Soluciones Tecnológicas de Big Data ¿Qué puede hacer la IA por ti?

Viendo más allá para la toma de decisiones

Asegurar que el futuro de un negocio sea exitoso no había sido tan complicado como lo es ahora. Las preferencias de los consumidores pueden cambiar repentinamente y sus expectativas de servicio y soporte son cada vez más altas. Al mismo tiempo, el flujo de información de una organización es más vasto, diverso y complejo que nunca. Por lo mismo, el día de hoy, más compañías están buscando el soporte necesario para la toma de decisiones que trascienda los métodos tradicionales, explorando cómo la Inteligencia Artificial y las soluciones tecnológicas de Big Data pueden ayudar a encontrar y gestionar las “incógnitas desconocidas” dentro de los ambientes de negocio.

De hecho, encuestas de la industria demuestran que las empresas con el mejor desempeño son las más abiertas a explorar a invertir en soluciones tecnológicas progresivas.

Muchas de estas soluciones tecnológicas han estado presentes, de una forma u otra, desde hace ya un tiempo. La diferencia es el nivel de refinamiento de los algoritmos para aprender y adaptarse a la nueva información, así como la relevancia de las tecnologías para una mayor cantidad de usuarios. A pesar de que el término por si mismo no está definido claramente dentro de las organizaciones, hay algunos términos de Inteligencia Artificial que están empezando a mencionarse con más frecuencia dentro de sus estrategias de negocio.

Sembrando las semillas del conocimiento

Mientras las soluciones tecnológicas de Inteligencia Artificial empiezan a integrarse dentro de las organizaciones, las compañías están buscando las formas en las que se podría ampliar su impacto dentro de diferentes áreas de negocio. No obstante que los algoritmos y el soporte de la infraestructura para las soluciones tecnológicas de Inteligencia Artificial se vuelven más complejos y sofisticados, el front-end y la forma de presentar la información se clarifican ante los ojos de los tomadores de decisiones, incluso si no poseen conocimientos técnicos.

Por poner un ejemplo, pensando en términos de Inteligencia Artificial, la analítica de los motores de búsqueda, el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) o la Comprensión de Lenguaje Natural (NLU) son herramientas que resuenan en la audiencia dentro de esta línea de negocio.

Sin estar atado a algún tipo de datos en específico o lenguaje de consulta, el NLP les permite a estos usuarios hacer preguntas sobre sus datos de una manera muy comprensible. Las investigaciones muestran que aquellos que usan soluciones tecnológicas de Inteligencia Artificial son capaces de llevar a cabo actividades con un profundo nivel de introspección en algunas de las áreas cuyo principal activo es la información.

Las formas más tradicionales para el soporte de toma de decisiones como la Inteligencia de Negocio (BI), por lo general, requieren mucho trabajo manual y de cierto nivel de conocimiento y soporte en TI tan sólo para crear reportes estáticos y visualizaciones. Del otro lado del espectro, las herramientas más sofisticadas demandan usuarios con el mismo nivel de conocimientos técnicos. Aquellos que usan elementos de Inteligencia Artificial dentro de sus procesos de toma de decisiones son capaces de conectar con una mayor cantidad de usuarios y con diversos tipos de información que les permiten tomar decisiones más acertadas.

La Inteligencia Artificial en acción

Empero su reciente inclusión como una tecnología lista para el negocio, la aplicación de las soluciones tecnológicas de Inteligencia Artificial dentro de un ambiente de negocio (al menos en teoría) parece no tener límites. Mientras la tecnología continúa refinándose y evolucionando, sería justo asumir que la teoría, eventualmente, se traducirá en soluciones prácticas y cada vez más áreas de negocio adoptaran a la Inteligencia Artificial como una herramienta fundamental. Con el fin de despertar el interés en este tema, los siguientes son tan sólo algunas de las formas en las que estas + podrían, o pueden, usarse:

• • Planeación de la cadena de suministro. Con la ubicuidad y agilidad de la información dentro de la actual economía global, las redes de las cadenas de suministro se vuelven más flexibles para acomodar elementos más dispersos geográficamente, formando una red de distribución mucho más amplia. Al usar algoritmos de Aprendizaje de Máquina (ML), la Inteligencia Artificial puede adelantarse a predecir cambios en los precios del mercado, tiempos de entrega y sugerir nuevos distribuidores. Este cambio permite a las organizaciones ser más proactivas para cambios en las condiciones del mercado.

• • Optimización de los centros de contacto. El centro de contacto es el punto neural de los negocios, donde la compañía debe de gestionar múltiples canales y entregar interacciones consistentes y personalizadas. Los centros de contacto que usan herramientas de Inteligencia Artificial pueden automatizar el análisis del tráfico de las comunicaciones en cada canal y así pronosticar las cargas de trabajo de los agentes de servicio.

• • Detección de fraudes. Los esfuerzos para detener el fraude y los crímenes cibernéticos, en particular con las compañías crediticias y otras instituciones financieras, se han implementado durante décadas. Debido al enorme crecimiento del volumen de transacciones que se llevan a cabo minuto tras minuto, los métodos de detección de fraude se benefician de la Inteligencia Artificial y del Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Los algoritmos de Deep Learning pueden ayudar a procesar enormes cantidades de información y aprender a detectar comportamientos anormales o sospechosos.

• • Análisis sentimental del cliente. Uno de los aspectos más llamativos de la Inteligencia artificial es el concepto de Comprensión Natural del Lenguaje (NLU). Actualmente, es mayor el número de compañías que están empleando la NLU para obtener una comprensión más profunda de los clientes y prospectos. Al procesar enormes cantidades de información desestructurada, generada por las redes sociales, las empresas pueden usar soluciones tecnológicas de Inteligencia Artificial para entender las necesidades de sus clientes y así adaptar el desarrollo de nuevas líneas de productos basadas en las cambiantes preferencias del mercado.

Recomendaciones

Pocas empresas pueden presumir de un conocimiento y uso extensivo en la implementación de tecnologías de Inteligencia Artificial, mientras que muchas otras organizaciones ya tienen implementadas este clase de tecnologías, incluso sin saberlo. Con lo anterior, podemos concluir que el panorama actual nos indica que las compañías están explorando cómo implementar una estrategia más cohesiva que le brinde un impacto tangible para la estrategia de negocio que llevan a cabo.