Investing.com - La Inteligencia Artificial, el disruptor que nos ha introducido en un nuevo estadio tecnológico de fronteras inciertas, se ha convertido en el centro de las conversaciones sociales, cuando no de las especulaciones sobre su poder transformador. ChatGPT es ahora el gran protagonista tecnológico hacia el que giran su mirada expertos y neófitos en la materia, mientras, a una velocidad inesperada, avanza el desarrollo de aplicaciones relacionadas con este tipo de IA: desde el análisis de emociones al soporte médico (tanto en el diagnóstico, como el seguimiento de pacientes y en la asistencia quirúrgica), como, por ejemplo, en la conversión de voz y la creación del ya bautizado como arte digital.
Hablamos de la Inteligencia Artificial generativa, que acapara hoy el foco de la atención mediática y la popularidad. Es la que trabaja con el océano de datos de internet. Pero no es la única.
Lo aclara desde PredicLand AI su CEO Javier Orús, para quien es otra, la Inteligencia Artificial predictiva la que genera una gran ventaja competitiva, mejorando procesos y experiencias, optimizando costes, con riesgos mínimos y un retorno objetivo de la inversión medible. Todo ello en un entorno controlado y mediante aplicaciones personalizadas para cada compañía y que van evolucionando y mejorando sus resultados en base a la experiencia.
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Un activo con resultados tangibles
¿Cómo funciona? Empleando la información y los recursos de la empresa (números, textos, imágenes) para la creación de algoritmos que predigan, por ejemplo, fallos en la cadena de producción, previsiones de demanda según factores estacionales o de otra índole social. Para los profesionales de esta consultora, pionera en la introducción en España de este tipo de herramientas, la Inteligencia Artificial predictiva es un activo transformador en diversas áreas de aplicación entre las que destacan:
Predicción de demanda (tendencias de mercado, movimientos de precios, proyecciones de ventas).
Planificación de los inventarios y de la cadena de suministro.
Detección temprana de fraude, de fallos de producción, de abandono de cliente.
Recomendación personalizada de productos.
Optimización de procesos, rutas y máquinas.
Clasificación de clientes (scoring) y riesgo crediticio.
Clasificación automática de documentos como facturas, consultas, albaranes, contratos…
Análisis de sentimientos de mercado, de clientes, de empleados.
Otra ventaja es la medición del retorno de la inversión: de un año a otro, un comercio medirá las ventas adicionales que pudo hacer al haber anticipado la reposición de sus inventarios, o al haber hecho una recomendación de producto adicional al cliente. Una planta industrial comprobará fácilmente los impactos de una reducción del 10% de sus costes energéticos, o de una reducción del 20% de los tiempos de parada anuales.
Más allá de las posibilidades de rentabilidad, añade Bruno Gerlic, se encuentran sus expectativas realistas de desarrollo, “que la vuelven muy atractiva para captar los primeros retornos de proyectos IA con beneficios tangibles y riesgos mínimos”.
Así lo refuerzan algunos estudios, como el de Deloitte State of AI in the Enterprise, 5ª edición. Esta encuesta, llevada a cabo entre 2.620 líderes empresariales, concluye que el 94% de los altos ejecutivos cree que la IA será importante para el desarrollo de las empresas. A la vez, una de las conclusiones del último Global Ceo Survey, el estudio anual que realiza la consultora PricewaterhouseCoopers a directores ejecutivos de todo el mundo, es que el 45% de los participantes considera que su compañía no será viable en diez años si no se cambia de estrategia. Otro informe, de NewVantagePartners cifra en un 92% las empresas que admiten estar ya obteniendo beneficios de sus inversiones en IA.
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