Con los avances continuos en la tecnología de inteligencia artificial (IA) en los últimos años, las innovaciones han surgido y se han puesto en uso, y la discusión de "lo que la IA puede lograr" se ha convertido en realidad. La investigación continua de cómo las soluciones como la automatización de los procesos de aprendizaje automático y las implementaciones de múltiples inquilinos en los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) se pueden poner en producción es un importante punto de inflexión en la IA hoy, y los desarrolladores e ingenieros tienen las herramientas para tomar sus proyectos de IA desde la etapa de concepto de prueba de la etapa de lograr un retorno de la inversión. En los próximos años, realmente comenzaremos a ver que la IA trae beneficios tangibles a las empresas y sus operaciones.
Implementar IA con un clic
Las organizaciones, incluidas las empresas, están actualmente plagadas por el alto costo de contratar investigadores e ingenieros de IA, pero a medida que maduren las herramientas y las soluciones de bajo código, las empresas podrán desarrollar soluciones internas y implementarlas al borde con solo unos pocos clics de un ratón. También muestra que las empresas no solo pueden impulsar el mercado, sino también simplificarlo porque ven el potencial de desarrollar e implementar sus propios sistemas de IA en la nube, en el borde, en dispositivos móviles o de manera híbrida.
Esta democratización de la capacitación y el despliegue de soluciones de IA brinda muchos beneficios a las empresas, abre perspectivas de innovación y, lo que es más importante, crea un campo de juego nivelado en el que todas las empresas pueden participar. Además, si bien las empresas se están volviendo más inteligentes, también pueden aumentar la eficiencia a través de la automatización, proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes y crear experiencias ricas en características.
Ai que respeta la privacidad del cliente
A nivel individual del usuario, a medida que el público se vuelve más consciente de la privacidad, las personas tienen más cuidado con los datos personales que comparten, lo que significa que las empresas necesitan explorar nuevas formas de desarrollar datos de comportamiento del cliente y ejecutar sus propios algoritmos para involucrar aún más a los clientes.
Aunque la percepción de la IA y la protección de datos siempre parece ser algo negativa, si la tecnología de IA se implementa adecuadamente y el fenómeno del abuso tecnológico se rompe, puede ser una buena manera de mejorar la protección de datos en varias industrias. Todo se reduce a la implementación. Por ejemplo, en la industria minorista, se puede instalar un sistema de IA de prevención de pérdidas minoristas en el canal de pago de autoservicio para monitorear en tiempo real si los clientes "reemplazarán el precio" para comprar productos a precios bajos al escanear el código y el pago, y recordar al empleado cuándo hay una anomalía, y luego los clientes pueden corregir el error a tiempo. El sistema funcionará en dispositivos de autoevaluación, monitoreará, detectará y alertará sin almacenar información sobre la cara de cualquier persona, y podrá tomar decisiones rápidas y alertar a los empleados de la tienda.
El aumento de los dispositivos IoT y los algoritmos de IA para el procesamiento en el borde significa que las empresas están tomando mejores decisiones comerciales en tiempo real con datos, y todos los datos sin procesar se están descartando. Esta tendencia, junto con la introducción y aplicación de las leyes y regulaciones relevantes, está llevando a los ingenieros e investigadores a pensar más sobre la creación de sistemas eficientes para proteger la privacidad de las personas y aumentar la rentabilidad del negocio.
Cómo AI puede aumentar las ganancias
La IA está trabajando en dos áreas principales para aumentar la rentabilidad, el primero es utilizar contenido o productos personalizados para atacar a los clientes. Conocer a sus clientes ha sido durante mucho tiempo un mantra, dado que la capacidad de predecir con precisión las necesidades del cliente puede ayudar a impulsar la rentabilidad y la lealtad del cliente. Si bien la medición del comportamiento del cliente se ha convertido en un desafío debido a los muchos problemas planteados al compartir datos personales, no hay escasez de soluciones. Por ejemplo, las empresas pueden usar algoritmos para "comparar y predecir" el comportamiento del cliente dentro del contexto del cumplimiento legal, lo que permite a los clientes descubrir las necesidades del producto que no se dan cuenta que necesitaban o descubrir contenido que les atrae.
El segundo es crear una experiencia rica en características para los clientes y aprovechar varias herramientas de IA para impulsar la eficiencia en la empresa. Por ejemplo, use los chatbots de IA para responder de manera rápida y eficiente a las consultas de los clientes, o aumentar la participación etiquetando automáticamente imágenes y videos para una experiencia de cliente rica en funciones y asequible.
Al final del día, las empresas que desean aumentar sus ganancias aumentando las ventas o mejorando la eficiencia operativa deben pensar primero en pensar e identificar cuáles son sus objetivos, y luego usar las herramientas disponibles para lograrlas. Las empresas pueden usar el aprendizaje de refuerzo para lograr la asignación de tareas en tiempo real en tiendas minoristas para mejorar la eficiencia y pueden usar múltiples modelos de aprendizaje profundo para la identificación del producto. La clave es aplicar los resultados de la investigación de IA y el aprendizaje automático en la producción para lograr un retorno de la inversión y mejorar la experiencia del cliente.