Técnicas principales de la Inteligencia artificial

Ahora que ya conoce la definición de la IA y más de su historia, la mejor forma de profundizar en el tema es conocer las principales técnicas de la IA, específicamente, los casos en los que la Inteligencia artificial se utiliza para los negocios.

Aprendizaje automático

Generalmente, el concepto de Aprendizaje automático se confunde con el de “IA débil”. Es en este campo en donde los avances más importantes de la IA se están llevando a cabo. En términos prácticos, “el Aprendizaje automático es la ciencia que se encarga de hacer que las computadoras realicen acciones sin necesidad de programación explícita”. La idea principal aquí es que se les puede proporcionar datos a los algoritmos de Aprendizaje automático y luego usarlos para saber cómo hacer predicciones o guiar decisiones.

Algunos ejemplos de algoritmos de Aprendizaje automático incluyen los siguientes: diagramas de decisiones, algoritmos de agrupamiento, algoritmos genéticos, redes Bayesianas y Aprendizaje profundo.  

Aprendizaje profundo                                                                                      

¿Recuerda cuando Google anunció un algoritmo que encontraba videos de gatos en Youtube? (Si desea refrescar su memoria haga clic aquí). Pues bien, esto es Aprendizaje profundo, una técnica de Aprendizaje automático que utiliza redes neuronales (el concepto de que las neuronas se pueden simular mediante unidades computacionales) para realizar tareas de clasificación (piense en clasificar una imagen de un gato, de un perro o personas, por ejemplo).  

Algunos ejemplos de aplicaciones prácticas del Aprendizaje profundo son las siguientes: identificación de vehículos, peatones y placas de matrícula de vehículos autónomos, reconocimiento de imagen, traducción y procesamiento de lenguaje natural.  

Descubrimiento de datos inteligentes

Es el próximo paso en soluciones de IE (Inteligencia empresarial). La idea consiste en permitir la automatización total del ciclo de la IE: la incorporación y preparación de datos, el análisis predictivo y los patrones y la identificación de hipótesis. Este es un ejemplo interesante de la recuperación de datos inteligentes en acción. La información que ninguna herramienta de IE había descubierto.  

Análisis predictivo

Piense en ese momento en el que está contratando un seguro para auto y el agente le hace una serie de preguntas Estas preguntas están relacionadas a las variables que influyen en su riesgo. Detrás de estas preguntas se encuentra un modelo predictivo que informa sobre la probabilidad de que ocurra un accidente con base en su edad, código postal, género, marca de auto, etc. Es el mismo principio que se emplea en los modelos predictivos de crédito para identificar a los buenos y malos pagadores. Por lo tanto, el concepto principal de análisis predictivo (o modelado) significa que se puede utilizar un número de variables (ingresos, código postal, edad, etc.) combinadas con resultados (por ejemplo, buen o mal pagador) para generar un modelo que proporcione una puntuación (un número entre 0 y 1) que representa la probabilidad de un evento (por ejemplo, pago, migración de clientes, accidente, etc.).

Los casos de uso en los negocios son amplios: modelos de crédito, modelos de segmentación de clientes (agrupamiento), modelos de probabilidad de compra y modelos de migración de clientes, entre otros.  

4. Ejemplos del uso de la Inteligencia artificial en los negocios

“Parece interesante… Pero, ¿qué nos ofrece la IA que no tengamos ya?”

Existe una gran cantidad de aplicaciones para IA en los negocios. En esta publicación nos vamos a centrar en un aspecto fundamental: el cliente. La IA está transformando las expectativas de los clientes. Por ejemplo, el cliente que organiza su vida desde aplicaciones como Uber, Google y Amazon. Estos clientes saben que las empresas disponen de información sobre ellos y, lo que es más importante, saben lo que las empresas podrían hacer con esta información para proporcionar una experiencia de atención al cliente excepcional. Por ejemplo, los millenials están obsesionados con la experiencia de atención al cliente (es decir, todo debe ser sencillo, rápido e inteligente).  

Esta es una lista de algunos ejemplos prácticos de cómo la IA está transformando los procesos empresariales.

Inteligencia artificial para ventas

La IA ofrece una mayor productividad para los equipos de ventas, ya que permite centrarse en las oportunidades que pueden llevar al éxito, así como ahorrar tiempo al personal de ventas durante el registro de información. Veamos algunos ejemplos a continuación:

• Captura automáticamente las actividades de ventas, lo que significa que el personal de ventas no tiene que dedicar tiempo al llenado de la base de datos del CRM;
• Registra automáticamente los datos del cliente, por ejemplo, registros de navegación del sitio web y conexiones al sitio web, entre otros;
• Sugiere la mejor acción de seguimiento y recomienda respuestas de correo electrónico al conectar la información del CRM a la bandeja de entrada;
• Valoración predictiva de prospectos: mediante el análisis predictivo, el sistema podrá indicar la probabilidad de que un prospecto se convierta en una venta. Más interesante aún, el sistema le indicará por qué se llegó a esta puntuación (p. ej., canal de acceso del prospecto, sector, etc.). Por ejemplo, Salesforce Einstein, tendrá la funcionalidad de puntuación predictiva de prospectos.

Inteligencia artificial para Atención al cliente

• Clasificación automática de los casos de atención al cliente, lo que evita depender del agente de atención al cliente a la hora de tener que tomar una decisión y, por lo tanto, ahorra tiempo al agente.
• Enrutamiento automático de casos una vez que la llamada se ha clasificado automáticamente, el sistema ya puede reenviar la llamada al agente mejor calificado para determinar el tipo de problema.
• Recomendación de soluciones y bases de conocimiento. Esto aumenta la productividad y la calidad de un servicio, al sugerir la solución con mayores probabilidades de resolver el problema del cliente.
• Comunicaciones de autoservicio. Research muestra que la generación actual de clientes prefiere el autoservicio (por ejemplo, portal o aplicación del cliente) en lugar de llamar por teléfono a un centro de atención. Gracias a la IA, las comunidades de servicios serán más inteligentes, por ejemplo, al personalizar el entorno que depende del cliente y sugerir soluciones de forma automática, ej. utilizar el reconocimiento de imagen para identificar el producto que está en una foto tomada por el cliente.
• Por ejemplo, los bots conversacionales le permiten al cliente enviar mensajes de texto para establecer comunicación.