La IA (inteligencia artificial) está transformando la forma de trabajar y organizarse de las compañías, pero para muchas resulta difícil ajustarse a los nuevos modelos de negocio. Es necesario tecnología, elementos humanos y bastante conocimiento. No obstante, de a poco se puede hallar. Aquí van ciertos avisos basados en un estudio realizado por Forbes Insights.

La inteligencia artificial puede transformarse en un aliado al simplificar la comunicación con usuarios, evaluando el accionar del usuario. Además, los sistemas de IA (inteligencia artificial) se están usando en el control de equipos de producción o de gadgets conectados entre sí.

¿Y los peligros? La respuesta de todos los investigadores es la misma: quedarse atrás.

¿Cuáles son los 3 sectores más recurrentes en las cuáles estas utilidades de estudio y análisis autónomo vienen aplicándose para mejorar el desarrollo productivo y la relación con los usuarios?

Ventas y Marketing

Usando machine learning junto con algoritmos predictivos, que repiten patrones y tendencias, con los que se puede estudiar de los fallos. Hoy en día, se dispone en el mismo instante de datos y utilidades para un análisis rápido.
.

Atención al cliente

La IA (inteligencia artificial) puede hacer más simple mayormente la toma de elecciones, la generación de conocimiento y la optimización de procesos fundamentada en la prueba, a más grande escala y más rápidamente.
En este sentido, Netflix ha conocido explotar la IA (inteligencia artificial) para abarcar a sus usuarios e intentar hacer una vivencia personalizada a cambioun óptimo método de negocio. La compañía documenta la utilización de sus productos y sus algoritmos proponen sugerencias para sostener a los usuarios ‘enganchados’, lo que crea lealtad y afirma la retención que se transforma en renovación.

Con la llegada de los ayudantes virtuales o chatbots, capaces de reproducir e interpretar el lenguaje humano, estos tienen la posibilidad de aplicarse en los chats en línea en páginas web, atender llamadas telefónicas o arreglar inconvenientes más complejos..

Finanzas

Los servicios más recurrentes son tres:

Calcular peligros financieros:
El deep learning, contribuye a admitir potenciales peligros de inversión que algunos usuarios tengan la posibilidad de significar para una compañía.
Decision Intelligence de Mastercard: En vez de ponerse un límite a reglas predefinidas, utiliza la tecnología del estudio automático para detectar patrones y hábitos de gasto de los sucesos de tarjetas de crédito, con el propósito de entablar una línea base de accionar contra la cual compara cada novedosa transacción.
Los grupos de inversión, por su lado, han más que cuadruplicado su número de investigadores de “datos alternativos” a lo largo de los últimos cinco años, mientras los administradores de activos se esfuerzan por desbloquear el potencial de las señales de negociación contenidas en los rastros de las páginas web, el análisis de lenguajes, las compras con tarjetas de crédito y los datos satelitales.

Colaborar con stakeholders:
En Wall Street ya trabajan los robot-advisors, que hacen procesos relacionados con el consejos financiero, democratizando, así, el ingreso de pequeños inversores a esta clase de servicios customizados.

En esencia, la inteligencia artificial puede responder a la pregunta: “¿esa decisión nos ayudó a seguir?”. Esto le permite para ratificar las elecciones tomadas por el líder. Entonces, cuanta más seguridad tenga el resto de la compañía en las elecciones de la directiva, más crecerán los permisos del conjunto de finanzas. Esto puede derivar en un aumento de la predominación del líder financiero en el éxito de la compañía. Con más grande predominación, se podrán tomar superiores elecciones estratégicas que impulsen un desarrollo más rápido de la compañía.

Anticipar las pretensiones del cliente:
La inteligencia artificial influirá en la economía colaborativa, relacionando a esos que tienen capital con los que buscan financiación, en vez de asistir a un banco como intermediario.
.

Acerca de la Implementación

Para llevar a cabo la IA (inteligencia artificial) de la forma más orgánica y exitosa para la compañía, se han de continuar una sucesión de pasos:

1 – Designar a un experto en IA a cargo del proyecto

Resulta esencial que una persona enfocada en IA (inteligencia artificial) se haga cargo del desarrollo y de la implantación de la tecnología, alguien que comprenda el escenario actual, las habilidades potenciales de la inteligencia artificial, fomente el saber de la utilidad y promueva la cooperación entre las diferentes áreas de la compañía, aceptando la resistencia que esto causará, los tiempos de aplicación y sin esperar resoluciones mágicas.

Más allá de que es indiscutible que esta tecnología sustituirá algunos cargos laborales, es igual de cierto que nuevos empleos surgirán derivados de su vida. Hablamos de una utilidad novedosa con chances para detectar y formar a los líderes que se harán cargo de la coordinación y del avance.

2 – Determinar los objetivos

Para realizar un uso eficiente de la IA es requisito determinar precisamente los objetivos estructurales y comerciales del negocio a lograr con la implantación de la tecnología, así como tener en cuenta las distintas formas en las que se tienen la posibilidad de utilizar la inteligencia artificial desde una visión empresarial.

Em principio resultará importante recopilar información sobre cómo están operando otras compañias en su industria para adaptar las tecnologías inteligencia artificial a nuestras necesidades. Analice los resultados que se han obtenido, el costo que ha implicado y si llegaron a conseguir el éxito esperado.

3 – Promover el saber en todos los departamentos

Es sustancial tener en cuenta el encontronazo que esta traerá sobre los equipos de trabajo. Por eso, el departamento de IT no es el único que debe comprender el desempeño de la IA (inteligencia artificial), sino también la logística, el marketing, los departamentos de diseño, producción, ventas y el resto de la cadena de suministro. Claramente todo aquél área de la compañía donde se logre utilizar la inteligencia artificial.

Relacionando la inteligencia artificial con los indicadores de rendimiento: antes de integrar la inteligencia artificial hay que tomar en cuenta los Indicadores Clave de Desempeño (KPI) de la compañía, dónde tienen la posibilidad de mejorarse y en que nos permitirá seguir mejorando esta tecnología.

4 – Elegir al talento correcto para administrar la IA

Si bien toda esta automatización impulsada por la inteligencia artificial puede lograr que varias personas se sientan ansiosas, los temores de que la robótica se haga cargo de todo, están exagerados.

Desde nuestra forma de ver, los servicios impulsados ​​por inteligencia artificial aumentarán el intelecto del equipo del mismo modo que el de las máquinas con habilidades físicas aumentadas. Al aceptar la reducción de fallos, hará mejor la agilidad de las elecciones, la identificación de señales de demanda, la predicción de resultados y la prevención de catástrofes.

Dado que los servicios capaces desempeñarán un papel clave en todas nuestras vida los líderes deberán ingresar la inteligencia artificial de forma progresiva y transparente. Fomentando una relación de seguridad entre máquinas y humanos de forma que se maximicen las chances para todos. Para ello sugerimos la implantación de algún CRM global con capacidad IA que se le pueda ir sumando en la medida de las necesidades.

El reclutamiento de nuevos perfiles con una visión que promueva el cambio será fundamental para el éxito. En este sentido, es favorable integrar talento relacionado con análisis de datos e sabiduría de negocio, así como integrar habilidades similares con inteligencia artificial en otras áreas.

5 – Trabajar íntimamente con los proveedores

Los profesionales capacitados en Business Intelligence son claves para el éxito de la implantación. Asegurando el preciso desempeño y aplicación de la tecnología para conseguir especiales resultados para el negocio. Nuestro consejo es coordinar acciones que puedan trazar todo el desarrollo de los productos hasta que lleguen al mercado. De esa forma se podrán corregir en fases previas ciertas deformaciones que llegan luego a los consumidores.

6 – Sumar a los socios externos y los clientes

Todos los implicados en la industria son socios clave, más allá de los clientes y los potenciales. Con esto nos referimos a los académicos, los estudiantes, políticos, integrantes de las cámaras, líderes de las ONG e incluso competidores.

Hoy el 52% de las empresas líderes en los EE.UU están participando en ideas con grupos externos, en oposición al 35% que no líderan en el área. Entonces, cooperar con asociaciones, universidades o usuarios en proyectos relacionados con inteligencia artificial ayudará a comprender mejor la tecnología y sacarle el máximo partido.

7 – Recompensar el avance en Sabiduría Artificial

Admitir el esfuerzo de los equipos capacitados en IA es un elemento primordial para el avance del uso de la utilidad. En este sentido, muchas organizaciones están creando programas de recompensas y bonificaciones para esas personas que demuestran participar del liderazgo en inteligencia artificial.

.

Fuentes: Harvard Business Review + Compañía Actual +  BAE Negocios + Global Growth Agent.