La inteligencia artificial y el Machine Learning están creando una experiencia personalizada para todos los involucrados en un negocio.
Cuando se trata del campo tecnológico, hemos notado que la Inteligencia Artificial está creciendo rápidamente. Sin embargo, la IA está aprovechando el punto medio en las conversaciones y demostrando su potencial en una variedad de áreas, incluidas la fabricación y el comercio minorista. Como resultado de la invención de la computación en la nube y el almacenamiento de datos, la IA está progresando en la mejora de la eficiencia para un mayor rendimiento. En los años siguientes, la tasa de crecimiento anual de la Inteligencia Artificial aumentará un 60%. Con una mayor productividad y eficiencia, el usuario puede lograr un mayor rendimiento. La IA también ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones proporcionando datos críticos.
Para convertirse en una verdadera empresa impulsada por la IA, es posible que tenga que reinventar los procedimientos y las interacciones hombre-máquina dentro de su organización. Para adoptar la toma de decisiones basada en la información en toda la empresa, los líderes de alto nivel deben comprometerse a integrar el Machine Learning y otras tecnologías cognitivas en las operaciones críticas de la organización.
¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar la productividad en su organización?
1. Automatizar la contratación
La función de los empleadores es muy importante para las empresas en estos días. Es por eso que deben ser proactivos en su contratación y hacer que el proceso sea lo más simple posible.
La IA y el Machine Learning pueden ayudar con esto automatizando una parte del proceso, aumentando la eficiencia de los reclutadores y permitiéndoles seleccionar aplicaciones relevantes en menos tiempo. Con la IA y el Machine Learning en la contratación, los reclutadores ya no tendrán que leer un solo CV para identificar a las personas ideales para su organización.
2. Predicción de ventas
Las empresas pueden utilizar la IA para centrarse en los clientes potenciales con la mejor probabilidad de éxito. ¿Cómo? La noción es simple en teoría, pero tamizar grandes conjuntos de datos requiere el despliegue de algoritmos sólidos y soluciones impulsadas por IA. No es ningún secreto que la empresa promedio recopila volúmenes masivos de datos de consumo y comportamiento. Hacer un uso adecuado de estos datos puede significar la diferencia entre tener una ventaja competitiva y seguir fracasando.
Lo ideal es emplear la IA para detectar patrones y tendencias en estos datos, así como la identificación de imágenes y objetos. También se utiliza para identificar a los clientes que están más inclinados a comprar los productos o servicios de la empresa. Es la mejor tecnología para determinar si un comprador comprará o no.
Tal vez toda la información, como los datos del mercado, los clientes, los detalles históricos de las ventas, las tendencias de comportamiento, etc., se evalúe más a fondo. Después de eso, la tecnología de Inteligencia Artificial construirá perfiles de clientes para predecir lo que un cliente o cliente hará en el futuro.
3. Revisión y extracción de información
Examinar cientos de documentos y estadísticas para desarrollar conocimientos relevantes es un elemento lento y desagradable de cualquier organización.
En el pasado, una corporación tenía que cobrar, revisar y registrar las facturas de los clientes para descubrir productos populares. Tal vez no sea esencial porque la IA ofrece toda la información a tiempo y de una manera valiosa.
La IA y los enfoques de Machine Learning, por otro lado, son los próximos pasos en esa evolución. Pueden desenterrar información oculta dentro de esas cosas digitales evaluando y eliminando datos esenciales que el ojo humano puede haberse perdido.
Utilizan inteligencia artificial para extraer datos de documentos con el fin de reducir los tiempos de revisión e impulsar la eficiencia operativa informando las decisiones y eventos futuros. La IA automatiza la extracción de información crítica oculta de los documentos en este procedimiento. Como resultado, los procesos de revisión e implementación son más eficientes, y hay más información procesable disponible.
4. Uso de chatbots inteligentes
Las soluciones de servicio al cliente necesitan mucho contacto de ida y vuelta entre trabajadores y clientes, especialmente al principio. Muchas operaciones de comunicación de bajo nivel son manejadas por IA, o más exactamente, por smartchatbots, que alivian la carga de los empleados.
Los chatbots pueden recopilar nombres, información de la cuenta e información básica sobre los problemas de los clientes. Si el chatbot no puede proporcionar asistencia inmediata, los datos se transmiten a un representante humano, que luego puede hacerse cargo. La tecnología de IA es utilizada por las agencias para ofrecer soluciones de soporte siempre activas que responden a tareas y dificultades simples fuera del horario comercial. Por ejemplo, si un cliente necesita ayuda para localizar un documento de soporte o formación, el chatbot puede enviarlo en la ruta correcta.
5. Gestión automatizada de llamadas
La IA emplea la gestión de llamadas para dirigir las llamadas a un sector específico. Sin embargo, casi no hay razón para que sus empleados se siente junto al teléfono, esperando mensajes. Un sistema orientado hacia adelante, como los chatbots, puede recopilar información básica de clientes y consumidores y luego dirigirla al departamento o personal apropiado. Este es, de hecho, uno de los mejores ejemplos de automatización del trabajo repetitivo.
También beneficia a los trabajadores de su centro de llamadas al permitirles centrarse en cuestiones de mayor prioridad en lugar de procesar cada llamada, independientemente de la prioridad.
6. Mantenimiento predictivo
Las organizaciones se están dando cuenta de que invertir en soluciones de mantenimiento predictivo es valioso, ya que es una forma segura de impulsar la eficiencia operativa y, como resultado, tiene un impacto casi inmediato en los resultados finales. El mantenimiento predictivo emplea sensores para comprobar el estado de las herramientas y evaluar los datos de forma regular. Permite a una empresa de desarrollo de comercio electrónico dar servicio al equipo según sea necesario en lugar de según un calendario. Las máquinas incluso se pueden programar para diagnosticar sus propios problemas, pedir piezas de repuesto e implementar un profesional de campo según sea necesario. Para llevar el mantenimiento predictivo al siguiente nivel, se emplean algoritmos de Big Data para pronosticar futuras averías de equipos.
7. Operaciones en tiempo real
Lleva mucho tiempo revisar y extraer información de los datos entrantes, en particular la información del comprador. Sin embargo, en el pasado, la agencia tenía un equipo dedicado a este trabajo. Las facturas, los detalles de venta y otros documentos serían examinados por los expertos. Y cuando descubren un defecto, se pospone. Como resultado, la mayoría de las organizaciones emplean tecnologías de inteligencia artificial y Machine Learning para completar esta función rápidamente y, en algunos casos, sobre el terreno.
La transmisión de datos se evalúa y mejora para generar información en tiempo real y revelar acciones inmediatas. Incluso pueden generar alertas sobre actividades cuestionables y llevar a cabo acciones de ciberseguridad.
8. Mejorar los procesos de fabricación
Se emplean algoritmos de Machine Learning para mejorar la competencia del proceso de fabricación. La IA examina la cantidad consumida, los tiempos de ciclo, las temperaturas, los fallos, los plazos de entrega y el tiempo de inactividad para modificar la producción. Como resultado, la primera fase de la implementación de la IA será un modo de “ayuda al operador”. En este caso, la IA funcionará en segundo plano, recomendando soluciones al operador.
La inteligencia artificial y el Machine Learning permiten a las empresas crear una experiencia más personalizada para todas las partes interesadas. Estas tecnologías nos acercan a un futuro en el que el consumidor es el foco principal y las empresas toman decisiones basadas en hechos en lugar de suposiciones especulativas. A través del Machine Learning, algunos problemas se abordan utilizando algoritmos avanzados, redes neuronales y grandes cantidades de datos limpios y relevantes.
