La inteligencia artificial (IA) es una tecnología disruptiva que se está implementando para mejorar la competitividad de empresas de distintos sectores. Sus diversas aplicaciones permiten predecir el comportamiento de la demanda y las tendencias del mercado, mejorar la eficiencia de procesos, optimizar precios o controlar existencias según las necesidades de cada empresa.
De acuerdo con Kraz, consultora analítica de data, uno de los avances más importantes de la IA es el desarrollo de algoritmos para encontrar relaciones entre los datos que antes no se analizaban. En este sentido, la IA está estrechamente vinculada al Data Science, ya que gracias a los datos de las empresas, la Inteligencia Artificial es capaz de observar diferentes patrones, detectar comportamientos repetitivos y relaciones causa-efecto que no se habían tenido en cuenta hasta el momento.
La IA ayuda a las empresas a predecir las tendencias del mercado, ganar velocidad y ahorrar costes
Debido a su capacidad, la IA puede detectar cambios en patrones de venta y elaborar valoraciones sobre el futuro. Para ello, se emplean datos en formatos de texto, voz, imágenes y contenido de redes sociales, entre otras fuentes. De esta manera, las empresas que emplean esta tecnología están preparadas para afrontar los cambios de manera más eficaz.
Además, tal y como explican desde Kraz, hay que tener en cuenta que pueden darse situaciones excepcionales que afecten a la evolución de las tendencias. Por eso, para ganar precisión, las herramientas basadas en IA cuentan con la capacidad de considerar circunstancias críticas y extraordinarias como el covid, la crisis energética o la inflación, además de tener también la capacidad de detectar datos generados por bots.
En este sentido, la IA contribuye a que las organizaciones puedan tomar mejores decisiones en momentos de incertidumbre y ayuda a las empresas a adaptar sus estrategias en tiempo real. En el caso de un banco, por ejemplo, esta tecnología puede ayudar a predecir el riesgo de quiebra en carteras de inversión o determinar la probabilidad de impago de los préstamos.
Ganar en competitividad aplicando Inteligencia Artificial
Las aplicaciones de IA también sirven para ganar eficiencia en los procesos de las empresas como, por ejemplo, la gestión de recursos humanos, el análisis de ventas o la atención al cliente. Mediante mecanismos de aprendizaje automático que perfeccionan su funcionamiento, la IA puede automatizar procedimientos en estas y otras áreas.
Por otro lado, como ya se ha comentado, estas herramientas ayudan a las compañías a tomar decisiones en tiempo real, clave para minimizar las pérdidas y evitar los costes que suponen retrasar una decisión. Ahora bien, para poder beneficiarse de esta agilidad, las organizaciones deben contar con algoritmos de aprendizaje automático que les permitan adquirir conocimientos a corto plazo.
Esto reemplaza la técnica de ensayo y error, que resulta más arriesgada, por decisiones inteligentes basadas en datos. Un ejemplo claro podrían ser las ventas a través de un e-commerce, dónde las empresas pueden obtener datos sobre las preferencias, hábitos y comportamientos de compra de los consumidores, permitiéndoles implementar con mayor rapidez nuevas estrategias y dejar de lado las que no están funcionando.
Contar con expertos en AI, clave para las empresas
Debido a estos beneficios que se ha comentado, cada vez son más las empresas que están empezando a considerar a la IA como un coste fijo y no como una simple inversión. Sin embargo, este es un conocimiento muy especializado en que muchos factores entran en juego, por eso para las empresas que quieran aplicar sus beneficios de manera ágil, formar y crear un equipo propio de AI podría llevar un tiempo considerable, por lo que contar con la colaboración de proveedores o partners expertos en data es, a día de hoy, la solución más rápida para ganar competitividad aplicando nuevas tecnologías.
Existen varias agencias especializadas en España, pero Kraz es la única que por el momento ha sido reconocida como una de las referentes por gigantes como Meta, gracias a sus proyectos de marketing mix modeling. Contar con la ayuda de un equipo especializado en data science debe ser una de las apuestas claras de las compañías para el futuro inminente.
