¿Está preparada su empresa para los cambios innovadores? La inteligencia artificial como aspecto clave de la actualidad

Desde la salida de la versión pública de Chat GPT en noviembre de 2022, que consiguió un millón de usuarios en menos de una semana y cada día se vuelve más popular, la mayoría de la gente la asocia tradicionalmente con la IA (Artificial Intelligence o Inteligencia Artificial).

Sin embargo, la IA es un concepto mucho más amplio, incluso más que los servicios cognitivos como el Chat GPT. En concreto, incluye el aprendizaje automático, visión artificial, reconocimiento de voz y análisis de datos.

En cuanto a los servicios cognitivos, la distribución de sus aplicaciones es la siguiente: reconocimiento de voz – voice recognition (25%); análisis de sentimientos – sentiment analysis (10%); reconocimiento de imágenes – image recognition (20%); personalización – personalization (10%); y procesamiento del lenguaje natural – NLP (35%).

La IA, sin exageración, abre oportunidades ilimitadas para empresas. Veamos algunos de los beneficios que obtienen las empresas con su implementación: mejora de la interacción con el cliente; aumento de la eficiencia operativa; elevación del proceso de toma de decisiones administrativas a un nuevo nivel de precisión; incremento de la seguridad de los sistemas de información. Además, los últimos años han estado marcados por la creación de productos y servicios innovadores basados en la IA.

Cada empresa elige su propio «conjunto de soluciones inteligentes», basándose en las necesidades específicas. Sin embargo, en cualquier caso, la transformación empresarial mediante la IA comienza con inversiones en tecnologías de recopilación y análisis de datos, que son la base para la implementación de algoritmos y soluciones más complejos.

Por lo tanto, si ha dicho sí a la modernización de los procesos empresariales, debería pensar en elegir una solución ERP. Es importante recordar que el ERP desempeña un papel clave en el procesamiento y la integración de datos de todos los procesos de la organización, incluidos aquellos con los que trabajará la IA en beneficio de su empresa. Por lo tanto, el grado de confianza en él tanto dentro de la empresa como entre los socios e inversores es crucial.

Por ejemplo, las soluciones de SMART business, socio líder de Microsoft, cumplen las normas internacionales y automatizan los procesos empresariales con posibilidad de controlarlas y auditarlas fácilmente. Al mismo tiempo, se customizan de forma flexible para satisfacer las necesidades «más inesperadas» de cada empresa en particular y se implementan rápidamente. Y gracias a la integración en el sistema de analítica en tiempo real y las capacidades de la inteligencia artificial, son una herramienta cómoda y fiable para que la alta dirección planifique y distribuya los recursos y controle la eficiencia tanto de los procesos empresariales individuales como de la empresa en general.

Si hablamos de las áreas más comunes de aplicación de la IA, tendremos una lista extremadamente amplia:

• Lidera el servicio al cliente. Cada vez más empresas de todo el mundo confían en la IA para garantizar un alto nivel de servicio. Es la base de diversos sistemas de recomendación que utilizan el análisis de las preferencias anteriores de los clientes para generar consejos sobre cómo mejorar su satisfacción; chatbots y asistentes virtuales que responden a las preguntas más comunes de los clientes 24/7. Según un investigación de McKinsey, en Norteamérica, aproximadamente la mitad de las solicitudes de los clientes del sector bancario, telecomunicaciones y empresas que se dedican a la venta de software se resuelven mediante herramientas mecánicas, incluida la IA. Esto permite a los empleados centrarse en la resolución de los problemas de servicio que requieren un trabajo más minucioso por parte de un especialista.
• En la gestión de la cadena de suministro, sobre todo para pronosticar la demanda, y en logística, para optimizar las rutas de suministro.
• En marketing, para crear publicidad personalizada, es decir, las ofertas y anuncios más relevantes para un consumidor concreto.
• En el análisis financiero, para mejorar el análisis de los riesgos crediticios y detectar los fraudes con un alto grado de precisión. Además, la IA puede ayudar a las instituciones financieras a automatizar el proceso de evaluación de la solvencia de los clientes y detectar al instante las transacciones sospechosas lo que reduce los riesgos y minimiza las posibles pérdidas.
• En medicina, para diagnosticar las enfermedades. Es interesante la experiencia de PathAI, que crea las tecnologías basadas en el aprendizaje automático para analizar muestras de tejidos para detectar la presencia de las patologías. Y los farmacéuticos de Atomwise utilizan las tecnologías de aprendizaje profundo para acelerar el proceso de descubrimiento de nuevos medicamentos. Aquí la IA analiza miles de millones de posibles compuestos químicos en busca de áreas prometedoras para las investigaciones.
• En la producción, para automatizar las líneas de producción, pronosticar las necesidades en inventario y optimizar el flujo de trabajo.
• Para protegerse de los «bromistas telefónicos». Por ejemplo, los especialistas de Motorola Solutions utilizan la IA para reconocer comandos de voz y transcribir llamadas al servicio de 911 en tiempo real. Esto ayuda a proporcionar la información necesaria de forma más rápida y precisa en situaciones de crisis al eliminar a los «bromistas telefónicos». Se basa en una evaluación precisa del estado emocional de las personas que llaman.
• En RRHH y reclutamiento, para analizar los currículos, pronosticar potenciales candidatos a las vacantes, realizar entrevistas iniciales y reskilling y upskilling al personal. Por ejemplo, la empresa de tecnología educativa Skillsoft ha desarrollado Conversation AI Simulator (CAISY). El software permite a los usuarios entrenarse en conversaciones de negocios, adquirir habilidades para hacer propuestas comerciales y resolver conflictos en el transcurso del servicio.

Ecosistema de TI de soluciones de SMART business basadas en la IA

Es evidente que, en la fase actual de desarrollo de las tecnologías, las inversiones en la IA son inversiones en su propia capacidad competitiva a corto plazo. Así, según los datos de la investigación de McKinsey, el grado en que los minoristas apliquen tecnologías basadas en la IA en los próximos 2-3 años determinará su éxito al menos durante las próximas dos décadas.

Entonces, ¿cómo pueden las empresas adaptarse a estos cambios y alcanzar un nivel de eficacia que les permita crecer de forma constante en lugar de «ponerse al día» constantemente? ¿Cómo empezar su propia historia de transformación inteligente?

Los expertos en el campo del análisis predictivo recomiendan empezar con una revisión de sus propias necesidades empresariales y una evaluación de los recursos.

El siguiente paso es elegir una solución para sus propias tareas entre una amplia gama de herramientas disponibles en el mercado. Esta etapa implica un análisis detallado no sólo de la funcionalidad de las soluciones, sino también de la disponibilidad de soporte técnico y de servicio, oportunidades para la ampliación e integración con los sistemas existentes. En este contexto, las soluciones innovadoras basadas en Microsoft se destacan favorablemente. Por ejemplo, consideremos el conjunto de productos basados en la IA del equipo de SMART business:

SMART Demand Forecast es un sistema de previsión de la demanda basado en el aprendizaje automático y la IA. Proporciona una previsión integral de las ventas regulares y promocionales a diferentes niveles de granularidad.
SMART Price Insights es una solución de fijación de precios basada en la IA que automatiza por completo el proceso de fijación de precios y crea un espacio único para la gestión de precios. Gracias a la fijación dinámica de precios, siempre podrá satisfacer las demandas del mercado, y el sistema de ajuste adaptativo de estrategias le permitirá reaccionar con rapidez y eficacia a los retos empresariales.

SMART Personal Engagement es un sistema para optimizar los procesos de marketing y la interacción personal con los clientes. Es una especie de constructor de públicos objetivo. Permite segmentar enormes volúmenes de datos de clientes y personalizar las campañas de marketing. Un asistente indispensable cuando se trata de encontrar la mejor estrategia de comunicación.

SMART Flexi Scheduler es un sistema de administración de personal para la gestión flexible de las horas de trabajo de los equipos. Los algoritmos de la IA analizan los datos históricos y pronostican las necesidades futuras, garantizan un uso eficiente del personal y reducen los costes. La solución permite pronosticar con precisión la necesidad de contratación del personal (teniendo en cuenta los requisitos de cualificación y las restricciones).

Un enfoque integrado a la construcción de un ecosistema de TI único basado en tecnologías de Microsoft, servicios customizados e inteligencia artificial permite a las empresas reaccionar rápidamente a los cambios, mejorar la eficiencia de los procesos empresariales y expandirse con rapidez.

SMART Demand Forecast – su «sexto sentido» para hacer las previsiones

Y, no obstante, el lenguaje más convincente para las empresas es el de las cifras. Así que veamos un caso real de la implementación del sistema de previsión de la demanda SMART Demand Forecast en la cadena de restaurantes McDonald’s de Georgia.

Hoy en día la cadena cuenta con 23 establecimientos. Cada día 1500 empleados atienden a casi 35000 visitantes. Y, al mismo tiempo, cumplen las normas más altas. Por supuesto, en tales condiciones, no se puede prescindir de un análisis predictivo serio basado en las tecnologías innovadoras. Y McDonald’s en Georgia lleva mucho tiempo utilizándola.

Sin embargo, la empresa utilizaba anteriormente una solución que le permitía pronosticar la demanda a nivel de toda la cadena para un periodo de tres meses con agregación a nivel mensual. Un intervalo de previsión tan amplio no permitía considerar los cambios a corto plazo en la demanda. En particular, su dependencia de las fluctuaciones estacionales o de diversos eventos locales. El hecho de que la demanda se preveía para toda la cadena y la previsión no reflejaba la situación real en términos de los restaurantes individuales también contribuyó a la disminución de la precisión de la previsión.

En consecuencia, dada la alta experiencia del equipo de SMART business, sus especialistas recibieron la propuesta de ofrecer una solución más relevante al respecto.

La implementación de la solución SMART Demand Forecast permitió pronosticar la demanda con agregación hasta el nivel semanal y con granularidad hasta el producto y el establecimiento final. Garantizó la coherencia de los datos y las previsiones en toda la cadena de restaurantes para evitar discrepancias y errores.

Como resultado de implementación de SMART Demand Forecast, conseguimos alcanzar:

• un 83% de precisión en la previsión de ventas para cada establecimiento basada en la agregación de datos semanales durante un periodo de 4 semanas.

• un 80% de precisión en la previsión de ventas de cada establecimiento basada en la agregación semanal de datos durante un periodo de 12 semanas.

• Desviación media de hasta un 5%, de las previsiones lo que es una norma en la comunidad empresarial mundial.

Así, la empresa consiguió optimizar el proceso de previsión de la demanda y, en consecuencia, la gestión del inventario, y también aumentar el grado de satisfacción de los clientes y reducir significativamente los costes operativos.

Esto permitió al personal de la cadena de restaurantes McDonald’s de Georgia centrarse en la creación de una «customer experience» única para cada consumidor con el fin de aumentar la fidelidad a la marca.

Lo que hay que saber sobre SMART Demand Forecast

Las ventajas principales de SMART Demand Forecast, que las empresas ya han podido apreciar, son la previsión de alta calidad tanto de las ventas promocionales como de las regulares. Una de las ventajas de la solución es la previsión de escenarios. De hecho, se puede modelar diferentes flujos de promociones y comprender qué cantidad de productos se podrá vender a un precio determinado, sin tener que arriesgar su presupuesto.

Después de implementar la solución, será capaz de:

• reducir la carga de trabajo de los equipos interfuncionales;
• reducir la cantidad de inventario a un nivel óptimo;
• mejorar el nivel de servicio respondiendo con mayor precisión a las solicitudes de los clientes y garantizar un mayor nivel de disponibilidad de los productos;
• reducir la cantidad de amortizaciones;
• tomar decisiones administrativas argumentadas;
• recibir informes con rapidez.

Aquí puede calcular cómo la precisión de las previsiones afectará la rentabilidad de su empresa.

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