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7 maneras de reducir los gastos comerciales

El estado actual del mercado de IA para análisis empresarial muestra tendencias al alza y cuenta con el respaldo de los ejecutivos de la mayoría de las empresas que están dispuestos a aumentar sus inversiones en este espacio. Una actitud positiva hacia el uso de la IA se asocia con los beneficios esperados: optimización de los procesos comerciales, aumento de la eficiencia y capitalización de los sistemas de producción, logística y distribución, servicios al consumidor. ¿Es la IA solo una prerrogativa de las grandes empresas que operan en los mercados internacionales? ¿En qué áreas la tecnología de IA ayuda a las empresas a crear planes comerciales efectivos? Te lo contamos en este artículo.

Cómo los jugadores globales usan las herramientas de IA

Hay muchas herramientas en el mercado para introducir la IA en el análisis empresarial. los ejemplos son robot de datos y Alteryx, que proporciona a los analistas de negocios una interfaz fácil de usar para mejorar la productividad de los empleados. Estas soluciones permiten a los especialistas almacenar y catalogar datos en una forma que es universal y conveniente para el procesamiento por algoritmos de IA, para que puedan tomar las decisiones necesarias en el futuro.

Uno de los principales actores en el mercado de IA para Análisis de negocio son Amazon, IBM, Nvidia y Microsoft; Como productos populares, podemos mencionar sistemas como Dataiku, Data Splunk, H20.ai, Modzy, SignalFx y otros. Microsoft, por ejemplo, ofrece toda una gama de aplicaciones para su plataforma en la nube Azure, que el fabricante define como «de misión crítica». Con la ayuda de la IA, realizan operaciones de análisis de datos, como gestión y verificación de datos, búsqueda y clasificación inteligente, trabajo con almacenamiento en la nube, etc.

Cómo otras empresas están poniendo en práctica la IA

Cuando los grandes jugadores en el comercio minorista en línea como Amazon, AliExpress y eBay ordenan el procesamiento de datos a través de modelos de IA, suena trillado. ¿Pueden las empresas que no son de alta tecnología, o aquellas que no ven los datos como una prioridad principal, utilizar la IA para el análisis de datos y la planificación estratégica? Para responder a esta pregunta, veamos algunos ejemplos.

establecimientos de restauración

El uso de algoritmos de aprendizaje automático ayuda a los establecimientos de restauración a analizar regularmente los pedidos electrónicos, predecir la dinámica de la demanda y mejorar la velocidad del servicio. Por ejemplo, Domino’s pizza ha optimizado varios de sus procesos mediante el uso del servidor NVIDIA DGX-1, un sistema integrado de aplicaciones informáticas para el aprendizaje profundo y una plataforma operativa de aprendizaje automático (MLOP): Datatron. Este último ayuda a rastrear y ajustar el rendimiento de los modelos utilizados en tiempo real.

La adopción de estas tecnologías ha permitido a la cadena mejorar sus operaciones en la tienda y en línea, mejorar el servicio al cliente y distribuir los pedidos de manera más eficiente. Por ejemplo, un modelo de pronóstico de entrega de autoaprendizaje entrenado en cinco millones de pedidos puede predecir cuándo se completará un pedido. Para hacer esto, el modelo tiene en cuenta los parámetros del pedido y el departamento de servicio, por ejemplo, la cantidad de empleados, gerentes y clientes que han realizado un pedido. Los potentes servidores redujeron el tiempo de entrenamiento del modelo a una hora, aumentaron la precisión de la predicción de pedidos del 75 % al 95 % y permitieron optimizar el intercambio de datos entre diferentes departamentos.

Zachary Fragoso, Data Science and AI Manager en Domino’s, hizo la siguiente recomendación para la aplicación de tecnologías de IA en una organización:

“Piense en cómo trabajarán y trabajarán juntos sus científicos de datos. En nuestro caso, el DGX-1 y nuestros científicos de datos interactúan en un espacio de trabajo compartido. Fue algo que nuestro equipo realmente no consideró cuando adquirimos este producto por primera vez y fue un valor real para nosotros”.

Creación de mapas satelitales

Un ejemplo de una excelente aplicación de herramientas de IA para análisis de los datos se puede ver en Blackshark.ai Plataforma que también utiliza la tecnología NVIDIA DRIVE Sim para crear mapas satelitales 3D del planeta.

Las autoridades utilizan la información de las imágenes satelitales para evaluar, por ejemplo, el consumo de energía o los ingresos fiscales, incluida la determinación del tamaño de los edificios en función de los elementos visibles de los sistemas de ventilación. El análisis de datos de áreas sísmicas y lugares con frecuentes inundaciones y tsunamis también ayuda a las autoridades, empresas privadas y organizaciones de seguros a calcular mejor las estructuras de riesgo y los niveles de daños.

La reconstrucción semántica de los resultados del análisis ayuda a empresas e individuos a tomar decisiones importantes. En el pasado, las imágenes generalmente se procesaban manualmente para proporcionar información visual con explicaciones, ahora los algoritmos de IA hacen esto a alta velocidad y brindan la decodificación semántica necesaria.

El uso de modelos 3D. ayuda realizar previsiones tecnológicas para empresas de telefonía móvil a partir del análisis de los elementos del terreno y del paisaje. Modelan funciones espaciales y analizan el alcance y los costes técnicos para un ROI óptimo en la colocación de torres 3G, 4G y 5G.

cuidado de la salud

Cuando las organizaciones de atención médica trabajan con grandes cantidades de datos médicos, el análisis de estos datos tiene una gran demanda. Como ejemplo de cómo las tecnologías de IA ya están ayudando a combatir la pandemia de coronavirus, citamos el desarrollo de GlobalSNS bajo la marca AID-Tes. El proyecto está diseñado para clínicas israelíes que utilizan instrumentos de PCR para pruebas de Covid.

Los archivos de estos instrumentos se importan al sistema, se analizan mediante un detector de forma, un detector de sesgo y un verificador de inclinación, y se normalizan mediante el filtro Savitzky-Golay. Luego, los datos se pasan al controlador Ct y al calculador de umbral y, si es posible, el sistema calcula su valor pasándolo al intérprete de resultados. El validador incorporado verifica la precisión de los datos recibidos en comparación con las muestras de control, luego de lo cual el intérprete evalúa el resultado de la prueba: positivo, débilmente positivo, negativo, inválido o requiere reevaluación.

markus malkoBusiness Analyst en Andersen y miembro del equipo de soluciones, señala:

«El producto ya se está utilizando en clínicas en Israel. Ayuda a interpretar los resultados de las pruebas con mayor precisión y rapidez (anteriormente esto lo hacía el personal de laboratorio), lo que ahora requiere menos personas. Debido a que el trabajo se realiza rápidamente, la clínica informa rápidamente a los pacientes sobre los resultados de las pruebas, lo que reduce la posibilidad de infectar a otros”.

bancario

La influencia de los sistemas de IA en los indicadores de desempeño de los servicios bancarios se demuestra de manera convincente por Análisis de McKinsey.

Conclusión

herramientas de IA para Servicios de análisis de negocios y el modelado predictivo se utilizan ampliamente en una variedad de campos y son demandados tanto por empresas corporativas e internacionales como por pequeñas empresas. Al mismo tiempo, aunque algunos desarrollos han pasado de la fase piloto de implementación al uso comercial, una parte importante de los servicios y aplicaciones se encuentran en la prometedora fase de puesta en marcha. Estos nuevos proyectos requieren inversiones de empresas que buscan optimizar el desempeño de sus procesos.

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