Inteligencia Artificial en acción para empresas

Dentro de los skunkworks de Fortune 1000, los científicos de datos están utilizando inteligencia artificial e inteligencia de ubicación para cambiar la naturaleza misma de los negocios. En la próxima década, estas dos tecnologías transformarán la forma en que las empresas diseñan estrategias, analizan a los competidores e involucran a los clientes.

La inteligencia artificial (IA), quizás la innovación tecnológica más discutida en los últimos años, muestra un potencial casi ilimitado, pero aviva la inquietud entre algunos ejecutivos de negocios. Mejor visto como una canasta de capacidades que van desde el reconocimiento de patrones hasta la interacción conductual y la predicción, la inteligencia artificial aumenta la capacidad de una empresa para detectar tendencias y tomar decisiones rápidas e informadas.

La inteligencia de ubicación aporta contexto a los hallazgos de IA: datos de base en tiempo y lugar. La inteligencia de ubicación cambia la inteligencia artificial del ámbito de la ciencia al mundo práctico de la estrategia empresarial. En este NextTech, investigaremos cómo las empresas están utilizando IA y LI para evaluar las inversiones a largo plazo y gestionar las expectativas de los clientes en tiempo real.

Planificación de negocios con IA y LI

Los ejecutivos de negocios han confiado durante mucho tiempo en la capacidad de IA para detectar objetos en imágenes. Ahora están utilizando la inteligencia de ubicación como tecnología complementaria para descubrir datos adicionales.

Los fondos de cobertura catalizaron una carrera espacial de imágenes, pagando el mejor precio por fotos satelitales que revelaron cuántos clientes estaban visitando a los principales minoristas, por ejemplo, o cuánta actividad experimentaron los puertos globales de una semana a otra. Con esa información, los inversores hicieron millones en acciones y otros valores.

Ahora que las imágenes son más accesibles y las tecnologías como la IA y los sistemas de información geográfica (SIG) son convencionales, las empresas comerciales se han unido a la búsqueda de un conocimiento más profundo, y algunas se adelantan mucho.

Un caso de uso, el análisis de los estacionamientos, ha evolucionado desde la tabulación hasta la extrapolación. Los planificadores comerciales ya no solo cuentan los automóviles para evaluar la idoneidad de una ubicación comercial o para monitorear el desempeño de un competidor. Ahora analizan quiénes podrían ser esos compradores, todo con la ayuda de inteligencia artificial e inteligencia de ubicación.

El tablero a continuación muestra una vista simplificada de este trabajo. El modelo de IA ha separado los sedanes de las camionetas y otros tipos de vehículos, factores que se pueden usar para inferir la demografía de los compradores y comprender los hábitos de esos grupos, sin usar información de identificación personal.

SIG agrega el contexto de ubicación y hora, permitiendo a las compañías monitorear cómo fluctúa el tráfico de visitantes a lo largo del día, exponiendo información que puede influir en la dotación de personal, campañas promocionales y más.

Algunos equipos de skunkworks se vuelven más granulares a medida que planean las operaciones comerciales. En ciertos casos, los ejecutivos y científicos de datos están evaluando la satisfacción del cliente a través de rechazos. Eso sucede cuando un cliente potencial se encuentra con un estacionamiento abarrotado o una larga línea de acceso y decide llevar su apetito y sus negocios a otra parte.

Dado que muchas empresas crean imágenes de drones de sus propias compañías satelitales a punto de suministrar imágenes de alta resolución a intervalos de 20 minutos, los fondos de cobertura ya no tienen acceso privilegiado a la inteligencia de arriba.

Planificación de inversiones con aprendizaje profundo y escenarios hipotéticos

Irónicamente, en una economía digital, la conexión física entre empresa y cliente puede ser más importante que nunca. Los consumidores esperan que la velocidad de las transacciones digitales se refleje en el mundo físico, con productos y servicios entregados rápidamente y disponibles para su recolección en tiempo casi real. Los ejecutivos que planifican tiendas, restaurantes, almacenes y centros de recogida de productos pueden beneficiarse del uso creativo de la inteligencia artificial y la inteligencia de ubicación.

En un ejemplo presentado en el video a continuación, un modelo de aprendizaje profundo realiza más de 32.000 cálculos en menos de un segundo para revelar cuán accesibles son las ubicaciones de negocios para miles de clientes. El análisis calcula varios factores importantes, incluido el tiempo que le tomaría a alguien llegar al negocio, así como la demografía del área donde vive esa persona.

La realización de un análisis tan complejo sobre la marcha solo es posible a través de la computación de big data, algoritmos de deep learning y tecnología de inteligencia de ubicación. Un SIG moderno se especializa en tales escenarios.

En el siguiente video, Witt Matthot de Esri explica cómo se desarrolla esta forma de planificación empresarial.

Gestionar las expectativas del cliente en tiempo real

Cuando se planifica un negocio basado en la interacción con el cliente, ya sea un cliente que visita una tienda o un negocio que entrega bienes y servicios al cliente, la eficiencia afecta directamente la lealtad y las ganancias del cliente.

Más de la mitad de los consumidores dicen que cambiarán a otro minorista si ofrece una entrega más rápida, según un informe de Capgemini de 2019. El veinte por ciento dice que abandonarán una marca si no se proporciona el servicio de entrega.

Es por eso que la visibilidad en la cadena de entrega es crucial para las empresas orientadas al cliente.

En el video, los clientes se dirigen a una tienda para recoger pedidos, que pueden ser café, una gran cantidad de alimentos o el último rastreador de ejercicios. Con un panel de control de sus ubicaciones en tiempo real, la empresa puede administrar sus operaciones de manera efectiva, asegurando que las llegadas inminentes reciban pedidos acelerados y que los motores más lentos se pongan en cola para su posterior cumplimiento.

La misma capacidad puede funcionar con la misma eficacia a la inversa. Por ejemplo, un centro de operaciones podría usar un tablero similar para rastrear a los empleados que hacen entregas de comida, o técnicos de campo que se dirigen a las llamadas de servicio. En el corazón de esa vista en tiempo real hay un motor de ubicación inteligente impulsado por IA, que hace que los cálculos complejos sean fáciles de entender.

Imagine un tablero que rastrea las entregas de drones en lugar de las personas. Ese nivel de interacción con el cliente ya está sobre nosotros, y los ejecutivos inteligentes lo están utilizando para obtener ventajas comerciales. A medida que cambian las interacciones con los clientes, la tecnología para planificar y administrar esas interacciones también evoluciona, proporcionando la información y la inteligencia de ubicación necesarias para tomar decisiones rentables.

Fuente: ESRI

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