Los casos de uso de IA más valiosos para las empresas

La respuesta fácil es sobre todo el trabajo manual, aunque podría llegar el día en que gran parte de lo que ahora es trabajo manual sea realizado por dispositivos robóticos controlados por IA. Pero ahora mismo, la IA pura puede programarse para muchas tareas que requieren pensamiento e inteligencia, siempre que se pueda recopilar digitalmente esa inteligencia y emplearla para entrenar un sistema de IA. La IA aún no carga el lavavajillas después de cenar, pero puede ayudar a crear un informe jurídico, el diseño de un nuevo producto o una carta a la abuela.

Es increíble lo que la IA puede hacer. Pero, ¿cuáles son los mejores usos comerciales? Montar una versión de la Mona Lisa al estilo de Vincent van Gough es divertido, pero ¿con qué frecuencia eso impulsará las ganancias? A continuación, se presentan 27 formas altamente productivas en las que los casos de uso de IA pueden ayudar a las empresas a mejorar sus ganancias.

La IA ayuda con las interacciones con los clientes en tiempo real mediante el uso de IA conversacional. Las consultas basadas en voz utilizan procesamiento de lenguaje natural (PLN) y análisis de sentimientos para el reconocimiento de voz, lo que permite que sus conversaciones comiencen de inmediato. Al emplear algoritmos de machine learning, la IA puede comprender lo que dicen los clientes y su tono, y puede dirigirlos a agentes de atención al cliente cuando sea necesario.

Con text to speech y NLP, la IA puede responder de inmediato a consultas e instrucciones por mensaje de texto. No es necesario hacer que los clientes esperen las respuestas a las preguntas frecuentes (FAQ) o que den el siguiente paso para comprar. Y los agentes de servicio al cliente digitales pueden aumentar la satisfacción del cliente al ofrecer asesoramiento y orientación a los agentes de servicio al cliente.

El uso de IA es eficaz para crear experiencias personalizadas a escala a través de chatbots, asistentes digitales e interfaces de clientes. Mediante el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM), estos sistemas pueden ofrecer experiencias personalizadas y anuncios dirigidos a 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 creando soluciones de IA para atención al cliente con la tecnología de IA de IBM watsonx y PLN para acelerar el desarrollo de su tecnología de toma automatizada de pedidos (AOT). Esta aceleración ayudará a escalar la tecnología AOT en todos los mercados y ayudará a abordar las integraciones, incluyendo más idiomas, dialectos y variaciones de menú. En Spotify, sugerirán un nuevo artista para el placer de escuchar del cliente. YouTube ofrecerá una fuente curada de contenido que se adapte a los intereses de los clientes.

Los motores de recomendación emplean datos sobre el comportamiento de los consumidores y algoritmos de IA para ayudar a descubrir tendencias en los datos. Mediante el análisis de las métricas clave, las empresas pueden desarrollar estrategias de venta cruzada y de ventas adicionales más eficaces, 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 son:

• Netflix ofrece recomendaciones de visualización impulsadas por modelos que procesan conjuntos de datos recopilados del historial de visualización.
• LinkedIn utiliza ML para filtrar elementos en un feed de noticias, haciendo recomendaciones de empleo y sugerencias sobre con quién conectarse.
• Spotify emplea modelos ML para generar sus recomendaciones de canciones.

El reconocimiento facial activa los teléfonos inteligentes y los asistentes de voz que son impulsados por machine learning, mientras que Siri de Apple, Alexa de Amazon, Google Assistant y Copilot de Microsoft utilizan PLN para reconocer lo que dice la gente y luego responder adecuadamente. Asimismo, las empresas aprovechan el ML en las cámaras de los teléfonos inteligentes para

• analizar y mejorar fotos mediante el uso de clasificadores de imágenes,
• detectar objetos (o rostros) en las imágenes,
• e incluso utilizar redes neuronales artificiales para realzar o ampliar una foto prediciendo lo que se encuentra más allá de sus fronteras.

Los asistentes virtuales o asistentes de voz, como Alexa de Amazon y Siri de Apple, funcionan con IA. Estos asistentes pueden proporcionar a los usuarios notificaciones, recordatorios y actualizaciones a tiempo, mejorando la interacción y la satisfacción del usuario. Cuando alguien formula una pregunta a través del habla o de un texto, el ML busca la respuesta o recuerda preguntas similares formuladas con anterioridad. La misma tecnología puede impulsar bots de mensajería, como los que usan Facebook Messenger y Slack, mientras que Google Assistant, Cortana y IBM watsonx Assistant combinan PLN para comprender preguntas y solicitudes, tomar las medidas adecuadas y redactar respuestas.

La IA puede atraer, desarrollar y retener una fuerza laboral que priorice las habilidades. Es posible examinar, clasificar y pasar con precisión un gran número de solicitudes a los miembros del equipo de RR. HH. Las tareas manuales de evaluación de ascensos se pueden automatizar, lo que facilita la obtención de insights importantes de RR. HH. con una visión más clara de, por ejemplo, los empleados que aspiran a ascender y evaluar su rendimiento frente a los  puntos de referencia clave. Las preguntas rutinarias del personal se pueden responder rápidamente utilizando la IA.

Las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, Bard y DeepAI, se apoyan 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 contenidos mediante la producción de texto, imágenes y otros contenidos de alta calidad basados en los datos usados para el entrenamiento.

IBM Research está trabajando para ayudar a sus clientes a emplear modelos generativos para escribir código de software de alta calidad con mayor rapidez, descubrir nuevas moléculas y capacitar chatbots conversacionales fiables basados en datos empresariales. El equipo de IBM está utilizando IA generativa para crear datos sintéticos para construir modelos de IA más robustos y confiables y para reemplazar datos reales protegidos por leyes de privacidad y derechos de autor.

Los sistemas expertos se pueden entrenar en un corpus (metadatos que se emplean para entrenar un modelo de machine learning) para emular el proceso humano de toma de decisiones y aplicar esta experiencia para resolver problemas complejos. Estos sistemas pueden evaluar grandes cantidades de datos para descubrir tendencias y patrones, y para tomar decisiones. También pueden ayudar a las empresas a predecir eventos futuros y comprender por qué ocurrieron eventos pasados.

La visión artificial impulsada por IA permite la segmentación de imágenes, que tiene una amplia variedad de casos de uso, incluida la ayuda al diagnóstico en imágenes médicas, la automatización de la locomoción para la robótica y los automóvil autónomos, la identificación de objetos de interés en imágenes satellite y el etiquetado de fotos en las redes sociales. Al ejecutar en redes neuronales, la visión artificial permite a los sistemas extraer información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales.

El uso de inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) tiene muchos beneficios. Al incorporar IA en las operaciones de TI, las empresas pueden utilizar el considerable poder de los modelos de PLN, big data y ML para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos y supervisar la correlación de eventos y la determinación de causalidad.

AIOps es una de las formas más rápidas de aumentar el ROI de las inversiones en transformación digital. La automatización de procesos a menudo se centra 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 incluyen la creación de un sistema de TI más sostenible y la mejora de las integraciones continuas o los canales de entrega continua (CI/CD).

Las empresas líderes ahora utilizan IA generativa para la modernización de las aplicaciones y las operaciones de TI empresariales, incluida la automatización de la codificación, el despliegue y el escalado. Para la programación, los desarrolladores pueden ingresar un comando de programación como una oración sencilla 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 nube híbrida de todos los niveles de experiencia migrar y modernizar el código de aplicaciones heredadas a escala, a nuevas plataformas de destino con coherencia de código, menos errores y más velocidad.

Garantizar que las aplicaciones funcionen de manera constante y congruente, sin aprovisionamiento ni gasto excesivos, es un caso de uso crítico de operaciones de IA (AIOps). La automatización es clave para optimizar los costos de la nube y los equipos de TI, por muy calificados que estén. 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 costo. El software de IA puede identificar cuándo y cómo se utilizan los recursos y satisfacer la demanda real en tiempo real.

Para ayudar a garantizar la disponibilidad ininterrumpida del servicio, las organizaciones líderes emplean capacidades de análisis de causa principal en tiempo real impulsadas por IA y automatización inteligente. AIOps puede permitir que los equipos de ITOps identifiquen rápidamente las causas subyacentes de los incidentes y tomen medidas inmediatas para reducir tanto el tiempo medio entre fallas (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 emplear la IA para automatizar las operaciones de TI y de red para resolver incidentes de forma rápida y eficiente. También pueden prevenir proactivamente los problemas antes de que ocurran, mejorar las experiencias del usuario y reducir el costo y la cantidad de tareas administrativas. Para ayudar a eliminar la proliferación de herramientas, una plataforma AIOps de nivel empresarial puede proporcionar una vista holística de las operaciones de TI en una ventana central para monitoreo y administración.

La IA puede usar el ML para mejorar la ciberseguridad de muchas maneras:

• reconocimiento facial para autenticación
• Detección de 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 eventos como anomalías o ataques de phishing.

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.

La IA no se trata solo de solicitar un haiku escrito por un gato. Los robots manipulan y mueven objetos físicos. En entornos industriales, la IA estrecha puede realizar tareas rutinarias y repetitivas que involucran manejo de materiales, ensamblaje e inspecciones de calidad. La IA puede ayudar a los cirujanos mediante el seguimiento de los signos vitales y la detección de posibles problemas durante los procedimientos.

Las máquinas agrícolas pueden realizar podas, movimientos, aclareos, siembras y fumigaciones autónomas. Los dispositivos domésticos inteligentes, como el iRobot Roomba, pueden navegar por el interior de una casa mediante el uso de la visión artificial y emplear los datos almacenados en la memoria para comprender su progreso. Y si la IA puede guiar un Roomba, también puede dirigir a los vehículos autónomos en la carretera y a los robots que mueven mercancías en un centro de distribución o en patrullas de seguridad.

La IA se puede usar para el mantenimiento predictivo analizando directamente los datos de la maquinaria para identificar problemas y marcar el mantenimiento necesario. La IA también se emplea para mejorar la eficiencia mecánica y reducir las emisiones de carbono en los motores. Los programas de mantenimiento pueden emplear análisis predictivos impulsados por IA para crear mayores eficiencias.

La IA puede ayudar con el forecasting. Por ejemplo, una función de la cadena de suministro puede emplear algoritmos para predecir las necesidades futuras y el tiempo que deben enviar los productos para que lleguen a tiempo. Esta capacidad puede ayudar a crear nuevas eficiencias, reducir el exceso de existencias y ayudar a recuperar los sobrecostos de reordenamiento.

La IA puede impulsar tareas y herramientas para casi cualquier industria con el fin de aumentar la eficiencia y la productividad. La IA puede ofrecer una automatización inteligente para optimizar los procesos de negocio que eran tareas manuales o se ejecutaban en sistemas heredados, que pueden requerir muchos recursos, ser costosos y propensos al error humano. A continuación, se presentan algunas de las industrias que están obteniendo beneficio del poder adicional de la IA.

Con las aplicaciones de IA, los fabricantes de automóviles pueden predecir y ajustar la producción de manera más eficaz para responder a los cambios en la oferta y la demanda. Pueden agilizar los flujos de trabajo para aumentar la eficiencia, reducir las tareas tediosas y el riesgo de error en producción, asistencia, compras y otras áreas. Los robots ayudan a reducir la necesidad de mano de obra manual y mejoran el descubrimiento de defectos, proporcionando vehículos de mayor calidad a los clientes a un costo menor para el negocio.

En educación y capacitación, la IA puede adaptar los materiales educativos a las necesidades de cada estudiante. Los profesores y formadores pueden emplear analytics de IA para ver dónde los estudiantes podrían necesitar 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.

Las empresas del sector de la energía pueden aumentar su competitividad de costos aprovechando la IA y el análisis de datos para la previsión de la demanda, el ahorro de energía, la optimización de las energías renovables y la gestión de las redes inteligentes. Al introducir la IA en los procesos de generación, transmisión y distribución de energía, la IA también puede mejorar la atención al cliente, liberando recursos para la innovación. Y para los clientes que emplean IA basada en proveedores, pueden comprender mejor su consumo de energía y tomar medidas para reducir su consumo de energía durante los periodos de máxima demanda.

FinOps (finanzas + DevOps) impulsado por IA ayuda a las instituciones financieras a poner en práctica las decisiones de gastos en la nube basadas en datos para equilibrar de forma segura el costo y el rendimiento para minimizar la fatiga alerta y el desperdicio de presupuesto. Las plataformas de IA pueden utilizar el machine learning y el aprendizaje profundo para detectar transacciones sospechosas o anómalas. Los bancos y otros prestamistas pueden usar algoritmos de clasificación de ML y modelos predictivos para sugerir decisiones de préstamos.

Muchas transacciones bursátiles emplean ML con décadas de datos bursátiles para pronosticar tendencias y, en última instancia, sugerir si comprar o vender y cuándo. El ML también puede realizar comercio algorítmico sin intervención humana. Los algoritmos de ML pueden predecir patrones, mejorar la precisión, disminuir costos y reducir el riesgo de error humano.

La industria de la atención médica está empleando la automatización inteligente con PLN para proporcionar un enfoque coherente al análisis de datos, el diagnóstico y el tratamiento. El uso de chatbots en las consultas de atención médica a distancia requiere menos intervención humana y, a menudo, un menor tiempo de diagnóstico.

En el sitio, el ML se puede emplear en imágenes radiológicas, con visión artificial habilitada por IA que a menudo se emplea para analizar mamografías y para la detección temprana del cáncer de pulmón. El ML también se puede entrenar 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 emplea 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 podrían causar efectos secundarios importantes en determinadas personas.

Con la IA, los proveedores de seguros pueden eliminar prácticamente la necesidad de cálculos o pagos manuales de tarifas y pueden simplificar el procesamiento de reclamaciones y tasaciones. La automatización inteligente también ayuda a las compañías de seguros a cumplir con las regulaciones más fácilmente al garantizar que se satisfagan los requisitos. Así, también pueden calcular el riesgo de un individuo o entidad y calcular la tasa de seguro adecuada.

La IA avanzada con analytics puede ayudar a los fabricantes a crear insights 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. Empleando datos históricos de producción, la IA generativa puede predecir o localizar fallas de equipos en tiempo real y luego sugerir ajustes de equipamiento, opciones de reparación o repuestos necesarios. 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.        

Para la industria de las ciencias biológicas, el descubrimiento y la producción de fármacos requieren una inmensa cantidad de recopilación, recopilación, procesamiento y análisis de datos. 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 permite procesos que mejoran la velocidad y la calidad de la producción.

La IA se está convirtiendo en el arma secreta para los minoristas para comprender y atender mejor las crecientes demandas de los consumidores. Con compras en línea altamente personalizadas, modelos directos al consumidor y servicios de entrega que compiten con la venta minorista, la IA generativa puede ayudar a los 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 se destaca en el manejo de diversas fuentes de datos, como correos electrónicos, imágenes, videos, archivos de audio y contenido 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 la venta minorista, incluida la mejora de la atención al cliente a través de chatbots y la facilitación de un enrutamiento de correo electrónico más eficaz. En la práctica, estos beneficios pueden incluir guiar a los usuarios hacia los recursos apropiados, ya sea poniéndolos en contacto con el agente adecuado o dirigiéndolos a guías de usuario y preguntas frecuentes.

La IA informa a muchos sistemas de transporte en estos días. Por ejemplo, Google Maps emplea algoritmos de ML para verificar las condiciones actuales del tráfico, determinar la ruta más rápida, sugerir lugares “cercanos para explorar” y estimar los tiempos de llegada.

Las aplicaciones de viajes compartidos como Uber y Lyft utilizan ML para emparejar a pasajeros y conductores, fijar precios, examinar el tráfico y, al igual que Google Maps, analizar las condiciones de tráfico en tiempo real para optimizar las rutas de conducción y estimar los tiempos de llegada.

La visión artificial guía a los vehículos autónomos. Un algoritmo de ML no supervisado permite que los automóviles autónomos recopilen datos de cámaras y sensores para comprender lo que sucede a su alrededor y facilita la toma de decisiones en tiempo real.

Gran parte de lo que la IA puede hacer parece milagroso, pero gran parte de lo que se informa en los medios de comunicación en general es diversión frívola o simplemente aterradora. Lo que ahora está disponible para las compañías es una herramienta notablemente poderosa que puede ayudar a muchas industrias y funciones a lograr grandes avances. Las empresas que no exploren y adopten los casos de uso de 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 grandes dividendos.