¿Cómo mejora la eficiencia la IA?

Un negocio eficiente no es solo un objetivo a largo plazo o un único logro momentáneo; la eficiencia es un esfuerzo continuo para todas las áreas de un negocio. Ser más eficiente a través de los sistemas de IA mejora la atención al cliente, puede proporcionar ahorros de costos, aumenta las ventas y ayuda a aumentar la lealtad.  

Para alcanzar este nivel de retorno de la inversión (ROI) en eficiencia, las organizaciones deben apoyar otros empleados para idear, desarrollar estrategias y aprender a trabajar con IA. La tecnología siempre fue una fuerza impulsora de la eficiencia, pero la IA está transformando fundamentalmente la forma en que trabajamos.

El uso de la IA está dando paso a una nueva era de eficiencia mediante la automatización de tareas repetitivas, el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y predecir tendencias, la optimización de procesos complejos y la aportación de insights que permiten la toma de decisiones. En última instancia, la IA, la IA conversacional, la IA generativay la IA agéntica, está aumentando los esfuerzos de la fuerza laboral, liberándola para centrarse en el trabajo estratégico y creativo y eliminando posibles cuellos de botella.

La IA en la gestión de la cadena de suministro puede mejorar la eficiencia operativa, reducir los costos y aumentar la capacidad de respuesta general. A través de los análisis predictivos, los modelos de IA están ayudando a las empresas con el análisis de datos y el forecasting de la demanda con mayor precisión, lo que ayuda a garantizar que los niveles de inventario estén optimizados. Al analizar los datos históricos y anticipar las tendencias del mercado y los factores externos, como el clima o las condiciones económicas, la IA puede predecir las fluctuaciones de la demanda, ayudando a las empresas a evitar desabastecimientos o exceso de existencias.  

Además, la IA puede agilizar los flujos de trabajo mediante la automatización y reducir las interrupciones en la cadena de suministro. El uso de la IA puede mejorar la transparencia de la cadena de suministro al permitir un mantenimiento predictivo. Los modelos de machine learning pueden analizar el rendimiento del equipamiento y detectar señales tempranas de fallo, evitando costosas averías y tiempos de inactividad imprevistos. Esto permite a las compañías programar el mantenimiento proactivamente y mantener operaciones sin problemas.

La capacidad de la IA para optimizar los procesos y reducir las ineficiencias está transformando las cadenas de suministro, ayudando a las empresas a seguir siendo competitivas en un mercado global cada vez más complejo.  

Una máquina averiada o un sistema que no funciona correctamente podría detener las operaciones. Los algoritmos de IA están cambiando eso y prediciendo fallas en el equipamiento antes de que ocurran. 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 modo y efecto de falla (FMEA) de manera 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 costos operativos a corto y largo plazo. Los algoritmos utilizados en el mantenimiento predictivo se basan en datos en tiempo real para identificar patrones y fallas inminentes. Las organizaciones pueden aprovechar los beneficios de la IA, como maximizar la productividad y la eficiencia operativa.

Enlisting Robotic Process Automation (RPA), también conocida como robótica de software, utiliza bots impulsados por IA para automatizar tareas rutinarias, liberando a la fuerza laboral humana para un trabajo más complejo y estratégico. El RPA combina las API y las interacciones de interfaz de usuario (IU) 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 atención al cliente.  

Si bien 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 impulsados por IA pueden realizar tareas que podrían haber llevado días o semanas a los empleados humanos y reducirlas a solo unas pocas horas. Este tipo de IA está haciendo que la fuerza laboral humana sea más eficiente en el lugar de trabajo y enfatiza 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 el pronóstico 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 pronósticos más precisos 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 pronóstico y proporciona insights 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 impulsadas por IA que pueden reducir el tiempo que lleva terminar un proyecto y dar a los creativos más flexibilidad para asumir más trabajo. Si bien es posible que se requieran más ediciones y ajustes, estas herramientas de escritura pueden ayudar a superar el bloqueo de los escritores y refinar el contenido rápidamente.  

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

Los procesos de negocio de una organización son una parte importante para tener éxito y ayudar a garantizar que cada departamento funcione sin problemas y de manera eficiente. La optimización de procesos de IA emplea varias tecnologías, como IA, modelos de machine learning (ML) y procesamiento de lenguaje natural (PLN). Con la IA y otras tecnologías, una organización puede eliminar tareas innecesarias y optimizar procesos que antes ralentizaban el trabajo.  

La IA optimiza los procesos al observar los datos de rendimiento anteriores y analizarlos para determinar qué tan bien podría haber funcionado o no. Los datos que eran eficientes pueden replicarse y utilizarse para eliminar procesos ineficaces. Por separado, la IA puede detectar errores y discrepancias en el sistema de la organización y detectar posibles problemas antes de que ocurran.

El análisis de IA de las tendencias del mercado y el comportamiento de los usuarios también puede ayudar a una empresa a determinar y predecir el comportamiento del cliente, lo que ayuda a optimizar los objetivos y objetivos para los equipos de ventas y marketing.  

El control de calidad de la IA aprovecha los algoritmos avanzados y el aprendizaje automático (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 ensamblaje de almacén y detectar imperfecciones que el ojo humano podría pasar por alto.  

Además, el control de calidad mediante IA permite que las herramientas de prueba simulen procesos en un entorno virtual antes de la producción en directo, como las pruebas sintéticas y los gemelos digitales. Al realizar estas pruebas de preproducción, la organización descarta posibles problemas y los aborda en una fase temprana del proceso de desarrollo y lanzamiento. Así se consiguen resultados de fabricación más eficientes y 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 la fuerza laboral 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 impulsadas por 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 del cliente y las compras anteriores para dirigir productos personalizados o recomendaciones de contenido. La IA está remodelando la forma en que las organizaciones abordan los departamentos de atención al cliente y haciendo que el proceso para el usuario y la fuerza laboral sea más eficiente y centrado en el cliente.  

Las organizaciones necesitan tomar decisiones importantes todos los días. Los tomadores de decisiones humanos ahora están mejorando esas decisiones con el poder de los datos, analytics e IA. Hay distintos puntos en los que se emplea IA en el proceso de decisión y difieren según la técnica de analytics empleada. 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 toma una decisión mediante análisis prescriptivos y análisis predictivos, mientras que la aumentación recomienda una decisión o múltiples 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 momento y la complejidad de la situación.

Si bien la aplicación de la IA es popular con decisiones simples, se puede aplicar para decisiones complicadas e incluso caóticas, dependiendo del grado en que se utilice la IA.  

Las tecnologías de IA se utilizan 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 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, el reclutamiento, la incorporación y la administración de beneficios.  

La IA se ha convertido y se está convirtiendo en una parte integral del campo de la atención médica. Los casos de uso comunes de la IA en medicina son el apoyo a la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Los algoritmos de IA y otras aplicaciones impulsadas por IA están apoyando a los profesionales médicos en las clínicas. Y, más recientemente, se han probado asistentes de enfermería virtuales de IA y robots habilitados para IA para cirugías menos invasivas.

La IA, en particular los algoritmos de machine learning (ML), se están utilizando en la industria financiera para mejorar la eficiencia y la precisión. La IA está acelerando el tiempo que lleva realizar tareas como analytics, forecasting, gestión de inversiones, gestión de riesgos, ciberseguridad, detección de fraude y atención al cliente. Las instituciones financieras con procesos tradicionalmente manuales están recibiendo una actualización significativa con IA, como el comercio algorítmico, la calificación crediticia, el cumplimiento y más.  

La IA está transformando la industria, permitiendo operaciones más inteligentes y eficientes que afectan a 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 empleado para simular y analizar el rendimiento en tiempo real sin necesidad de intervenir en el activo físico vivo. 

Las tecnologías de venta minorista impulsadas por IA se pueden aplicar en muchas industrias de la venta minorista, en tiendas físicas y en línea. La tecnología de IA mejora la experiencia del cliente, las operaciones y la toma de decisiones dentro del espacio de venta minorista para ofrecer experiencias de compra personalizadas empleando algoritmos de IA para analizar el comportamiento del cliente. También puede mejorar la experiencia del cliente con asistentes virtuales y chatbots impulsados por IA para proporcionar soporte en tiempo real a los clientes.  

La nueva era de la IA involucra 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 basan en 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 que se encuentran Siri de Apple y Alexa de Amazon. Estos asistentes virtuales pueden realizar una tarea preestablecida para consultas comunes como "Oye, Siri, ¿cómo está el clima 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: tome una nueva marca de cosméticos que tiene objetivos de macronivel y palabrería en mente, pero no material de marketing concreto. Los agentes de IA pueden ayudar a crear textos y convertir texto sin formato en documentos formateados alineados con las pautas 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.

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 ruta y la más eficiente.  

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 impulsando a las organizaciones hacia el futuro y obligando 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 IA para descubrir potencialmente eficiencias que nunca supieron que existían.