10 ejemplos de inteligencia artificial (IA) en los negocios

Las empresas, ya sean pequeñas o grandes, están adoptando e implementando cada vez más la inteligencia artificial (IA) para aumentar los ingresos, reducir los costos asociados a la operación o comunicarse con los clientes. Al incorporar IA, las empresas pueden operar de manera más inteligente y productiva y, por lo tanto, pueden obtener la capacidad de:

• Tomar decisiones comerciales más rápidamente en función de los resultados de análisis avanzados.
• Evitar dar pasos en falso y cometer errores humanos, siempre y cuando las tecnologías de IA estén programadas correctamente.
• Automatizar y agilizar los procedimientos y procesos que consumen mucho tiempo.
• Aumentar el conocimiento, la productividad y la eficiencia operativa facilitando el análisis y brindando asesoramiento y apoyo.
• Procesar una gran cantidad de datos para producir información de alta calidad sobre las preferencias de los clientes y proporcionar una experiencia más personalizada.

A continuación vamos a explorar y examinar diez ejemplos de inteligencia artificial para ver la gama de industrias comerciales en las que se utilizan y cómo se han tenido éxito en el servicio al cliente y el marketing.

1. Numerai

Numerai, un fondo de cobertura impulsado por IA, utiliza el aprendizaje automático colaborativo de miles de científicos de datos en todo el mundo. La empresa pone a disposición de sus científicos datos financieros resumidos. Estos científicos también utilizan varios modelos de aprendizaje automático para pronosticar el mercado de valores.

Los creadores de los modelos compiten cada semana por Numeraire, la criptomoneda de la compañía. Las predicciones correctas llegan a la cima del marcador y reciben tokens adicionales. Se utilizan varias herramientas de inteligencia artificial. Sin embargo, el enfoque principal de Numerai no es recompensar a los ganadores y perdedores.

En pocas palabras, la competencia es una técnica para reunir más modelos . La innovación real de la empresa está en la forma en que combina todas las diferentes técnicas en un metamodelo. Además, la diversidad de modelos dentro del meta modelo proporciona diversificación en la cartera, reduciendo el riesgo y aumentando las ganancias. En pocas palabras, cuantos más algoritmos se utilicen, mejor.

2. Búsqueda visual

El comercio electrónico, en particular, ha aprovechado con éxito el uso de la búsqueda visual. Aunque Google Images y Pinterest lo hicieron popular y lo generalizaron, las tiendas en línea están ganando dinero con él.

Target colaboró ​​con Pinterest en 2017 para integrar Pinterest Lens, una herramienta de búsqueda visual utilizada en situaciones del mundo real. Como resultado, los clientes de Target pudieron usar sus teléfonos inteligentes para tomar una foto de cualquier prenda de vestir y encontrar allí alternativas.

Asosllevó este enfoque un paso más allá con Style Match de Asos. El concepto es similar al de Target pero con una diferencia importante: también incluye escucha social visual.

La escucha social visual permite a los especialistas en marketing y a las empresas de comercio electrónico detectar tendencias visuales y aprovechar al máximo los gráficos de la marca (su nombre o logotipo) y los productos. Lo hacen aprendiendo cómo interactúan los clientes con ellos cuando no se les menciona por su nombre.

3. Nómina semiautomatizada

Es probable que el futuro de la nómina se vea alterado por la inteligencia artificial. A diferencia de la automatización de causa y efecto, los poderosos sistemas de IA pueden estudiar datos, aprender de las fallas y resolver problemas estratégicamente.

Los ejecutivos de las empresas están cada vez más dispuestos a invertir en soluciones innovadoras de nómina impulsadas por IA.

4. Análisis predictivo

En este ejemplo, las empresas pueden utilizar datos de análisis predictivo para la retención de clientes. Con estos datos, FedEx y Sprint creen que pueden identificar a los clientes que pueden cambiarse a otras empresas con una precisión de alrededor del 90%.

Los datos del análisis predictivo identifican los factores que causan la dispersión de grupos particulares. Las empresas con la ventaja pueden adaptar sus esfuerzos de mensajería y marketing a estos clientes, evitando que se vayan. Además de irse a la competencia, las empresas de entrega pueden identificar clientes que tienen diez veces más probabilidades de cancelar su entrega por adelantado.

5. Optimización SEO

El término "volumen de búsqueda" en la optimización de motores de búsqueda contiene información sobre la cantidad de personas que utilizan términos y frases específicas, mientras realizan búsquedas de productos o servicios. Para comprender mejor tanto el contenido de las búsquedas como la intención detrás del uso de las palabras clave, actualmente se utilizan algoritmos para el aprendizaje automático.

Otra aplicación es examinar los métodos de SEO de la competencia para detectar brechas por su cuenta. O para sacar provecho de las palabras clave que la competencia no utiliza. AI también puede generar contenido de marketing compatible con SEO para su sitio web.

6. Entrega y viaje

Con respecto a los viajes y la entrega de productos, la IA ha cambiado significativamente el entorno porque los consumidores suelen querer sus bienes y servicios al instante. Por ejemplo, durante la pandemia de COVID 19, Walmart introdujo Express Delivery, que le permite recibir su pedido en dos horas o menos.

Además, un algoritmo de aprendizaje automático analiza en primer lugar si los clientes están calificados para la opción de entrega en dos horas con la función Entrega Express. Adicionalmente, el sistema asigna viajes de entrega y optimiza rutas.

Otro ejemplo es UPS, que desarrolla las rutas más efectivas para su flota utilizando una aplicación de GPS impulsada por IA llamada ORION(On road Integrated Optimization and Navigation). Según Forbes, “la máquina recibe datos de usuarios, conductores y vehículos, luego usa algoritmos para construir las mejores rutas.

7. Detección de fraude

La aplicación de IA en la detección de fraude se está expandiendo exponencialmente, además de su uso por parte de las empresas para mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, IBM Watson Studio permite a los clientes automatizar procesos utilizando técnicas más complejas, como redes neuronales y aprendizaje profundo. Esto puede ayudar a detectar y prevenir el fraude.

Los bancos, por otro lado, ahora están implementando modelos de aprendizaje automático que pueden detectar transacciones sospechosas casi en tiempo real, bloquearlas rápidamente y alertar a las autoridades, según Deltec.

Los modelos de aprendizaje automático como Teradata y Daravisor ofrecen soluciones de detección de fraude financiero basadas en IA específicas para bancos. Según Datavisor, su sistema puede detectar un 30 % más de fraude con un 90 % de precisión.

8. Mensajería personalizada de publicidad y marketing

Según MarTech Advisor, "el usuario de un sitio web pasará tiempo buscando productos, visitando enlaces, navegando por otras páginas del catálogo y agregando o eliminando artículos del carrito". El motor de personalización de IA estudia el comportamiento del usuario y orienta los anuncios de manera adecuada. En consecuencia, este patrón puede proporcionar información valiosa para el marketing de comercio electrónico.

Un ejemplo de una IA que utiliza mensajes de marketing personalizados es Persado, un producto cuyo objetivo principal es ayudar al comercio electrónico a aumentar las tasas de conversión a través de mensajes de marketing dirigidos emocionalmente.

El uso de campañas uno a uno en las redes sociales basadas en la "participación emocional pasada" es el mayor activo de Persado y, sin duda, el mayor éxito de su IA. Es conmovedor Los anuncios de noticias de Facebook aprovechan el poder de las palabras y se comunican con el individuo sin usar segmentos de clientes.

Entonces, el aprendizaje automático es el secreto de esta capacidad casi extraordinaria. Las respuestas de las máquinas a los anuncios se utilizan para determinar los perfiles emocionales de los usuarios. Persado distingue entre 15 emociones y tres niveles de intensidad en 23 idiomas.

9. Chatbots del servicio de asistencia

Es importante tener en cuenta que un humano real no está detrás del chatbot, pero la interacción imita una conversación de la vida real. Los usuarios se comunican a través de una interfaz de chat y los chatbots interpretan las palabras y brindan una respuesta preestablecida.

Los chatbots han ganado popularidad debido a su capacidad para ahorrar tiempo y esfuerzo al automatizar los servicios de atención al cliente. Según SmallBizGenius, los chatbots pueden ahorrar costos operativos hasta en un 30%. Al utilizar chatbots, los humanos pueden concentrarse en resolver problemas más desafiantes. Hay tres tipos comunes de chatbots:

• Inteligencia: recopila datos de los usuarios mediante el aprendizaje automático. Están capacitados para comprender palabras y frases y mejorar con el tiempo a medida que comprenden más consultas.
• Basado en reglas: los bots responden a consultas específicas con respuestas predeterminadas. Puede encontrar esto en las aplicaciones bancarias o en la sección de ayuda en algunos sitios web de organizaciones.
• Impulsado por IA: estos bots combinan las capacidades de los dos primeros. Pueden recordar el historial de conversaciones y comprender las preferencias del usuario. Estos bots combinan procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático e inteligencia artificial para comprender a los usuarios.
  

10. Recomendaciones personalizadas

¿Alguna vez ha navegado por un sitio web y ha encontrado ideas de productos similares a lo que está buscando? Según WooCommerce, una recomendación de producto personalizada no se basa en suposiciones o conjeturas. La actividad del usuario se utiliza para generar sugerencias personalizadas.

Un buen ejemplo de una recomendación personalizada basada en la navegación previa o la actividad de compra son las funciones de Amazon "comprado a menudo" y "los clientes que vieron este artículo también vieron...".

Además, según Forbes, los clientes quieren recomendaciones personalizadas, y la investigación muestra que el 73 % de los clientes eligen comprar en negocios que prestan atención a sus preferencias únicas.

¿Estas interesado en mejorar tus procesos con inteligencia artificial pero no sabes cómo? Contáctanos, somos expertos en innovación. Es momento de transformar tu empresa.