Aplicación de la IA en los negocios

aplicación de la IA en los negocios

Invertir en Inteligencia Artificial es fundamental para la prosperidad de las empresas y de las economías en general. Entender la aplicación de la IA en los negocios es vital para entender su poder transformador en la economía. Los casos de uso de la IA, además, tienen contextos diferentes en relación a cómo se aplica la IA en determinados sectores como banca, seguros, retail o utilities (energía o petróleo).

La IA en el sector financiero y bancario

En el sector financiero la IA no sólo permite reducir sus costes, sino que además permite prestar mejores servicios bancarios para sus clientes. La incorporación del Big Data en sus procesos ha permitido además manejar grandes volúmenes de datos para alimentar los modelos de IA y obtener resultados con mayor precisión. 

El uso de la inteligencia artificial en el sector de la banca y de las finanzas se ha mostrado como una solución capaz de ofrecer múltiples casos de uso. Desde chatbots o asistentes virtuales, hasta personalización de productos, la gestión de riesgo o la detección de fraude y prevención de blanqueo de capitales. Vamos a verlos en detalle. 

Asistentes virtuales

Ayuda al cliente a tomar decisiones financieras y facilitar la realización de transferencias y pagos, además provee información rápida sobre saldos y movimientos recientes sin tener que instalar aplicaciones. Entre los beneficios que se tienen al implementar una asistente visual están: 

  • Provee diversos servicios especializados. 
  • Aumenta la satisfacción e incrementa la confianza del cliente. 
  • Reduce los tiempos de respuesta y aumenta la productividad de la empresa. 
  • Permite conocer mejor a los clientes. 
Credit Scoring 

Permite mayor precisión, automatización y rapidez, mediante la combinación de algoritmos y ‘big data’ para promocionar créditos más seguros. Estos son otros de sus beneficios: 

  • Reduce costos al limitar el contacto cara a cara entre el banco y el cliente. 
  • Incrementa la automatización del proceso de otorgamiento de créditos, lo que puede aumentar el volumen de créditos otorgados. 
  • El uso de información histórica reduce los tiempos de revisión de las solicitudes. 
  • Introduce mayor objetividad y transparencia en la asignación de créditos 
Control del fraude 

Posibilita el reconocimiento de patrones para evitar delitos como fraudes o lavado de dinero; mitiga los crecientes riesgos cibernéticos como el uso indebido y la filtración de información de alta confidencialidad. Otros de los beneficios son: 

  • Ayuda a analizar una gran cantidad de datos desestructurados en tiempo real. 
  • Aprende por si sola y crea modelos que ayudan a detectar fraudes de manera automática. 
  • Analiza el comportamiento de los usuarios y detecta actividad sospechosa. 
  • Detecta falsas alarmas. 
  • Con ayuda de Big Data, puede detectar y evitar el ingreso de recursos de procedencia ilícita. 
Fondos de inversión automatizados 

Por medio de IA y el análisis de ‘big data’, el sector financiero es capaz de analizar toda la información disponible para elaborar predicciones y decidir o recomendar en dónde y cuánto invertir. Más beneficios de la IA en los fondos de inversión son: 

  • Es capaz de procesar grandes cantidades de información durante 24 horas, los 365 días del año 
  • Es capaz de tomar por sí solo una decisión de compra o venta 
  • Elimina el error humano y el sesgo del proceso 
  • Analiza y comprende información proveniente de distintas fuentes para basar sus predicciones 
Asesoría robotizada 
  • Utiliza la automatización para dar asesoraría financiera personalizada, interactuando tanto con los clientes como con los empleados del banco, para guiar el proceso del usuario, de acuerdo a las necesidades particulares de cada uno. 
  • Entre sus beneficios se encuentra: 
  • Disminuye considerablemente los tiempos al momento de informar y tomar decisiones. 
  • Ayuda a los clientes a hacer una estimación de las finanzas. 
  • Ofrecer a los clientes una visión exhaustiva y precisa sin necesidad de cansadas tareas manuales. 
  • Rápido acceso a informes y predicciones actualizados y precisos. 
Las nuevas empresas financieras: las Fintech 

Las Fintech son empresas basadas en innovaciones tecnológicas que permiten ofrecer servicios financieros de una forma más eficiente con nuevos modelos de negocio, aplicaciones, productos y/o procesos. Es un caso destacado de aplicación de la IA en los negocios por cómo impacta nuestras vidas y el propio sector financiero.

Un ejemplo es la fintech española Bnext, que tiene por objetivo ofrecer a los consumidores unos servicios y productos que tradicionalmente suelen ofrecer los bancos, como tarjetas de crédito, débito y monedero prepago. La principal diferencia es que la gestión es 100% online, sin comisiones tradicionales y ofreciendo un apartado de marketplace (tipo Amazon). En este promocionan productos del mercado que, según indican, se adapten a nuestras necesidades. 

Al igual que ha ocurrido con Amazon, Netflix o Spotify, también el sector bancario está transformando la forma en que se consumen sus productos.  

¿Qué es Fintech?

¿Qué es fintech?
Los Robo Advisors 

Un robo advisor es una plataforma que permite invertir de forma sencilla y diversificada en fondos indexados (fondos de inversión que replican un índice y tienen comisiones muy bajas). Todo ello de forma automatizada y online.  

Cumplen la regla de Warren Buffett de ser un método aburrido de invertir: no te darán mucha ocupación o entretenimiento, pero seguramente lo hagan bien y mejor que tú solo. En este enlace tienes una Guía completa sobre los Robo Advisors.

La Inteligencia Artificial en el sector seguros

El sector de los seguros es otra de las industrias que están cambiando y cambiarán profundamente en los próximos años debido al impacto de la IA en sus procesos. El valor de la IA radica en la capacidad para aprender y detectar patrones, predecir y clasificar, y con esto proyectar escenarios a fin de prevenir y medir riesgos latentes. 

Si esto lo complementamos con tecnologías para automatizar la toma decisiones, estamos en un contexto donde las posibilidades quedan limitadas solo a nuestra imaginación y a nuestra creatividad para desarrollar los casos de uso y de negocio. Estos son algunos de los casos de uso más relevantes: 

Seguros inteligentes 

Se basa en el análisis de datos para expandir la cantidad de información que se analiza, así como las formas en las que puede ser utilizada, afinando la precisión y reduciendo los costos y riesgos. Otros de sus beneficios en el sector de las aseguradoras son: 

  • Mejora la experiencia de los clientes y mejora el servicio. 
  • Obtiene un perfilamiento de cliente más granular. 
  • Permite evaluar el riesgo de manera más precisa, debido a la gran cantidad de datos de los que dispone. 
  • Minimiza tiempos durante el análisis de imágenes para reclamo de siniestros. 
  • Acelera la evaluación de cualquier siniestro y los reclamos fraudulentos se filtran de manera eficaz. 

Esta nueva tipología de seguros está impulsando el nacimiento de nuevas compañías con propuestas de seguros disruptivas. Es el caso de Gocleer donde sí contratas el seguro para tu vehículo te “pagan” por no los días que no lo utilizas. 

¿Qué aporta la IA en reclamaciones y peritajes?

A través de peritaje digital (foto y video, reconocimiento de imágenes, modelos predictivos de fraude) es posible reducir a días el tiempo medio de resolución de un siniestro. Con ello disminuyen significativamente los costes de verificación de daños y peritación siniestral en las aseguradoras. Tanto en el segmento de autos como en el resto de los riesgos.

La Inteligencia Artificial podría identificar las piezas del automóvil o del hogar que han sufrido daños, buscarlas en un catálogo especifico en la nube y calcular el costo de sustitución. Además de la reducción de costos administrativos, el impacto en experiencia es invaluable. 

Te recomendamos que te veas este vídeo sobre el caso de BDEO: bdeo – descripción del servicio

Bdeo – vídeo explicativo.
Fraude 

Aplicar modelos predictivos en este proceso no solo nos permitiría focalizar el esfuerzo humano del área de fraude en los casos más probables (disminuyendo los casos de falsos positivos y aumentando el éxito de la gestión). También posibilitaría cambiar el enfoque indemnizatorio. 

Si tenemos un buen y experimentado modelo de tratamiento de peritaje y de fraude combinados, el tiempo de resolución del siniestro puede llegar a ser de segundos o minutos. Ejecutando, a través de la automatización del proceso, incluso el depósito de la indemnización en la cuenta del socio. O la orden de reparación en el taller más cercano, momentos después de la denuncia. 

Aplicación de la IA en los negocios Telco

En el sector Telco los grandes cambios se apalancan en la introducción de la tecnología 5g que aumentará la velocidad de conexión y multiplicará el número de dispositivos conectados. En definitiva, proporcionará estar conectados en todo momento y a todo, en el menor tiempo posible.

Con este escenario es de esperar que el 5G, apoyado en estas tecnologías, contribuya a mejorar y optimizar procesos. Así como a la creación de nuevas experiencias de las que se beneficiarán la práctica totalidad de los sectores verticales y la sociedad. 

En la actualidad, se especula con la idea de que la red 5G trazará la ruta para la nueva generación de robots y humanoides, controlados por redes inalámbricas más que por cable y que, además, habilitará los recursos de almacenamiento de datos en la nube.

Informe Samsung Dev Spain

El informe de Samsung Dev Spain “5G: Tecnologías y verticales de aplicación detalla los diferentes sectores de aplicación y los casos de uso más disruptivos e innovadores. Entre estos figuran los siguientes: 

Entretenimiento: Los casos de uso que más se han probado son el streaming de vídeo de RV y RA y el streaming de vídeo con calidad 4K y 8K, quedando reflejado que se prioriza en esta fase de los despliegues la mejora de la velocidad de la red. 

Automoción: Este sector es uno de los más referenciados como principal vertical de aplicación del 5G, debido al variado y restrictivo uso de la red que harán los trenes, el coche conectado y el coche autónomo. 

Transporte: El transporte de mercancías está evolucionando hacia su automatización. Hoy en día, esto se puede encontrar en el interior de almacenes o de industrias, donde el entorno está más controlado y es más improbable que surjan imprevistos. 

Salud: Es uno de los sectores donde los dispositivos de tipo IoT tendrán mayor utilidad mediante los llamados wearables. Con ellos se podrán llevar a cabo servicios de telecuidado y de monitorización a distancia a personas mayores o que necesiten cuidados médicos. Los pilotos en este campo se han centrado en dar conectividad de banda ancha a ambulancias y en realizar cirugías remotas. 

Industria 4.0: Destacan los casos de uso en el control remoto de robots industriales mediante la monitorización con vídeo en RV o UHD en 360º. Para llevar a cabo la monitorización, la red debe ser capaz de soportar tasas de datos muy elevadas. 

Agricultura: Los casos se centran en el control en tiempo real, mediante drones, de campos de cultivo y la sensorización de una zona agraria para realizar análisis remotos mediante inteligencia artificial. 

Smart cities: Las aplicaciones de 5G en este sector se enfocan en la optimización de servicios ya existentes, como el alumbrado, la recogida de residuos, el transporte público o la movilidad, y en la monitorización de la calidad del aire o el agua. El principal tipo de piloto que se ha observado es el uso de drones, equipados con cámaras de alta resolución, que monitorizan infraestructuras públicas como edificios o puentes. 

Energía: El futuro de los sistemas de producción y distribución de energía llegará con la implantación de las smart grids, en las cuales, mediante el uso de algoritmos de IA y el 5G, generarán nuevas aplicaciones basadas en el control en tiempo real y en la optimización de la gestión de la energía. 

La IA se asoma también dentro del sector legal. Aunque la implantación en los despachos de abogados es un proceso lento muchas empresas buscan ya el aumento de su productividad también en este ámbito. 

La IA puede mejorar la eficiencia en los procesos de back office mediante la búsqueda, clasificación y revisión de documentos, análisis de documentos jurídicos y gestión del conocimiento. Resulta interesante observar cómo existen ya aplicaciones de chatbot especializadas en resolver consultas de un determinado sector. Este es el caso de DoNoPay el primer chatbot especializado en ofrecer ayuda a personas físicas afectadas con multas de tráfico. 

Otro ejemplo práctico es el caso de la plataforma Lex Machina que extrae información relevante y estratégica sobre litigios para predecir los resultados que producirán las estrategias procesales adoptadas por los abogados con el fin de que puedan ganar sus casos. 

En el caso de Premonition o LegalOptics averiguan que abogados ganan sus juicios ante que jueces y sobre que asuntos. Estos datos ayudan a que la contratación de un abogado no se base en opiniones sino en datos objetivos extraídos de los historiales de los tribunales de justicia.

Sector retail: ¿cómo lo está transformando la IA?

El sector del retail está atravesando por un gran proceso de transformación articulado en torno a tres grandes ejes:

Omnicanalidad: El proceso de venta de un cliente está cambiando. Por una parte, un cliente puede tener múltiples interacciones con la marca, a través de diferentes canales, antes de finalizar una compra. Por otra la capacidad para generar y recoger datos del cliente permiten una mayor personalización desde el contenido hasta el producto.

Transformación del punto de venta. Los hábitos de compra están cambiando también en el punto de venta donde la tendencia se orienta a enriquecer y hacer más atractiva la experiencia de cliente. La gran oferta de productos online y la agilidad y facilidad de compra, está obligando a las marcas con tiendas físicas a innovar. Lo hacen con propuestas que hagan atractivos para el consumidor los puntos de venta.

Cadena de valor: desde el momento en que se empiezan a fabricar las piezas que conformarán los productos hasta el último momento que llega a la tienda o almacén que se va a vender para salir al punto de venta del cliente. 

La IA está contribuyendo a facilitar los 3 grandes objetivos que tiene el sector Retail: 

  • Como poder hacer que esa experiencia del cliente final sea suficientemente atractiva para fidelizar a clientes. 
  • Reducción de costes 
  • Generación de nuevos canales de ingresos 

La consecución de estos objetivos se está consiguiendo gracias a avances como: 

La mejora de la conversación con las máquinas

Los chatbots llevan con nosotros varios años. Hay multitud de soluciones que permiten programar respuestas estandarizadas para las quejas, reclamaciones, preguntas, etc. Hemos visto algunas en entregas anteriores del curso. 

El poder de estas herramientas reside en el servicio pre y postventa, ya que facilitan la comunicación con el cliente. Su función principal es reducir el número de consultas repetitivas y de bajo valor que se derivan a un helpdesk o páginas de FAQ’s. No duermen, no cogen vacaciones, etc. así que pueden atender a clientes online las 24 horas de los 365 días del año. 

Aunque tienen limitaciones, son una buena herramienta para gestionar un primer nivel de consultas que llegan a una plataforma web.  

Demanda y oferta en tiempo real

El e-commerce ha traído un cambio radical en Retail: comprar a cualquier hora, en cualquier sitio, desde cualquier lugar. A día de hoy, un residente en España puede comprar su lavadora a una empresa china con su móvil y tenerla en casa en poco tiempo. 

Se estima que el sector pierde más de un billón de dólares al año por productos que faltan en los lineales de las tiendas físicas. Para hacer frente a ello, Wallmart ha creado robots que escanean las estanterías para identificar productos que están agotados, errores en precios o en etiquetados.

Walmart Deploys Robot Workers in 650 More Stores.

Walmart Deploys Robot Workers in 650 More Stores
Tiendas más inteligentes 

La tecnología ya permite ofrecer una experiencia de compra personalizada en el punto de venta.  

Una aplicación son los ejemplos de espejos inteligentes de Kinect, que con realidad aumentada permiten observarse con diferentes prendas de manera virtual. Kinect for Windows Retail Clothing Scenario Video:

Personalizar el producto, mejorar la venta 

 Lo que verdaderamente cambiará con la Inteligencia Artificial será la experiencia de compra. El big data permite que existan varios perfiles de usuario con gustos, inclinaciones, edad, etc. 

 El objetivo de esta recopilación de datos es ofrecer el producto adecuado al cliente adecuado en el momento adecuado. Algunos ejemplos de esta tendencia que algunos denominan hiperpersonalización puede combinar una o varias de estas acciones: 

  • Descuentos especiales en los productos deseados, comunicados vía web o vía email. 
  • Novedades relacionadas con productos que perfiles similares han adquirido o que hemos visitado en algún momento. 
  • Sugerencias de productos seleccionadas en función del histórico de compra previo, servidas en la web o por email. 
  • Avisos de que pueden estarse agotando las existencias de un producto… y de que es hora de hacer un nuevo pedido. 
  • Recordatorios del abandono de un carrito, vía web y correo electrónico. 

Un informe de Mackinsey estima que un 35% de las compras de Amazon provienen de algoritmos de recomendación. 

En palabras de Eduardo Esparza, el Country Manager de Affinion, “Ya no basta con conocer el cumpleaños del cliente. La siguiente etapa es conocer las edades de sus hijos, sus equipos deportivos favoritos, donde se van de vacaciones o lo activos que son en redes sociales”. 

Aplicación de la IA en los negocios Utilities

Dentro del sector de Utilities se encuentran aquellas compañías que ofrecen servicios públicos como electricidad, gas, agua o autopistas. Las emisiones de carbono de los combustibles fósiles alcanzaron un máximo histórico en 2018. Esta es una situación preocupante por los efectos que tiene sobre el calentamiento global de nuestro planeta. 

El aumento de la población mundial y el creciente consumo de energía significa que este problema no va a desaparecer, se está acelerando.  

Actualmente las fuentes de energía renovable alimentan ya una cuarta parte de la energía mundial. La IA está contribuyendo a mejorar la eficiencia en todo el sector. Lo consigue al automatizar las operaciones en las industrias solar y eólica, las principales fuentes de energía renovable. 

Uno de los mayores desafíos a los que se han enfrentado la energía solar y eólica es la imprevisibilidad del clima. Aunque existen tecnologías para el pronóstico del tiempo, los cambios repentinos en el clima son comunes y difíciles de predecir. Esto afecta el flujo de energía y dificulta que el sector de las energías renovables equilibre la oferta y la demanda, alterando su cadena de suministro. 

Sin embargo, las nuevas tecnologías en inteligencia artificial y aprendizaje automático están ayudando a resolver este problema y están generando confianza en las energías renovables.

El caso de Nnergix

La empresa de análisis meteorológico Nnergix recopila datos meteorológicos y energéticos. Y luego utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir el estado de la atmósfera en una región. 

Este proceso incluye imágenes de pronóstico del tiempo de alta resolución, generadas a partir de satélites. Que luego se utilizan para generar modelos meteorológicos tanto a gran escala como a pequeña escala. 

Esta información permite que las operaciones de los parques eólicos y solares optimicen sus operaciones en función del clima, lo que reduce los costos y las hace más eficientes. Nnergix – Discover Sentinel Weather

Deepmind ha desarrollado algortimos para predecir la generación de electricidad que producirá una turbina con 36 horas de anticipación, poniendo fin a la imprevisibilidad que rodea a la energía eólica. 

Con base en estas predicciones, los parques eólicos pueden optimizar sus compromisos para entregar una cantidad precisa de electricidad en el momento adecuado. Se sabe que esto aumenta el valor de la energía eólica en aproximadamente un 20%. 

El aprendizaje automático de DeepMind también se puede utilizar para reducir el consumo de energía en lugares exigentes como los Datacenters. Esta aplicación consiguió reducir un 40% el uso de energía en centros de datos de Google. 

¿Cómo ayuda la IA en el sector Travel? 

Los avances tecnológicos impulsan la industria del turismo, facilitan la innovación de los servicios que recibe el turista y conecta a los negocios con los viajeros. 

Hace más de 20 años era impensable pensar que un ordenador nos resolvería dudas sobre nuestro próximo viaje. O que nos daría recomendaciones sobre nuevos lugares para conocer nuestra ciudad. Hoy es una realidad. Existen muchos  sistemas que ofrecen oportunidades y facilidades tanto para los viajeros como para los negocios del sector turístico. Integrando, no solo inteligencia artificial y robótica, sino apoyándose también en realidad virtual y realidad aumentada. 

Muchos de los desarrollos dentro de este sector están aplicados en recomendaciones sobre itinerarios de viaje y actividades en destino, alojamientos basados en el perfil o viajes en avión. 

Aplicación de la IA en los negocios del sector Travel. Ejemplos: 

La empresa Cloudwalk: ha desarrollado la aplicación de reconocimiento facial cuyo uso se extiende cada vez más en aeropuertos o incluso en ferias y congresos. 

Hopper: App que ofrece búsqueda de vuelos y hoteles. Como en su propia web indican Hopper predice los precios de vuelos y hoteles lo que te permite reservarlos en el momento justo y ahorrar hasta un 40%. 

Booking: Mediante su app Citybook permite personalizar al máximo la experiencia de viaje. 

«El uso de modelos de inteligencia artificial que tienen en cuenta la ubicación del viajero, la composición del grupo (familia, pareja o viaje en solitario), el momento del viaje (primer día frente a último día), así como información sobre las condiciones atmosféricas y la disponibilidad en tiempo real, permite a CityBook hacer recomendaciones basadas en el contexto». 

«La tecnología que hay detrás de CityBook permite hacer potentes búsquedas durante el viaje y disponer de recomendaciones instantáneas en un solo lugar, así no es necesario planificar mucho antes de viajar», apunta Ram Papatla, vicepresidente de Experiences en Booking.com. 

Muchas de estas innovaciones acaban siendo adquiridas por grandes empresas como es el caso de Triphappy (app que realiza recomendaciones personalizadas de hospedaje). La cual fue adquirida por Trivago en el 2018.

Curso de IA aplicada a negocio

Este texto es parte de nuestro curso de Inteligencia Artificial aplicada a negocio. Son 9 entregas que recibirás en tu correo y que te ayudarán a entender mejor la IA y cómo se aplica en los negocios. Es un curso de iniciación, hecho por personas de negocio para personas de negocio. Aquí tienes toda la información.

Leave a comment