Estrategias innovadoras para aprovechar la IA y el Machine Learning
Cuando un programa informático es capaz de utilizar datos para tomar decisiones informadas, se produce un incremento significativo en la productividad empresarial.
Las máquinas pueden completar ciertas tareas a una velocidad mucho mayor que la de los humanos, lo que permite que el personal dirija su atención a labores más importantes que no pueden ser realizadas por las máquinas. Un ejemplo de esto es la mejora de las relaciones con los clientes, en lugar de dedicar tiempo a la tediosa tarea de la entrada de datos.
Por lo tanto, la implementación de machine learning y la inteligencia artificial en una empresa no solo optimiza el tiempo, sino que también permite una redistribución más eficiente de los recursos humanos hacia actividades que realmente aportan valor. En resumen, el uso de estas tecnologías resulta en un ahorro considerable de tiempo y un incremento en la eficiencia operativa para todas las empresas.
La inteligencia artificial y el machine learning no son lo mismo
La inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) son grandes términos de moda que están haciendo más ruido que nunca. Aunque estas palabras se utilizan indistintamente, no son lo mismo. Para apreciar su verdadero valor, es importante saber en qué se diferencian.
La inteligencia artificial es un término general que representa cualquier tipo de tecnología que aborda cuestiones complejas y simula la capacidad del cerebro humano para resolver problemas. Realiza tareas comúnmente asociadas a la inteligencia humana y se desarrolló para generalizar, razonar, descubrir significados y aprender de los errores.
El machine learning, por su parte, es un subconjunto de la tecnología de IA. El software de ML toma y aprende nueva información automáticamente basándose en los patrones que identifica. Analiza los datos y luego utiliza este "conocimiento" para tomar la decisión correcta, eliminando o minimizando así la intervención humana. Como la máquina aprende de forma autónoma, no necesita programación adicional.
Las empresas crean y reciben datos de múltiples fuentes y deben encontrar la mejor forma de utilizarlos. Aquí es donde entra en juego el machine learning: procesa los datos, permitiendo la identificación de patrones, señales de alarma y tendencias para que los ejecutivos y directivos puedan planificar correctamente y determinar la forma más eficiente de operar en el futuro.
¿Dónde entra en juego el big data?
Big data es otro término popular, pero ¿qué es exactamente? se define como una combinación de datos estructurados (como contratos y registros financieros), semiestructurados (como correos electrónicos y XML) y no estructurados (como preguntas abiertas de encuestas y archivos multimedia) que pueden utilizarse en machine learning, modelos predictivos y otras aplicaciones analíticas. Se caracteriza por un conjunto de datos de gran volumen, que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos.
Pero incluso si tu empresa no trata con big data, la tecnología ML puede ayudar transformando manualmente procesos muy complejos en otros más ligeros, lo que se traduce en menos trabajo manual y rutinario para los empleados, una mejor experiencia del cliente y otras ventajas. Por ejemplo, a todos nos encantan esos formularios en línea que predicen lo que vamos a escribir a continuación y rellenan automáticamente la información necesaria. Qué lujo de ahorro de tiempo es no tener que pulsar las mismas teclas una y otra vez, por no hablar de la reducción de errores humanos.
Clasificar, distribuir y archivar documentos sin intervención humana
El machine learning toma decisiones basadas en el conocimiento a partir del comportamiento previo y los nuevos datos que lee. Es un ejemplo perfecto de tecnología al servicio de la empresa, sus empleados y sus clientes. DocuWare Intelligent Indexing, es una solución de autoindexación , que extrae información como remitente, destinatario, importe, fecha de creación y otros elementos estándar de un documento. Reconoce correctamente estos campos de datos tanto si aparecen en el mismo lugar en un tipo de documento como si no. Por ejemplo, aunque cada proveedor estructure sus facturas de forma diferente, reconoce dónde está la información pertinente en cada una de ellas.
El programa utiliza el "aprendizaje de pocos ejemplos", que lo entrena con muy pocos ejemplos (normalmente de 1 a 3). Así, sus capacidades automatizadas se vuelven muy precisas rápidamente. Esto es una gran ventaja; el usuario no necesita muchos datos de muestra para "enseñar" al software a ser preciso y casi no necesita configuración.
La funcionalidad de la IA no siempre es obvia para el usuario. Por ejemplo, la detección de idiomas es otra función entre bastidores de DocuWare. Cuando un usuario sube un documento, la IA lo compara con los 70 idiomas que admite DocuWare y determina en qué idioma está escrito. Esto lo hace un modelo de inteligencia artificial entrenado con datos lingüísticos disponibles públicamente.
Otro son los filtros de spam que separan los correos no solicitados y potencialmente peligrosos y los envían a las carpetas de spam o papelera son habituales y nos permiten centrarnos en los correos que queremos recibir.
Implementar IA y machine learning en la cadena de suministros
Entrenar a los robots para que elijan y coloquen los objetos en el lugar correcto mediante la repetición y la retroalimentación es otro de los muchos usos del Machine Learning. Permite que los sistemas robóticos se adapten a sus entornos de trabajo y participen en flujos de trabajo sin una programación compleja.
La inteligencia artificial, se ha erigido como una herramienta poderosa que permite a las empresas optimizar sus operaciones, reducir costos y mejorar la calidad del servicio al cliente.
Para profesionales de la cadena de suministro y logística, directores y gerentes de operaciones, responsables de compras y cualquier interesado en las últimas tendencias en optimización de la cadena de suministro, la integración de la IA es una necesidad imperiosa.
Así entramos plenamente en la 4a era del ERP que es totalmente inteligente, envolvente, interactivo 360º real, en la que la necesidad de crear, gestionar y comprender los datos es primordial.
Esta cuarta era es un cambio más radical, más allá de la gestión de los recursos y la planificación. Se encamina hacia un ecosistema más amplio, en el que abarca no solo a clientes y proveedores. También a socios, competidores y partes interesadas, a menudo con roles intercambiables.
En la logístoca las señas de identidad del ERP de 4ª generación, cabe destacar el uso de la IA para predecir escenarios o situaciones de riesgo, el uso de API’s y Webhooks, para intercambiar datos entre softwares y sistemas con una conectividad desasistida a través de protocolos abiertos, la mejora en la gestión, uso y seguridad en y de los datos, la analítica inteligente de la información, en tiempo real, para la toma de decisiones y la flexibilidad en su capacidad de adaptación.
Aprender, predecir y adelantarse a comportamientos del mercado ayuda a mejorar la operación y el proceso logístico en general.
Así es imprescindible anticiparse a la planificación de rutas, saber el tráfico en tiempo real, las preferencias y comportamientos de los clientes, et. Todos estos datos se pueden utilizarse para generan acciones concretas en la toma de decisiones y ayudar a mejorar cada una de las fases de los procesos logísticos.
La IA – Machine Learning aplicado en la automatización de los procesos, ayuda a mejorar la calidad, confiabilidad y reputación de las empresas, haciendo que los procesos sean cada vez más eficientes, y reduciendo errores.
En este sentido, el IoT (Internet Of Things) es una de las tecnologías que debe ser evaluada y que va a revolucionar la industria logística, integrando la información de diferentes etapas logísticas, ayudando en la automatización de los procesos y haciendo que estos sean cada vez más eficientes.
Finalmente podemos decir que, si unificamos en los procesos lo mencionado en la primera recomendación, con un software de gestión que nos ayude a interactuar de forma colaborativa y unifique la información de datos, con la tecnología del IoT y aplicamos la IA – Machine Learning tendremos procesos llevados a otro nivel, preparados para enfrentar los retos que nos plantea el futuro en temas logísticos.
Utilizar la IA para vender mejor
Cuando se utiliza correctamente, la inteligencia artificial nos proporciona un conocimiento más profundo de nuestros clientes, incluso en diferentes contextos y canales. La IA puede predecir el producto que va a comprar un cliente antes de que lo compre. Todos nos encontramos con esto cuando pedimos algo en Amazon. Es innegablemente útil cuando el sitio web "recomienda" artículos para añadir a nuestra cesta. Todo empresario con un producto que vender debería utilizar la IA de este modo.
Vayamos un paso más allá. La inteligencia artificial es capaz de leer señales y percibir la intención única de compra, actualización o cancelación de cada cliente. Impulsada por datos en tiempo real, la IA puede incluso guiar al servicio de atención al cliente y a los representantes de ventas para que hagan la oferta adecuada en el momento oportuno. El toque humano unido a su inteligencia y potenciado por la IA es una especie de magia tecnológica que ayudará a tu empresa a comprender mejor a tus clientes y a personalizar su experiencia
Una de estas soluciones innovadoras aportadas por ForceManager es Dana AI, una plataforma de inteligencia artificial diseñada específicamente para acelerar tus ventas y optimizar el rendimiento de tu equipo comercial. En este artículo, te mostraremos los beneficios y características de Dana AI, y cómo puede revolucionar tu enfoque de ventas.
Con el respaldo de Control Group y las soluciones que te ofrecemos, puedes impulsar tu empresa hacia un futuro brillante y competitivo, aprovechando estrategias innovadoras en IA y Machine Learning que transformarán tus operaciones y maximizarán tu potencial de crecimiento
Puedes llamarnos al 93 877 03 03 o enviarnos un correo a control@controlsistemes.com
