Escrito por Jim Holdsworth, Redactor en IBM y cuenta con más de 25 años de experiencia en la redacción y edición de contenido B2B online y marketing directo B2C
Escrito por Matthew Finio, director creativo de publicidad y marketing radicado en Los Ángeles que ha escrito y producido contenido digital para Cornerstone OnDemand, Google, Machinima, MotorTrend, QVC, Spotify, Vidmob, YouTube y otras marcas.
Al pensar en los casos de uso de la inteligencia artificial (AI), cabe hacerse la siguiente pregunta: ¿qué no podrá hacer la IA?
La respuesta fácil es principalmente el trabajo manual, aunque podría llegar el día en que gran parte de lo que ahora es trabajo manual se realice mediante dispositivos robóticos controlados por IA. En este momento, la IA pura puede programarse para muchas tareas que requieren pensamiento e inteligencia, siempre que la inteligencia pueda recopilarse digitalmente y utilizarse para entrenar un sistema de IA. La IA aún no está cargando el lavavajillas después de la cena, pero puede ayudar a crear un informe legal, un nuevo diseño de producto o una carta a la abuela.
Es increíble lo que puede hacer la IA. Pero, ¿cuáles son los mejores usos empresariales? Crear una versión de la Mona Lisa al estilo de Vincent van Gough es divertido, pero ¿con qué frecuencia aumentará las ganancias? A continuación, se presentan 27 formas muy productivas en las que los casos de uso de la IA pueden ayudar a las empresas a mejorar sus beneficios.
Es increíble lo que puede hacer la IA. Pero, ¿cuáles son los mejores usos empresariales?
Casos de uso de IA orientados al cliente
Ofrezca un servicio de atención al cliente superior
La IA ayuda con las interacciones con los clientes en tiempo real mediante el uso de IA conversacional. Las consultas por voz utilizan procesamiento de lenguaje natural (PLN) y análisis de sentimientos para el reconocimiento de voz, de modo que sus conversaciones puedan comenzar de inmediato. Mediante el uso de algoritmos de machine learning, la IA puede comprender lo que dicen los clientes y su tono, y puede derivarlos a los agentes del servicio de atención al cliente cuando sea necesario.
Con la conversión de texto a voz y el PLN, la IA puede responder inmediatamente a las consultas e instrucciones enviadas por texto. No hay necesidad de hacer esperar a los clientes para que respondan a las preguntas más frecuentes (FAQ) o den el siguiente paso para comprar. Y los agentes del servicio de atención al cliente digitales pueden aumentar la satisfacción del cliente ofreciendo asesoramiento y orientación a los agentes de atención al cliente.
Personalice las experiencias de los clientes
El uso de IA es eficaz para crear experiencias personalizadas a escala a través de chatbots, asistentes digitales e interfaces de clientes. Al utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), estos sistemas pueden ofrecer experiencias personalizadas y anuncios segmentados a los clientes y usuarios. Por ejemplo, Amazon recuerda a los clientes que vuelvan a pedir los productos que compran con más frecuencia y les muestra productos relacionados o sugerencias.
McDonald’s está desarrollando soluciones de IA para la atención al cliente con la tecnología de IA de IBM watsonx y PLN para acelerar el desarrollo de su tecnología de toma de pedidos automatizada (AOT). Esta aceleración ayudará a escalar la tecnología AOT en todos los mercados y ayudará a abordar las integraciones, incluidos más idiomas, dialectos y variaciones de menú. En Spotify, sugieren un nuevo artista para que el cliente disfrute escuchándolo. YouTube ofrecerá un feed de contenido seleccionado que se adapte a los intereses de los clientes.
McDonald’s está desarrollando soluciones de IA para la atención al cliente con la tecnología de IA de IBM watsonx y PLN para acelerar el desarrollo de su tecnología de toma de pedidos automatizada (AOT)
Promueva las ventas cruzadas y ascendentes
Los motores de recomendación utilizan datos de comportamiento del consumidor y algoritmos de IA para ayudar a descubrir tendencias de datos. Al analizar las métricas clave, las empresas pueden desarrollar estrategias más efectivas de venta ascendente y cruzada, lo que se traduce en recomendaciones de complementos más útiles para los clientes durante el proceso de pago para los minoristas en línea. Otros usos incluyen:
- Netflix ofrece recomendaciones de visionado impulsadas por modelos que procesan conjuntos de datos recogidos del historial de visionado.
- LinkedIn utiliza ML para filtrar elementos en un suministro de noticias, haciendo recomendaciones de empleo y sugerencias sobre con quién conectarse.
- Spotify utiliza modelos de ML para generar sus recomendaciones de canciones.
Teléfonos aún más inteligentes
El reconocimiento facial activa teléfonos inteligentes y asistentes de voz que funcionan con machine learning, mientras que Siri de Apple, Alexa de Amazon, Google Assistant y Copilot de Microsoft usan PNL para reconocer lo que dicen las personas y luego responder apropiadamente. Las empresas también aprovechan el ML de las cámaras de los smartphones para
- analizar y mejorar las fotos mediante clasificadores de imágenes;
- detectar objetos (o caras) en las imágenes;
- e incluso utilizar redes neuronales artificiales para mejorar o ampliar una foto prediciendo lo que hay más allá de sus fronteras.
Introduzca asistentes personales
Los asistentes virtuales o de voz, como Alexa de Amazon y Siri de Apple, funcionan con IA. Estos asistentes pueden proporcionar a los usuarios notificaciones, recordatorios y actualizaciones oportunas, lo que mejora la participación y la satisfacción del usuario. Cuando alguien formula una pregunta por voz o texto, ML busca la respuesta o recuerda preguntas similares que se hayan formulado antes. La misma tecnología puede impulsar bots de mensajería, como los utilizados por Facebook Messenger y Slack, mientras que Google Assistant, Cortana e IBM watsonx Assistant combinan PLN para comprender preguntas y solicitudes, tomar medidas apropiadas y redactar respuestas.
La IA puede atraer, desarrollar y retener al personal. Una avalancha de solicitudes puede examinarse, clasificarse y transmitirse a los miembros del equipo de RR. HH. con precisión
Humanice los recursos humanos
La IA puede atraer, desarrollar y retener al personal. Una avalancha de solicitudes puede examinarse, clasificarse y transmitirse a los miembros del equipo de RR. HH. con precisión. Las tareas de evaluación manual de ascensos pueden automatizarse, lo que facilita la obtención de conocimientos importantes de RR. HH. con una visión más clara de, por ejemplo, los empleados que optan a un ascenso y la evaluación de su rendimiento en función de puntos de referencia clave. Las preguntas rutinarias del personal pueden responderse rápidamente utilizando la IA.
Casos de uso creativo de la IA
Cree con IA generativa
Las herramientas de IA generativa como ChatGPT, Bard y DeepAI se basan en capacidades de IA de memoria limitada para predecir la siguiente palabra, frase o elemento visual dentro del contenido que está generando. La IA generativa puede mejorar la creación de contenido al producir texto, imágenes y otros contenidos de alta calidad basados en los datos utilizados para la capacitación.
IBM Research trabaja para ayudar a sus clientes a utilizar modelos generativos para escribir código de software de alta calidad más rápido, descubrir nuevas moléculas y entrenar chatbots conversacionales fiables que se basen en datos empresariales. El equipo de IBM está utilizando incluso la IA generativa para crear datos sintéticos con los que construir modelos de IA más sólidos y fiables y para sustituir a los datos reales que están protegidos por leyes de privacidad y derechos de autor.
Aporte nuevos conocimientos
Los sistemas expertos pueden entrenarse en un corpus, que son los metadatos utilizados para entrenar un modelo de machine learning, con el fin de emular el proceso humano de toma de decisiones y aplicar esta experiencia a la resolución de problemas complejos. Estos sistemas pueden evaluar grandes cantidades de datos para descubrir tendencias y patrones, y tomar decisiones. También pueden ayudar a las empresas a predecir acontecimientos futuros y comprender por qué ocurrieron los pasados.
Clarifique la computer vision
La visión artificial con IA permite la segmentación de imágenes, lo que tiene una gran variedad de casos de uso, como ayudar al diagnóstico en imágenes médicas, automatizar la locomoción en robótica y coches autoconducidos, identificar objetos de interés en imágenes de satélite y etiquetar fotos en las redes sociales. Al ejecutarse en redes neuronales, la visión artificial permite a los sistemas extraer información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas.
Casos de uso técnicos de IA
Acelere las operaciones con AIOps
Existen muchas ventajas al usar inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps). Al infundir la IA en las operaciones de TI, las empresas pueden utilizar el considerable poder del PLN, el big data y los modelos de ML para automatizar y agilizar los flujos de trabajo operativos y supervisar la correlación de eventos y la determinación de la causalidad.
AIOps es una de las formas más rápidas de impulsar el ROI de las inversiones en transformación digital. La automatización de procesos suele centrarse en los esfuerzos por optimizar el gasto, lograr una mayor eficiencia operativa e incorporar tecnologías nuevas e innovadoras, que a menudo se traducen en una mejor experiencia del cliente. Otros beneficios de la IA son la creación de un sistema de TI más sostenible y el mejoramiento de las canalizaciones de integración continua o entrega continua (CI/CD).
Automatice la codificación y la modernización de aplicaciones
Las principales empresas utilizan ahora la IA generativa para la modernización de las aplicaciones y las operaciones de TI empresariales, incluida la automatización de la codificación, la implementación y el escalado. Para la codificación, los desarrolladores pueden introducir un comando de codificación como una simple frase en inglés a través de una interfaz de lenguaje natural y obtener código generado automáticamente. El uso de IA generativa con capacidades de generación de código también puede permitir a los desarrolladores de nubes híbridas de todos los niveles de experiencia migrar y modernizar el código de las aplicaciones heredadas a escala a nuevas plataformas de destino con coherencia de código, menos errores y más velocidad.
Las principales empresas utilizan ahora la IA generativa para la modernización de las aplicaciones y las operaciones de TI empresariales, incluida la automatización de la codificación, la implementación y el escalado.
Aumente el rendimiento de las aplicaciones
Garantizar que las aplicaciones funcionen de forma constante y consistente (sin aprovisionar ni gastar en exceso) es un caso de uso crítico de las operaciones de IA (AIOps). La automatización es clave para optimizar los costes de la nube y los equipos de TI, sin importar lo hábiles que sean. No siempre tienen la capacidad de determinar continuamente las configuraciones exactas de computación, almacenamiento y bases de datos que se necesitan para ofrecer rendimiento al menor coste. El software de IA puede identificar cuándo y cómo se utilizan los recursos y ajustarse a la demanda real en tiempo real.
Reforzar la resistencia del sistema de extremo a extremo
Para ayudar a garantizar la disponibilidad ininterrumpida del servicio, las organizaciones líderes utilizan capacidades de análisis de causa raíz en tiempo real con IA y automatización inteligente. AIOps puede permitir a los equipos de ITOps identificar rápidamente las causas subyacentes de los incidentes y tomar medidas inmediatas para reducir tanto el tiempo medio entre fallos (MTBF) como el tiempo medio de reparación (MTTR) de los incidentes.
Las soluciones de plataforma AIOps también consolidan los datos de múltiples fuentes y correlacionan los eventos en incidentes, garantizando una visibilidad clara de todo el entorno de TI a través de visualizaciones dinámicas de la infraestructura, capacidades de IA integradas y acciones de corrección sugeridas.
Mediante la gestión predictiva de TI, los equipos de TI pueden utilizar la IA para automatizar las operaciones de TI y de red para resolver incidentes de forma rápida y eficiente. También pueden prevenir de forma proactiva los problemas antes de que se produzcan, mejorar la experiencia de los usuarios y reducir el coste y el número de tareas administrativas. Para ayudar a eliminar la proliferación de herramientas, una plataforma de AIOps de nivel empresarial puede proporcionar una visión holística de las operaciones de TI en una ventana central para la monitorización y la gestión.
Bloquee la ciberseguridad
La IA puede utilizar el ML para ofrecer una ciberseguridad mejorada de muchas maneras:
- reconocimiento facial para autenticación;
- Detección del fraude
- programas antivirus para detectar y bloquear malware;
- aprendizaje por refuerzo para entrenar modelos que identifiquen y respondan a los ciberataques;
- detección de intrusiones y clasificación de algoritmos que etiquetan los eventos como anomalías o ataques de suplantación de identidad.
Estas soluciones impulsadas por IA mejoran la gestión de riesgos al identificar proactivamente las vulnerabilidades, mitigar las amenazas y reducir el impacto potencial de las violaciones de seguridad.
Prepárese para la robótica
La IA no consiste solo en pedir un haiku escrito por un gato. Los robots manipulan y mueven objetos físicos. En entornos industriales, IA estrecha puede realizar tareas rutinarias y repetitivas que involucran la manipulación de materiales, el ensamblaje y las inspecciones de calidad. La IA puede ayudar a los cirujanos controlando las constantes vitales y detectando posibles problemas durante las intervenciones.
Las máquinas agrícolas pueden podar, mover, ralear, sembrar y pulverizar de forma autónoma. Los dispositivos domésticos inteligentes, como el iRobot Roomba, pueden desplazarse por el interior de una casa utilizando visión artificial y emplear los datos almacenados en la memoria para comprender su progreso. Y, si la IA puede guiar a una Roomba, también puede dirigir a los coches autónomos en la carretera y a los robots que mueven mercancías en un centro de distribución o en patrullas de seguridad.
Limpie con mantenimiento predictivo
La IA se puede utilizar para el mantenimiento predictivo analizando directamente los datos de la maquinaria para identificar problemas y señalar el mantenimiento necesario. La IA también se utiliza para mejorar la eficiencia mecánica y reducir las emisiones de carbono en los motores. Los programas de mantenimiento pueden utilizar análisis predictivos con IA para aumentar la eficiencia.
La IA puede ayudarle con las previsiones. Por ejemplo, una función de la cadena de suministro puede utilizar algoritmos para predecir las necesidades futuras y el momento en que deben enviarse los productos para que lleguen a tiempo.
Vea lo que está por venir
La IA puede ayudarle con las previsiones. Por ejemplo, una función de la cadena de suministro puede utilizar algoritmos para predecir las necesidades futuras y el momento en que deben enviarse los productos para que lleguen a tiempo. Esta capacidad puede ayudar a crear nuevas eficiencias, reducir el exceso de existencias y ayudar a compensar los descuidos por reordenamiento.
Casos de uso de IA en el sector
La IA puede impulsar tareas y herramientas para casi cualquier sector con el fin de aumentar la eficiencia y la productividad. La IA puede ofrecer automatización inteligente para agilizar procesos empresariales que eran tareas manuales o se ejecutaban en sistemas heredados, lo que puede requerir muchos recursos, ser costoso y propenso al error humano. A continuación, se enumeran algunos de los sectores que se están beneficiando de la potencia añadida de la IA.
Automoción
Con las aplicaciones de IA, los fabricantes de automóviles pueden predecir y ajustar la producción con mayor eficacia para responder a los cambios en la oferta y la demanda. Pueden optimizar los flujos de trabajo para aumentar la eficiencia y reducir las tareas que llevan mucho tiempo y el riesgo de error en la producción, el soporte, las compras y otras áreas. Los robots ayudan a reducir la necesidad de mano de obra y mejorar la detección de defectos, proporcionando vehículos de mayor calidad a los clientes a un coste menor para la empresa.
Formación
En la educación y formación, la IA puede adaptar los materiales educativos a las necesidades de cada estudiante individual. Los profesores y formadores pueden utilizar los análisis de IA para ver dónde pueden necesitar los alumnos ayuda y atención adicionales. En el caso de los estudiantes tentados de plagiar sus trabajos o deberes, la IA puede ayudar a detectar el contenido copiado. Las herramientas de traducción de idiomas impulsadas por IA y los servicios de transcripción en tiempo real pueden ayudar a los hablantes no nativos a entender las lecciones.
Energía
Las empresas del sector energético pueden aumentar su competitividad en costes aprovechando la IA y el análisis de datos para la previsión de la demanda, la conservación de la energía, la optimización de las energías renovables y la gestión de redes inteligentes. Al introducir la IA en los procesos de generación, transmisión y distribución de energía, también puede mejorar la atención al cliente, liberando recursos para la innovación. Y para los clientes que utilizan IA basada en el proveedor, pueden comprender mejor su consumo de energía y tomar medidas para reducir su consumo durante los periodos de máxima demanda.
Servicios Financieros
FinOps (Finance + DevOps) con IA ayuda a las instituciones financieras a hacer operativas las decisiones de gasto en la nube basadas en datos para equilibrar de forma segura el coste y el rendimiento y minimizar la fatiga por alertas y el derroche de presupuesto. Las plataformas de IA pueden utilizar el machine learning y el deep learning para detectar transacciones sospechosas o anómalas. Los bancos y otros prestamistas pueden utilizar algoritmos de clasificación ML y modelos predictivos para sugerir decisiones de préstamo.
Muchas operaciones bursátiles utilizan ML con décadas de datos bursátiles para predecir tendencias y, en última instancia, sugerir si comprar o vender y cuándo hacerlo. El ML también puede llevar a cabo operaciones algorítmicas sin intervención humana. Los algoritmos de ML pueden predecir patrones, mejorar la precisión, disminuir los costes y reducir el riesgo de error humano.
Atención médica
El sector sanitario está utilizando la automatización inteligente con PLN para ofrecer un enfoque coherente del análisis de datos, el diagnóstico y el tratamiento. El uso de chatbots en las consultas sanitarias a distancia requiere menos intervención humana y, a menudo, un menor tiempo de diagnóstico.
In situ, el ML puede utilizarse en la obtención de imágenes radiológicas, con visión artificial basada en IA que suele emplearse para analizar mamografías y para la detección precoz del cáncer de pulmón. El ML también puede entrenarse para crear planes de tratamiento, clasificar tumores, encontrar fracturas óseas y detectar trastornos neurológicos.
En la investigación genética, la modificación de genes y la secuenciación del genoma, el ML se utiliza para identificar cómo influyen los genes en la salud. El ML puede identificar marcadores genéticos y genes que podrían responder a un tratamiento o fármaco específico y que podrían causar efectos secundarios importantes en determinadas personas.
Seguros
Gracias a la IA, los proveedores de seguros pueden eliminar prácticamente la necesidad de realizar cálculos manuales de tarifas o pagos y pueden simplificar la tramitación de siniestros y tasaciones. La automatización inteligente también ayuda a las aseguradoras a cumplir la normativa con mayor facilidad, garantizando el cumplimiento de los requisitos. De este modo, también pueden calcular el riesgo de una persona o entidad y calcular la tarifa de seguro adecuada.
Fabricación
La IA avanzada con análisis puede ayudar a los fabricantes a crear conocimientos predictivos sobre las tendencias del mercado. La IA generativa puede acelerar y optimizar el diseño de productos ayudando a las empresas a crear múltiples opciones de diseño. La IA también puede ayudar con sugerencias para aumentar la eficiencia de la producción. A partir de datos históricos de producción, la IA generativa puede predecir o localizar averías en los equipos en tiempo real y, a continuación, sugerir ajustes en los equipos, opciones de reparación o piezas de repuesto necesarias. Además, la IA mejora la gestión de la cadena de suministro al optimizar los niveles de inventario, predecir la escasez de materiales y mejorar la logística para crear un flujo de producción fluido.
Industria farmacéutica
Para el sector de las ciencias biológicas, el descubrimiento y la producción de fármacos requieren una inmensa cantidad de datos recopilados, cotejados, procesados y analizados. Un enfoque manual del desarrollo y las pruebas podría dar lugar a errores de cálculo y requerir un gran volumen de recursos. Por el contrario, la producción de vacunas contra la Covid-19 en tiempo récord es un ejemplo de cómo la automatización inteligente habilita procesos que mejoran la velocidad y la calidad de la producción.
Comercio minorista
La IA se está convirtiendo en el arma secreta de los minoristas para comprender mejor y satisfacer las crecientes demandas de los consumidores. Con compras en línea altamente personalizadas, modelos directos al consumidor y servicios de entrega que compiten con el comercio minorista, la IA generativa puede ayudar a minoristas y empresas de comercio electrónico a mejorar la atención al cliente, planificar campañas de marketing y transformar las capacidades de su talento y sus aplicaciones. La IA puede incluso ayudar a optimizar la gestión del inventario.
La IA generativa destaca en el manejo de diversas fuentes de datos, como correos electrónicos, imágenes, vídeos, archivos de audio y contenidos de redes sociales. Estos datos no estructurados constituyen la columna vertebral para la creación de modelos y el entrenamiento continuo de la IA generativa, por lo que pueden seguir siendo útiles a lo largo del tiempo. El uso de estos datos no estructurados puede extender los beneficios a varios aspectos de las operaciones minoristas, incluida la mejora del servicio de atención al cliente a través de chatbots y la facilitación de un enrutamiento más eficaz del correo electrónico. En la práctica, estos beneficios pueden incluir guiar a los usuarios hacia los recursos apropiados, ya sea conectándolos con el agente correcto o dirigiéndolos a guías de usuario y preguntas frecuentes.
Transporte
La IA informa a muchos sistemas de transporte hoy en día. Por ejemplo, Google Maps utiliza algoritmos de ML para comprobar el estado actual del tráfico, determinar la ruta más rápida, sugerir lugares para «explorar cerca» y estimar los tiempos de llegada.
Las aplicaciones de viajes compartidos, como Uber y Lyft, utilizan el ML para emparejar viajeros y conductores, fijar precios, examinar el tráfico y, al igual que Google Maps, analizar las condiciones del tráfico en tiempo real para optimizar las rutas de conducción y estimar los tiempos de llegada.
La visión artificial guía a los coches autónomos. Un algoritmo de ML no supervisado permite a los coches autoconducidos recopilar datos de cámaras y sensores para comprender lo que ocurre a su alrededor y posibilita la toma de decisiones en tiempo real.
Cumplir la promesa de la IA
Mucho de lo que la IA puede hacer parece milagroso, pero mucho de lo que se informa en los medios de comunicación en general es pura diversión frívola o simplemente da miedo. Lo que ahora está a disposición de las empresas es una herramienta extraordinariamente poderosa que puede ayudar a muchos sectores y funciones a realizar grandes avances. Las empresas que no exploren y adopten los casos de uso de la IA más beneficiosos pronto se encontrarán en una grave desventaja competitiva. Estar atento a las herramientas de IA más útiles, como IBM watsonx Orchestrate, y dominarlas ahora dará muy buenos resultados.
