NUEVA YORK
Se ha pronosticado que la inversión corporativa en Inteligencia Artificial (IA) se triplicará en 2017, convirtiéndose en un mercado de 100,000 millones de dólares para 2025. A continuación ejemplos de cómo la IA y el aprendizaje automático están creando valor actualmente en las empresas:
1. Personalizando el servicio al cliente. Combinando información histórica de servicio al consumidor, procesamiento de lenguaje natural y algoritmos que aprenden continuamente de las interacciones, los clientes pueden hacer preguntas y obtener respuestas de alta calidad. Los representantes de servicio al cliente pueden intervenir para manejar llamadas particularmente complicadas, con los algoritmos mirando por encima de sus hombros para aprender qué hacer la próxima vez.
2. Mejorando la lealtad del cliente y la retención. Los jóvenes adultos que dejan los planes de telefonía celulares de sus padres usualmente se cambian de operadoras. El aprendizaje automático puede anticipar este comportamiento y hacer ofertas personalizadas, basadas en los patrones de uso de cada individuo, para contener las deserciones.
3. Contratando a las personas correctas. Las ofertas de trabajo corporativas reciben alrededor de 250 currículos cada una. El software filtra rápido las solicitudes de trabajo y preselecciona los candidatos con más probabilidades. El software también puede combatir el sesgo humano identificando a los candidatos altamente calificados que podrían haber sido pasados por alto porque no encajaban en las expectativas tradicionales.
4. Automatizando las finanzas. Cuando se recibe un pago sin un número de orden, un empleado debe encontrar a qué orden corresponde el pago. Al monitorear los procesos existentes y al aprender a reconocer distintas situaciones, la IA puede incrementar significativamente el número de facturas que pueden ser emparejadas automáticamente.
5. Midiendo la exposición a la marca. El reconocimiento avanzado de imagen puede rastrear la posición de logos de marcas en grabaciones de video o eventos deportivos como juegos de basquetbol. Los patrocinadores corporativos pueden ver el impacto de sus patrocinios.
6. Detectando fraudes. Los bancos pueden usar información histórica de transacciones para crear algoritmos que reconozcan el comportamiento fraudulento. También pueden descubrir patrones sospechosos de pagos y transferencias entre redes de individuos con conexiones corporativas yuxtapuestas.
7. Monitoreando equipamiento. El aprendizaje automático hace posible detectar anomalías en la temperatura del eje de un tren. El tren luego puede ser desviado a mantenimiento antes de que el eje falle.
8. Fortaleciendo las cadenas de proveedores. Los algoritmos pueden filtrar información social pública y publicaciones de noticias en múltiples idiomas para detectar, por ejemplo, un incendio en una fábrica lejana que provea baleros vitales usados en las cajas de transmisión de un automóvil.
(Dan Wellers es líder mundial de futuros digitales en SAP, donde Timo Elliott es un evangelista de la innovación y Markus Noga es vicepresidente de aprendizaje automático).
Se ha pronosticado que la inversión corporativa en Inteligencia Artificial (IA) se triplicará en 2017, convirtiéndose en un mercado de 100,000 millones de dólares para 2025. A continuación ejemplos de cómo la IA y el aprendizaje automático están creando valor actualmente en las empresas:
1. Personalizando el servicio al cliente. Combinando información histórica de servicio al consumidor, procesamiento de lenguaje natural y algoritmos que aprenden continuamente de las interacciones, los clientes pueden hacer preguntas y obtener respuestas de alta calidad. Los representantes de servicio al cliente pueden intervenir para manejar llamadas particularmente complicadas, con los algoritmos mirando por encima de sus hombros para aprender qué hacer la próxima vez.
2. Mejorando la lealtad del cliente y la retención. Los jóvenes adultos que dejan los planes de telefonía celulares de sus padres usualmente se cambian de operadoras. El aprendizaje automático puede anticipar este comportamiento y hacer ofertas personalizadas, basadas en los patrones de uso de cada individuo, para contener las deserciones.
3. Contratando a las personas correctas. Las ofertas de trabajo corporativas reciben alrededor de 250 currículos cada una. El software filtra rápido las solicitudes de trabajo y preselecciona los candidatos con más probabilidades. El software también puede combatir el sesgo humano identificando a los candidatos altamente calificados que podrían haber sido pasados por alto porque no encajaban en las expectativas tradicionales.
4. Automatizando las finanzas. Cuando se recibe un pago sin un número de orden, un empleado debe encontrar a qué orden corresponde el pago. Al monitorear los procesos existentes y al aprender a reconocer distintas situaciones, la IA puede incrementar significativamente el número de facturas que pueden ser emparejadas automáticamente.
5. Midiendo la exposición a la marca. El reconocimiento avanzado de imagen puede rastrear la posición de logos de marcas en grabaciones de video o eventos deportivos como juegos de basquetbol. Los patrocinadores corporativos pueden ver el impacto de sus patrocinios.
6. Detectando fraudes. Los bancos pueden usar información histórica de transacciones para crear algoritmos que reconozcan el comportamiento fraudulento. También pueden descubrir patrones sospechosos de pagos y transferencias entre redes de individuos con conexiones corporativas yuxtapuestas.
7. Monitoreando equipamiento. El aprendizaje automático hace posible detectar anomalías en la temperatura del eje de un tren. El tren luego puede ser desviado a mantenimiento antes de que el eje falle.
8. Fortaleciendo las cadenas de proveedores. Los algoritmos pueden filtrar información social pública y publicaciones de noticias en múltiples idiomas para detectar, por ejemplo, un incendio en una fábrica lejana que provea baleros vitales usados en las cajas de transmisión de un automóvil.
(Dan Wellers es líder mundial de futuros digitales en SAP, donde Timo Elliott es un evangelista de la innovación y Markus Noga es vicepresidente de aprendizaje automático).
