Introducción a AI Analytics y los 5 casos de uso principales para empresas

Una encuesta reciente realizada por McKinsey reveló que los encuestados que la consultora clasificó como “personas de alto rendimiento en IA” atribuyen al menos el 20 % de sus ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT) a la inteligencia artificial. Otro estudio realizado por Accenture encontró que solo el 12% de las organizaciones encuestadas están logrando el éxito con la implementación de IA. Para estas empresas, el 30% de sus ingresos proviene de la inteligencia artificial.

¿Sientes que esta es una oportunidad perdida que quieres capitalizar? Luego, siga leyendo para obtener más información sobre el análisis de IA, cómo puede servir a su negocio y qué desafíos esperar durante la implementación. Tal vez esto lo inspire y le brinde el conocimiento que necesita para comunicarse con los proveedores de servicios de desarrollo de IA .

¿Qué es el análisis de IA y en qué se diferencia del enfoque tradicional?

Analytics funciona extrayendo patrones significativos en los datos, interpretándolos y comunicándolos. El enfoque tradicional del análisis es lento y requiere mucho esfuerzo, pero mejorarlo con IA puede acelerar significativamente el proceso y aumentar la precisión de los resultados.

En el análisis tradicional , los usuarios crean paneles para encontrar patrones en las visualizaciones con la ayuda de la programación "si-entonces", donde los datos se procesan estrictamente de acuerdo con reglas predefinidas. Estos tableros abordan requisitos comerciales específicos y tienen un alcance limitado. El método tradicional solo puede manejar datos estructurados.

El análisis de IA se refiere a la automatización del proceso de análisis de datos utilizando tecnología, como el aprendizaje automático y otros subconjuntos de IA . El análisis de inteligencia artificial puede manejar datos complejos no estructurados , como imágenes y voz. No se limita a una hipótesis predefinida y puede sorprenderte con resultados inesperados. A diferencia del enfoque tradicional, que es estático, el método basado en IA permite a los usuarios agregar datos dinámicamente para responder a diversas consultas.

Según Gartner, existen cuatro enfoques principales para el análisis de datos .

1. El análisis descriptivo interpreta datos históricos. Utiliza herramientas y paneles de inteligencia comercial para analizar tendencias y comprender lo que sucedió en el pasado. No predice el futuro.
2. El análisis de diagnóstico utiliza técnicas de minería de datos para comprender por qué sucedió algo.
3. El análisis predictivo ayuda a pronosticar resultados futuros, dado que las condiciones se mantienen constantes. Aquí es donde entra la IA.
4. El enfoque de análisis prescriptivo está impulsado por la acción. Ayuda a determinar la mejor manera de lograr ciertos resultados.

Gartner sugiere combinar análisis predictivos y prescriptivos para resolver problemas comerciales complejos y tomar decisiones basadas en datos. Entonces, si quieres poder:

• Agregue rápidamente datos sobre diferentes aspectos de su negocio en lugar de construir un tablero para cada pregunta comercial
• Reciba recomendaciones perspicaces
• Vea su problema desde una perspectiva diferente
• Comprender "por qué" sucedieron ciertas cosas y "cómo" hacer un cambio en el futuro

Entonces el análisis de datos de IA es algo que le gustaría probar.

Los 5 mejores casos de uso para el análisis de inteligencia artificial

Ahora que conoce los beneficios del análisis de IA sobre el enfoque tradicional, veamos cómo puede aplicarlo para resolver sus problemas comerciales.

1. El análisis de IA mejora la experiencia del cliente con la ayuda del análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos es un campo dentro del procesamiento del lenguaje natural que se utiliza para detectar los sentimientos de los clientes sobre su marca, producto y servicios mediante el análisis del texto. Las empresas pueden aplicar esta práctica para estudiar publicaciones en redes sociales, respuestas a encuestas, reseñas de clientes, etc. para medir la reputación de su marca y comprender las necesidades de los clientes.

Análisis de sentimiento impulsado por IA en el sector bancario

Los bancos implementan el análisis de sentimientos para descubrir qué piensan los usuarios sobre sus productos y servicios y la experiencia general con la organización. Además, las instituciones financieras pueden usar esta táctica para evaluar la reacción de los clientes a la campaña de los competidores y copiar los ejemplos más exitosos.

Un ejemplo de comprensión de la opinión de los clientes con la ayuda del análisis de sentimientos impulsado por IA proviene del Atom Bank con sede en Durham. La empresa analizó datos de encuestas y comunidades en línea para descubrir qué sienten los clientes acerca de su aplicación bancaria. Los datos descubrieron que el tema de la "autenticación" está asociado con un sentimiento negativo. También reconoció problemas persistentes que causaron frustración, como "el reconocimiento facial no funciona".

Atom Bank usó el conocimiento obtenido del análisis de datos basado en IA para realizar mejoras y se convirtió en el banco mejor calificado según Trustpilot, una plataforma de revisión líder.

Comprender el sentimiento del cliente en el comercio minorista

Los minoristas pueden analizar las redes sociales, los comentarios de los clientes y las consultas de atención al cliente para averiguar cómo se sienten las personas con respecto a su marca en general o con respecto a una campaña de marketing específica. El análisis de opinión también puede ayudar a los minoristas a mantenerse al tanto de las próximas tendencias.

Un minorista de ropa de América del Norte investigó las redes sociales de sus clientes, específicamente TikTok, para identificar tendencias y describir cómo se relacionan con las diferentes personas de los usuarios. Como resultado, el minorista obtuvo conocimientos profundos sobre cómo las diferentes tendencias de ropa, como la tela, el diseño y el precio, se adaptan a varias personas compradoras. La organización usó esta información para sus campañas específicas y para diseñar líneas de ropa.

2. El análisis de IA reduce el tiempo de inactividad de los equipos a través del mantenimiento predictivo

El análisis predictivo impulsado por IA puede procesar los datos recopilados de diferentes máquinas para comprender su condición en tiempo real en lugar de depender de la inspección humana programada. El mantenimiento predictivo es particularmente valioso para equipos de difícil acceso, como en el caso de la industria del petróleo y el gas, donde las máquinas remotas son muy difíciles e incluso peligrosas de acceder.

Pero las aplicaciones de mantenimiento predictivo también pueden beneficiar a otros sectores.

Mantenimiento predictivo en la fabricación.

El análisis de IA tiene muchos méritos en la fabricación . Puede detectar equipos que están sobrecargados, que funcionan a la mitad de su capacidad o que es probable que se averíen, lo que retrasa todo el proceso de producción.

ZF Friedrichshafen, un proveedor líder en el sector automotriz, se asoció con Microsoft para utilizar IA para la optimización de procesos. Como parte de este proyecto, la empresa se centró en el mantenimiento predictivo de la línea de producción de piezas de engranajes. Quería reemplazar un anillo de bruñido en la máquina bruñidora justo antes del final de su vida útil. La solución final de análisis de inteligencia artificial pudo detectar el 99 % de las fracturas del anillo de pulido antes de que afectaran la línea de producción.

Mantenimiento predictivo en el transporte

En la industria del transporte, el análisis de datos de IA en el mantenimiento predictivo ayuda a detectar el mal funcionamiento del vehículo para evitar situaciones en las que una vía se atasca en medio de la nada. Por ejemplo, Infrabel, una empresa ferroviaria belga, utiliza diferentes tipos de sensores en sus vías, incluidos sensores de medición de temperatura y consumo de energía. Después de analizar los datos, los operadores de la empresa pueden detectar sobrecalentamientos y desviaciones inusuales en el consumo de energía y sacar el vehículo de servicio para repararlo en el momento conveniente.

3. El análisis de IA pronostica la demanda de optimización de inventario

El enfoque tradicional de la gestión de inventario se basa en los datos de los pedidos de los clientes. Aunque este método puede ser efectivo, a menudo conduce a un exceso o escasez de existencias, ya que utiliza fuentes de datos limitadas. El análisis de IA permite a los administradores de la cadena de suministro considerar una gama más amplia de datos, como tendencias actuales, ventas históricas e incluso contenido de redes sociales.

Según McKinsey, la incorporación de análisis de inteligencia artificial en las operaciones de gestión de la cadena de suministro puede reducir los errores hasta en un 50 % y disminuir las oportunidades de ventas perdidas en aproximadamente un 65 %.

Ikea utiliza una herramienta de pronóstico de demanda impulsada por IA que puede analizar datos de hasta 200 fuentes para predecir la popularidad de cada producto. Esta herramienta puede tener en cuenta factores, como cambios estacionales, festivales y pronósticos meteorológicos, y puede predecir la demanda desde el mismo día hasta con cuatro meses de anticipación. Esta nueva herramienta aumentó la precisión del pronóstico de Ikea al 98%.

4. El análisis de IA le permite crear ofertas personalizadas

Nuevamente, al procesar cantidades sustanciales de datos, el análisis de IA permite a las empresas que operan en diferentes sectores crear productos y servicios personalizados y hacerlos visibles para las personas adecuadas en el momento adecuado.

Ofertas personalizadas y marketing dirigido en el comercio minorista

El análisis de IA puede realizar una mejor segmentación de la audiencia, lo que permite campañas de marketing personalizadas. Esto permite a los minoristas enviar anuncios impactantes a los clientes que tienen más probabilidades de tomar medidas. Además, las empresas pueden conectar un motor de recomendaciones impulsado por IA en su plataforma de comercio electrónico para que pueda sugerir productos a los clientes en función de sus preferencias, datos demográficos y tendencias actuales.

Un minorista de calzado británico experimentó con inteligencia artificial y análisis de datos para recomendar productos en su sitio web y fue testigo de un aumento del 8,6 % en las tasas de productos agregados al carrito.

Trato personalizado en sanidad

El análisis de IA en el cuidado de la salud puede obtener información de los biomarcadores, la información genética y otros datos de atención médica de un paciente para predecir la respuesta de la persona a diferentes opciones de tratamiento, lo que ayuda a evitar la prescripción de un medicamento costoso si es poco probable que sea efectivo.

La Universidad japonesa de Chiba usó análisis de inteligencia artificial para procesar los datos genómicos, clínicos y metabólicos de pacientes con cáncer de ovario antes del tratamiento y descubrió un grupo con un pronóstico bastante malo, que es poco probable que responda bien al tratamiento típico. Posteriormente, los investigadores utilizaron estos resultados para desarrollar un tratamiento personalizado para este segmento de población.

5. El análisis de inteligencia artificial predice el comportamiento del cliente

Nuevamente, al procesar cantidades sustanciales de datos, el análisis de IA permite a las empresas que operan en diferentes sectores crear productos y servicios personalizados y hacerlos visibles para las personas adecuadas en el momento adecuado.

Prevención de la rotación de clientes

Al analizar las redes sociales, las reseñas de los clientes, los tickets de soporte y otra información, el análisis de IA puede detectar a los clientes que no están satisfechos y que contemplan irse a un competidor. Esto le permite tomar las medidas necesarias para mantener a este cliente en lugar de dejar que se vaya y pague un precio más alto por atraer a nuevas personas. Los estudios muestran que adquirir un nuevo cliente es cinco veces más costoso que retener uno existente.

Pronóstico de ausencias en citas

Las citas perdidas le cuestan al sistema de salud de los EE. UU. alrededor de $ 150 mil millones cada año . El análisis de datos impulsado por inteligencia artificial permite a los hospitales y médicos privados predecir qué pacientes es probable que se salten las citas sin una notificación.

Los investigadores del Boston Children's Hospital crearon un modelo de IA que puede analizar información, como el historial médico de un paciente, la disponibilidad de seguros, la raza, el nivel de educación de la madre, además de las condiciones climáticas, para detectar posibles ausencias. El equipo de investigación también sugirió implementar algún tipo de recordatorio en el algoritmo, de modo que después de identificar a los pacientes que probablemente perderán una cita, el modelo podría determinar si un paciente puede beneficiarse de un mensaje de texto o una llamada y animarlos usando el metodo preferido.

Desafíos asociados con la implementación de IA en el análisis de datos

Los proyectos de inteligencia artificial son conocidos por su alta tasa de fracaso. Forbes informa que entre el 60% y el 80% de los proyectos de IA fallan. Gartner pinta una imagen aún más sombría con el 85% de los proyectos que se desvían del camino correcto.

Exploremos las principales dificultades que podría enfrentar y cómo aumentar sus posibilidades de éxito. Puede encontrar más información sobre los desafíos asociados con la IA en nuestro blog. También proporcionamos una guía detallada de implementación de IA que lo ayudará a lograr sus objetivos con IA.

Datos de entrenamiento insuficientes

La investigación muestra que el 96 % de las empresas enfrentan desafíos relacionados con los datos cuando se trata de análisis de IA. No siempre es posible encontrar un conjunto de datos existente que satisfaga completamente sus demandas de capacitación adecuada. Los conjuntos existentes pueden estar sesgados, demasiado genéricos para su población objetivo, incompletos o simplemente inexactos. Un estudio reciente realizado por la Universidad de California y Google Research descubrió la práctica de "préstamo pesado" de datos entre profesionales e investigadores, lo que significa que una comunidad que trabaja en una tarea adopta datos destinados a ser utilizados en un entorno diferente. Es poco probable que los modelos entrenados con datos "prestados" brinden resultados precisos, ya que no están familiarizados con los casos específicos de su campo.

Como una forma de mejorar la calidad del entrenamiento del modelo, los científicos de datos deben trabajar junto con los expertos del dominio y los propietarios de los datos para compilar conjuntos de datos de entrenamiento representativos de su campo. También deben asegurarse de que esté limpio y etiquetado con precisión, ya sea manualmente o con la ayuda de herramientas de anotación, como Supervise.ly.

No deje de consultar a expertos en el dominio, especialmente cuando necesite interpretar datos de otros países y culturas. Según Devaki Raj , director ejecutivo de CrowdAI, una exitosa startup de IA, " Para ser eficaz, la automatización debe estar informada por las personas más cercanas al problema ".

Resultados sesgados

Los resultados producidos por los modelos de IA dependen en gran medida de los datos de entrenamiento. Y si estos datos no se examinan rigurosamente, los sesgos étnicos, basados en la edad y de otro tipo pueden colarse fácilmente, influenciando los algoritmos para entregar predicciones corruptas. Incluso con una formación inicial adecuada, los algoritmos de IA pueden desarrollar sesgos a medida que continúan aprendiendo.

Para superar esta preocupación, asegúrese de que los algoritmos estén diseñados teniendo en cuenta la inclusión y entrenados en datos representativos. Y después de la implementación, invierta en marcos de control y realice auditorías periódicas para garantizar que todas las herramientas de análisis de datos impulsadas por inteligencia artificial produzcan resultados relevantes e imparciales.

Altos gastos asociados a la tecnología.

Los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo consumen una enorme cantidad de energía para funcionar. Exigen una cantidad cada vez mayor de GPU y núcleos para operar. Y todo esto es bastante costoso. Aunque gracias a la computación en la nube no es necesario tener todos los recursos internos, no es barato. Y cuanto más inteligente y preciso sea su algoritmo, más costará desarrollarlo.

Puede consultar nuestro blog para obtener más información sobre los costos de implementación de IA y los factores detrás de los costos de análisis de datos .

Puede minimizar sus gastos durante las etapas de desarrollo anteriores identificando sus casos de uso prioritarios y creando un MVP para validar su idea y señalar áreas de mejora. No busque una precisión extrema desde el principio y se quede atascado con fondos insuficientes. Cuando tenga pruebas de que su proyecto es factible, puede alimentar gradualmente su herramienta de análisis de IA con datos más relevantes para mejorar la precisión.

La naturaleza de caja negra de los algoritmos de IA

En algunas industrias, es un desafío aceptar recomendaciones de inteligencia artificial y análisis de datos si el sistema no explica cómo llegó a sus conclusiones. La necesidad de explicación surge ya sea por principios de cumplimiento o por razones personales. Por ejemplo, en el campo de la salud, a los médicos les resultará difícil prescribir un tratamiento recomendado por un modelo de IA si no entienden la razón detrás de seleccionar este tratamiento en particular.

Si su campo requiere transparencia en la toma de decisiones, puede implementar IA explicable . Es un conjunto de procesos que permite a los usuarios humanos comprender el resultado de los algoritmos de IA. Las técnicas explicables de IA también permiten a los usuarios detectar y rectificar resultados sesgados e inexactos. Sin embargo, vale la pena notar que los modelos de caja blanca carecen del poder predictivo de sus contrapartes de caja negra.

Entonces, ¿vale la pena el esfuerzo de análisis de IA?

Aunque el análisis de inteligencia artificial es un desafío para implementar y no todas las organizaciones tienen éxito en este esfuerzo, los beneficios de una implementación exitosa son abundantes. En este mundo acelerado, donde la competencia se acelera, las empresas no pueden permitirse perder meses respondiendo preguntas estratégicas utilizando análisis tradicionales. Perderán su posición en el mercado frente a las empresas que confían en el análisis de datos impulsado por IA y pueden lograr los mismos resultados mucho más rápido.

Mire el marco de tiempo descrito por James Crawford , director ejecutivo de Orbital Insight, una empresa innovadora de inteligencia artificial: "Queremos reducirlo a una hora más o menos cuando se trata de algo que sucede en el mundo físico".

¿Y cuánto tiempo dedica a tareas de análisis en este momento? Si desea mejorar sus capacidades de toma de decisiones y obtener otras ventajas que ofrece el análisis de IA, póngase en contacto con un consultor de análisis de big data de confianza que lo ayudará a aprovechar al máximo sus datos.

¿Está interesado en mejorar su negocio con análisis de IA? ¡Ponte en contacto ! Diseñaremos el mejor enfoque para su presupuesto y casos de uso, lo ayudaremos con el entrenamiento del modelo y nos aseguraremos de que los algoritmos estén libres de sesgos.