El tren de la Inteligencia Artificial, un ticket sólo de ida

Implantar Inteligencia Artificial en las empresas para ser más eficiente.

Hoy las novedades en el mundo empresarial están marcadas por la implantación de Inteligencia Artificial en los diferentes procesos productivos. Es el campo más disruptivo de la industria.

Desde nuestra posición en Pervasive Technologies, liderando un gran número de proyectos de Inteligencia Artificial, vemos cada día que está claro que el aprendizaje automático ya está forzando cambios masivos en la manera en que las compañías operan.

¿Por qué invertir en inteligencia artificial?

Hay una serie de beneficios que hacen que las empresas quieran invertir hoy en Inteligencia Artificial. Nuestros clientes cuentan con nuestros servicios para:

  • Aumentar los ingresos
  • Obtener mayor rentabilidad de los activos
  • Mejorar la eficiencia de los procesos
  • Reducir costes
  • Mejorar la experiencia de cliente/usuario
  • Reducir el fraude y mejorar el margen operacional

¿Cómo ayuda la Inteligencia Artificial a las empresas?

La cuestión planteada tiene más respuestas conforme avanzamos en el tiempo. Cada día aparecen en el mercado nuevas aplicaciones que permiten mejorar, muchas veces de manera radical, el comportamiento de la empresa frente a sus clientes, competidores, partners, empleados y accionistas. Algunos casos de aplicación:

Marketing Personalizado

Cuanto más podamos saber acerca de nuestros clientes, mejor podremos servirlos y más venderemos. Ése es el fundamento detrás de la personalización de la comercialización. En cualquier proceso de compra es habitual que los clientes miren y comparen productos sin comprarlos. En el entorno online estas “visitas” a productos son registradas y es habitual que el  usuario luego sea destinatario durante varios días de anuncios digitales en otras páginas, para ese producto. Ese tipo de personalización del marketing es sólo la punta del iceberg de todas las iniciativas que permite la Inteligencia Artificial. Las empresas pueden personalizar los correos electrónicos que envían a sus clientes, los envíos directos o cupones, la visualización de contenidos online, los productos que aparecen como “recomendados” y así sucesivamente, todo diseñado para acompañar al consumidor de manera más efectiva hacia la venta.

Sistemas de Recomendación: Probablemente estaremos familiarizados con estos sistemas si utilizamos servicios como Amazon o Netflix. Los algoritmos de Inteligencia Artificial analizan nuestra actividad y la comparan con el resto de millones de usuarios para determinar qué es lo que nos gustaría comprar o ver a continuación. Estas recomendaciones se van haciendo más inteligentes de manera continua, reconociendo, por ejemplo, que puedes comprar ciertas artículos como regalo (y no querer el artículo para nosotros mismos) o que puede haber diferentes miembros de la familia que tienen diferentes preferencias.

Motores de Búsqueda Online: Probablemente es la aplicación más conocida de la Inteligencia Artificial, como ejemplo el buscador online de Google. Cada vez que se realiza una búsqueda en Google, el sistema observa cómo actúan los usuarios en relación con los resultados presentados. Si el usuario pulsa el resultado superior y permanece en esa página web, podemos asumir que obtuvo la información que estaba buscando y la búsqueda fue un éxito. Si, por el contrario, tiene que navegar hasta la segunda página de resultados o escribe una nueva cadena de búsqueda sin pulsar en ninguno de los resultados, podemos suponer que el motor de búsqueda no proporcionó resultados relevantes – y el sistema puede aprender de ese error para ofrecer un mejor resultado en el futuro. Hoy los buscadores se centran en capturar la intención de búsqueda del usuario, más allá de las palabras utilizadas para concretar la búsqueda.

Mejora de la experiencia de cliente/usuarioMarketing personalizado Inteligencia artificialLa Inteligencia Artificial permite procesar, mediante algoritmos, la interacción de la empresa con cada cliente/usuario, extrayendo información sobre su comportamiento. De esta manera, se puede programar un chatbot inteligente que responda ofreciendo productos o servicios acorde a la necesidad del cliente o resolviendo los problemas que éste tenga respecto a la empresa. Como hemos mencionado en nuestro anterior post (Chatbots opportunities for the banking sector) el resultado en reducción de costes y mejora de eficiencia es exponencial, ya que a medida que la interacción con el cliente avanza, el algoritmo recibe mayor información y se re-entrena mejorando la respuesta automática.

Incremento de la fidelización de los clientes: Aplicando un modelo predictivo 1-to-1 en marketing, se utiliza analítica avanzada que detecta “business insights” de los clientes permitiendo optimizar campañas de marketing que incrementen la conversión ofreciendo lo que el cliente realmente quiere. El proceso consiste en detectar patrones de consumo y comportamiento del consumidor y crear elementos de márketing directo personalizado. Su aplicación es muy útil en el sector del e-commerce y retail.

Mejora en la retención de clientes: De la misma manera, Retención de clientesla analítica predictiva nos permite distinguir patrones de compra e interacción del cliente que muestran un nivel de afinidad mayor o menor con la empresa y la posibilidad de abandono de la relación (churn). Un modelo correcto de Inteligencia Artificial permite conocer qué nivel de riesgo hay de perder el cliente y tomar medidas preventivas, informando sobre la prioridad de retención que hay según la rentabilidad que éste podría aportar.

Clasificación de oportunidades de venta: La cualificaciónScoring leads de los contactos durante el proceso de captación de clientes es muy relevante dada la habitual limitación de recursos para gestionarlos. Mediante técnicas de Inteligencia Artificial, es posible clasificar de manera precisa cada oportunidad en función de su probabilidad de conversión (“Scoring de Leads”). Con esta información seremos capaces de gestionar mejor los recursos disponibles para el proceso comercial. Sólo falta, diseñar estrategias orientadas para cada nivel de cualificación para obtener mayores ratios de conversión.

Predecir niveles de producción acorde a la demanda

Aplicando técnicas de analítica avanzada, se pueden desarrollarTren de la inteligencia artificial predicciones de demanda agregada de un producto o servicio de manera precisa y constantemente actualizada. Para ello, se toman en consideración los datos históricos sobre consumo, estacionalidad, además de otros datos que tienen impacto en la demanda real. De esta forma se puede ajustar con precisión el nivel de producción y reaprovisionamiento necesarios para optimizar los costes y obtener mayores beneficios con los activos disponibles.

Optimizar el proceso de selección de personal

Se trata de procesar automáticamente currículums y candidatos con el fin de seleccionar sólo los perfiles acorde al puesto laboral ofrecido. Mediante Inteligencia Artificial y el procesamiento de lenguaje natural, se integran grandes bases de datos que permiten seleccionar sólo los CVs con mayor afinidad y capacidad para el perfil buscado. A partir de aquí, un algoritmo asigna una puntuación para clasificar a los candidatos según unos criterios anteriormente designados para que los reclutadores inviertan su tiempo en valorar sólo a los candidatos más prometedores.

Predecir la actividad en centros de Servicio de Atención al Cliente

La Inteligencia Artificial permite que una Predecir servicio atención al cliente empresa sea eficiente a la hora de responder a sus clientes y optimizar el coste del servicio de Atención al Cliente. En este tipo de servicio, se deben dimensionar los equipos en base a la previsión del volumen de contactos (llamadas, chats, emails, etc.) esperadas en el tiempo. Mediante técnicas analíticas basadas en Inteligencia Artificial se puede predecir con antelación cuál será dicho volumen y su evolución temporal, incorporando variables internas y externas. La predicción permite dimensionar los equipos de una manera eficiente y planificar con suficiente antelación sus necesidades y requisitos, generando mayor satisfacción a los clientes y optimizando los gastos destinados a este servicio.

Detección del fraude o uso compartido de credenciales en plataformas online bajo subscripción

Pervasive Technologies ofrece una solución específica para problema que afecta a empresas que ofrecen servicios online bajo suscripción. En este caso, disponemos de un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que permiten analizar el histórico de datos de los usuarios. Si un usuario tiene un comportamiento u actividad anómala en el uso del servicio, podemos detectar a este usuario y su actividad para poder reaccionar y decidir que acciones preventivas se tomarán para hacer frente al fraude.

¿Cómo afrontar Proyectos de Inteligencia Artificial?

Cuando tratamos con proyectos complejos donde se aplica el análisis predictivo, puede ser difícil para los directivos encontrar el equilibrio entre la profundidad del trabajo de los analistas y el objetivo final. Es imprescindible definir el proyecto en piezas más manejables, de alcance limitado.

Os dejamos algunos pasos básicos en el proceso de gestación de un proyecto de análisis predictivo:

  1. Define tu proyecto. Dedica tiempo a comprender completamente tu objetivo final. ¿Cuáles son las necesidades y prioridades de tu organización? ¿Qué recursos están disponibles? Recuerda que el tiempo, el dinero, los recursos humanos y la calidad están todos involucrados en esta discusión.
  2. Prepara los datos. Recopila y limpia los datos necesarios para su análisis. Suposiciones basadas en datos incorrectos conllevan malos resultados.
  3. Construye un modelo. Clasifica tus variables por importancia y asigna las proporciones en consecuencia. Tómate el tiempo necesario para construir e integrar algoritmos con el mayor rigor posible. Estos son fundamentales para las predicciones efectivas.
  4. Valida el modelo. Utiliza conjuntos de datos para entrenamiento, test y validación siempre que sea posible y con el volumen y tipología adecuados. Debe asegurarse que el modelo trabajará con conjuntos de datos futuros con suficiente precisión y re-entrenos justificados por la propia evolución del negocio.
  5. Utiliza el modelo. Presenta las principales ideas del modelo a los usuarios principales y sigue buscando retroalimentación para mejorar tanto el modelo como su presentación. Un gran modelo no proporciona valor si sus conocimientos no son fácilmente interpretables.

En Pervasive Technologies ayudamos a nuestros clientes a dar pasos en el tratamiento automático de datos y en la aplicación de  Inteligencia Artificial en sus procesos de negocio.