soluciones empresariales donde la IA agrega valor

Con los avances de hoy, las soluciones de IA se han vuelto fácilmente disponibles para los desarrolladores. Como resultado, la IA encontró su camino hacia aplicaciones que no requerían capacidades de IA, y la solución terminó siendo menos valiosa. En estos días entendemos mejor el uso pragmático de la IA: cuándo será útil y cuándo no.

Para que las soluciones de negocio de IA encuentren valor, deben tener las características adecuadas para el buen funcionamiento de los algoritmos y la grandeza de los resultados, como ocurre cuando usamos IA en soluciones que incluyen:

Aplicaciones empresariales con patrones potenciales en grandes cantidades de datos. Grandes cantidades de datos contienen información valiosa que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas. Estos pueden ser nuevos patrones a partir de nuevos datos o nuevos patrones que surgen en función de lo que un motor de IA ya procesa y aprende con el tiempo. Cuantos más datos se analicen y más patrones identifique el sistema de IA, mejor será el motor de IA.

Algunas aplicaciones comerciales que pueden aprovechar patrones potenciales en grandes cantidades de datos son: Segmentación de clientes, Detección de fraude, Mantenimiento predictivo, Optimización de inventario o Análisis de sentimiento.

La creación de nuevos datos y/o comprensión. Los motores de recomendación crean nuevos datos al capturar las interacciones de los usuarios con los productos y servicios. Estos datos se pueden utilizar para refinar las recomendaciones y mejorar la precisión de los algoritmos. Además, al aprovechar la IA, los motores de recomendación en línea determinan mejor con quién están interactuando y pueden ser más precisos al sugerir productos y servicios relacionados con las preferencias del usuario.

Los motores de recomendación en línea se utilizan ampliamente en el sector minorista para crear nuevos datos y comprender a los usuarios/clientes. Estos motores pueden aumentar las ventas, a menudo en un 20 % o más. Las empresas pueden utilizar estos datos para realizar un seguimiento de la participación de los clientes, identificar los productos más populares y obtener información sobre las preferencias y el comportamiento de los clientes.

Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las empresas pueden analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios para generar recomendaciones de productos personalizadas, mejorar las estrategias de marketing y mejorar la experiencia del cliente.

Un conjunto de datos existente combinado con la capacidad de AI para determinar un nuevo significado. Es por eso que la IA existe en primer lugar. Los algoritmos de IA se pueden usar para analizar un conjunto de datos existente e identificar patrones y correlaciones que pueden no ser evidentes de inmediato para los humanos. Al descubrir estos conocimientos ocultos, la IA puede proporcionar una nueva perspectiva sobre los datos y ayudar a las empresas a obtener una comprensión más profunda de los patrones y las relaciones subyacentes.

Las empresas pueden combinar sus datos operativos con algoritmos de IA para identificar ineficiencias y optimizar procesos. Al analizar datos como las tasas de producción, el uso de energía y los registros de mantenimiento, la IA puede identificar patrones y correlaciones que pueden indicar problemas potenciales. Esto puede ayudar a las empresas a prevenir averías, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia.

La IA también se puede utilizar para analizar datos financieros e identificar patrones y correlaciones que pueden indicar riesgos u oportunidades potenciales. Mediante el análisis de estados financieros, datos de mercado y otra información financiera, la IA puede proporcionar información sobre el rendimiento financiero e identificar posibles oportunidades de crecimiento.

Está bien probado que la combinación de un conjunto de datos existente con el poder de la IA puede determinar un nuevo significado que ayuda a las empresas a descubrir información valiosa y obtener una comprensión más profunda de sus operaciones, clientes y desempeño financiero. Al aprovechar los algoritmos de IA, las empresas pueden tomar decisiones informadas, optimizar procesos y obtener una ventaja competitiva.