¿Cómo mejora la IA la eficiencia?

Una máquina rota o un sistema que no funciona correctamente puede paralizar las operaciones. Los algoritmos de IA están cambiando eso y prediciendo los fallos de los equipos antes de que se produzcan. Los agentes de IA pueden analizar los datos de los sensores y los registros históricos de mantenimiento para determinar e implementar el mantenimiento predictivo. La IA también puede crear modelos de análisis de modos y efectos de fallo (AMFE) de forma más eficiente. Esto, a su vez, reduce el tiempo y el esfuerzo dedicados a desarrollar los estudios.  

El enfoque proactivo que aportan las herramientas de IA puede prolongar la vida útil de un activo y reducir los costes operativos a corto y largo plazo. Los algoritmos utilizados en el mantenimiento predictivo se basan en datos en tiempo real para identificar patrones y fallos inminentes. Las organizaciones pueden aprovechar los beneficios de la IA, como maximizar la productividad y la eficiencia operativa.

La automatización de procesos robóticos, también conocida como robótica, utiliza bots con IA para automatizar tareas rutinarias, liberando al personal para trabajos más complejos y estratégicos. La RPA combina las API y las interacciones de IU (interfaz de usuario) para integrar y realizar tareas repetitivas basadas en reglas, como la entrada de datos, el procesamiento de facturas y la respuesta a las solicitudes de servicio de atención al cliente.  

Aunque la RPA y la IA son claramente diferentes, las dos se complementan bien. La IA puede ayudar a la RPA a automatizar tareas de forma más completa y a gestionar casos de uso más complejos. Los bots con IA pueden realizar tareas que los empleados humanos podrían haber tardado días o semanas en completar y reducirlas a solo unas pocas horas. Este tipo de IA está haciendo que el personal sea más eficiente en el lugar de trabajo y enfatizando la importancia de las tareas con un propósito.  

Las condiciones impredecibles del mercado dificultan a las empresas predecir la demanda de los clientes y a menudo se quedan a oscuras, intentando adelantarse a la próxima tendencia significativa. Sin embargo, la IA y el machine learning (ML) están convirtiendo la previsión de la demanda en una herramienta estratégica que ayuda a las empresas a seguir siendo competitivas. Estas tecnologías pueden procesar y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos al tiempo que tienen en cuenta diversos factores, como la estacionalidad y la dinámica cambiante del mercado.  

Las soluciones de IA pueden analizar los patrones de ventas y predecir las ventas futuras y, como resultado, ofrecer previsiones más precisas y adaptables. Esto puede ayudar a las organizaciones a prever los precios y garantizar que destinan los recursos allí donde son importantes. La capacidad de la IA para gestionar datos complejos va mucho más allá de lo que son capaces los métodos tradicionales de previsión y proporciona conocimiento sobre los futuros patrones de demanda que son cruciales para las empresas.  

Los equipos de ventas y marketing suelen colaborar en la próxima campaña publicitaria importante que impulsa el crecimiento de los clientes. Y siempre comienza con un proceso creativo que ahora recibe una ayuda significativa de herramientas infundidas con IA que escriben y resumen texto.

Productos como ChatGPT han ganado popularidad como herramientas de escritura con IA que pueden reducir el tiempo que se tarda en terminar un proyecto y dar a los creativos más flexibilidad para asumir más trabajo. Aunque es posible que se requieran más ediciones y ajustes, estas herramientas de escritura pueden ayudar a superar el bloqueo del escritor y refinar el contenido rápidamente.  

Hoy en día existe tal cantidad de contenido en el mundo que las organizaciones necesitan llamar la atención en sus anuncios o anuncios en redes sociales y en línea. Este contenido breve puede ser producido por creativos humanos con herramientas de IA para crear contenido y elementos visuales originales y atractivos rápidamente. Esto crea un diseño y un proceso creativo más eficientes, al mismo tiempo se apoya en la experiencia de los empleados humanos.  

Los procesos empresariales de una organización son una parte importante del éxito y ayudan a garantizar que cada departamento funcione sin problemas y de manera eficiente. La optimización de procesos de IA emplea varias tecnologías, incluidas la IA, los modelos de ML y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Con la IA y otras tecnologías, las organizaciones pueden eliminar tareas innecesarias y agilizar los procesos que antes ralentizaban el trabajo.  

La IA optimiza los procesos examinando los datos de rendimiento anteriores y analizándolos para determinar qué tan bien podrían haber funcionado o no. Los datos que eran eficientes pueden replicarse y utilizarse para eliminar procesos ineficaces. Por otra parte, la IA puede detectar errores y discrepancias en el sistema de la organización y detectar posibles problemas antes de que se produzcan.

El análisis mediante IA de las tendencias del mercado y el comportamiento de los usuarios también puede ayudar a una empresa a determinar y predecir el comportamiento de los clientes, lo que contribuye a racionalizar los objetivos y la meta de los equipos de ventas y marketing.  

El control de calidad de IA aprovecha algoritmos avanzados y ML para inspeccionar productos e identificar defectos de manera eficiente y precisa. El control de calidad impulsado por IA también ayuda a garantizar el cumplimiento de los estándares de calidad y reduce el desperdicio. Estas capacidades de IA pueden analizar imágenes de productos en una línea de montaje de almacén y detectar imperfecciones que el ojo humano podría pasar por alto.  

Además, el control de calidad de la IA permite que las herramientas de prueba simulen procesos en un entorno virtual antes de la producción en vivo, como las pruebas sintéticas y los gemelos digitales. Al realizar estas pruebas de preproducción, la organización descarta posibles problemas y los aborda al principio del proceso de desarrollo y lanzamiento. Esto conduce a resultados de fabricación más eficientes y a un proceso de control de calidad fiable.  

Los clientes esperan experiencias excepcionales de atención al cliente y las empresas deben hacer que sea una prioridad cumplir con esas expectativas. Las organizaciones han estado utilizando la tecnología en sus departamentos del servicio de atención al cliente, pero las herramientas de IA generativa están ayudando a las organizaciones a dar un gran paso adelante. Aunque el personal sigue siendo vital para los departamentos de servicio de atención al cliente, los chatbots de IA pueden comprender las consultas complejas de los clientes y permitir el autoservicio de los usuarios.  

El servicio de atención al cliente se ha convertido en un valioso caso de uso para las tecnologías con IA y en el desarrollo de experiencias personalizadas. Con las herramientas de IA, las empresas pueden automatizar las respuestas a preguntas comunes y ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios. La IA puede analizar el comportamiento de los clientes y sus compras anteriores para dirigirles recomendaciones personalizadas de productos o contenidos. La IA está remodelando la forma en la que las organizaciones enfocan los departamentos de servicio de atención al cliente y están haciendo que el proceso para el usuario y el personal sea más eficaz y centrado en el cliente.  

Las organizaciones necesitan tomar decisiones importantes todos los días. Los responsables humanos de la toma de decisiones ahora están mejorando esas decisiones con el poder de los datos, el análisis y la IA. Hay varios puntos en los que la IA se utiliza en el proceso de toma de decisiones y difieren en función de la técnica analítica que se utilice. Los diferentes grados de IA incluyen la automatización de decisiones, el aumento de decisiones y el apoyo a las decisiones. Cada sistema trae una decisión a la mesa de alguna forma.  

Para la automatización, se decide mediante el uso de análisis prescriptivos y análisis predictivo, mientras que el aumento recomienda una decisión o varios escenarios de decisión. Y el apoyo a la toma de decisiones se produce precisamente cuando la IA desempeña un papel de apoyo a través del diagnóstico o el análisis predictivo. La IA en la toma de decisiones depende del tiempo y la complejidad de la situación.

Aunque aplicar la IA es habitual para tomar decisiones sencillas, puede aplicarse para decisiones complicadas e incluso caóticas, dependiendo del grado en que se utilice la IA. 

Las tecnologías de IA se están utilizando para automatizar las tareas de recursos humanos y apoyar la toma de decisiones. Permite un enfoque basado en datos para la adquisición de talento y el avance y la retención de empleados. Con el objetivo de reducir el sesgo y mejorar la experiencia general de búsqueda de empleo para los solicitantes y empleadores. Las herramientas de IA están ayudando a los equipos de RR. HH. con la gestión de registros de empleados, el procesamiento de nóminas, la contratación, la incorporación y la administración de beneficios.  

La IA se ha convertido y se está convirtiendo en parte integrante del ámbito sanitario. Los casos de uso comunes de la IA en la medicina son el apoyo a la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Los algoritmos de IA y otras aplicaciones con IA están apoyando a los profesionales médicos en las clínicas. Y más recientemente se han probado asistentes de enfermería virtuales con IA y robots con IA para cirugías menos invasivas.

La IA, en particular los algoritmos de ML, se están utilizando en el sector financiero para mejorar la eficiencia y la precisión. La IA está acelerando el tiempo que se tarda en realizar tareas como el análisis de datos, la previsión, la gestión de inversiones, la gestión de riesgos, la ciberseguridad, la detección del fraude y el servicio de atención al cliente. Las instituciones financieras con procesos tradicionalmente manuales están recibiendo una actualización significativa con la IA, como el comercio algorítmico, la puntuación crediticia, el cumplimiento y más. 

La IA está transformando el sector, permitiendo operaciones más inteligentes y eficientes que repercuten en la fabricación en todo el mundo. Un ejemplo de IA en la fabricación es la tecnología de gemelos digitales, que crea una réplica virtual de un proceso utilizado para simular y analizar el rendimiento en tiempo real sin necesidad de intervenir en el activo físico en vivo.

Las tecnologías minoristas con IA se pueden aplicar en muchos aspectos del sector minorista, en las tiendas físicas y en línea. La tecnología de IA mejora la experiencia, las operaciones y la toma de decisiones dentro del espacio minorista para proporcionar experiencias personalizadas utilizando algoritmos de IA para analizar el comportamiento del cliente. También puede mejorar la experiencia del cliente con asistentes virtuales y chatbots con IA para proporcionar asistencia en tiempo real a los clientes. 

La nueva era de la IA implica a los asistentes y agentes de IA. Un asistente de IA es reactivo y realiza tareas basadas en las entradas del usuario. Los agentes de IA son proactivos y trabajan de forma autónoma para completar tareas en nombre de un usuario y pueden elaborar estrategias y evaluar un objetivo asignado.  

Los asistentes de IA se construyen sobre algún tipo de modelo fundacional. Un LLM es un subconjunto de un modelo fundacional que es una tarea relacionada con el texto. Un ejemplo son los asistentes virtuales, entre los más populares se encuentran Siri de Apple y Alexa de Amazon. Estos asistentes virtuales pueden realizar una tarea preestablecida a consultas habituales como "Oye Siri, ¿qué tiempo hace hoy?" o responder a una instrucción basada en los datos utilizados para entrenar el modelo.

Los agentes y copilotos de IA, por su parte, pueden utilizar las capacidades de la IA generativa para tomar una sola indicación, desglosar las tareas necesarias para completar la instrucción, ejecutar esas tareas y obtener resultados. Los agentes o copilotos pueden hacerlo, por ejemplo, para producir contenidos para distintas plataformas, como la web o el teléfono.

Un ejemplo: tomemos una nueva marca de cosméticos que tenga en mente unos objetivos y una verborrea de macronivel, pero sin material de marketing concreto. Los agentes de IA pueden ayudar a crear textos y convertir texto sin formato en documentos formateados que se ajusten a las directrices de marca de la empresa. El agente puede sugerir personalizaciones basadas en segmentos de clientes específicos, e incluso admitir pruebas A/B y la recopilación de feedback de los clientes.

Otro ejemplo: los agentes de IA también se están utilizando en sistemas de navegación de automóviles autónomos. Un vehículo con agentes de IA puede analizar la salud de un vehículo en tiempo real, prever el tráfico y las condiciones de la carretera y ofrecer al controlador la mejor y la más eficiente ruta. 

El aumento de la productividad debe ser una prioridad principal para cualquier organización y, junto con la eficiencia, debe ser el objetivo de maximizar la productividad de cada empleado. Esto requiere la mejora adecuada de las habilidades de los empleados y la asignación de recursos para respaldar nuevos productos. El camino más eficiente para lograrlo es mediante la implementación de capacidades de IA en áreas como la ejecución de estrategias, los procesos creativos, la gestión del flujo de trabajo, la salud, los recursos humanos, la fabricación, las ventas, las finanzas , la venta minorista y el comercio.

La IA está empujando a las organizaciones hacia el futuro e impulsando a los empleados humanos a ser lo más eficientes posible en el lugar de trabajo. Esto solo puede funcionar con empleados abiertos al cambio y dispuestos a trabajar con la IA para descubrir potencialmente eficiencias que no sabían que existían.