Habitualmente la inteligencia artificial no se aplica a nivel de negocio, sino que se destina a resolver casos de uso específicos y enfocados a funcionalidades muy limitadas. Pero el uso de la IA puede ir mucho más allá. De hecho, su aplicación en un buen número de procesos de negocio puede servir de gran ayuda en el día a día de las empresas. La inteligencia artificial ya está aquí, ahora solo tenemos que utilizarla.

Es algo evidente. El número de empresas que apuestan de forma decidida por el uso de la inteligencia artificial (IA) está aumentando de forma constante. Ya es normal oír hablar de esta tecnología en todo tipo de ambientes, pero los casos de uso y el valor que aportan estas soluciones normalmente están más enfocados a dar respuesta a nece­sidades muy específicas.

Pero, en realidad, a través de la inteligencia artificial es posible dar soporte a los procesos principales de negocio para recoger una serie de beneficios clave: dar el poder a los empleados para enfocar su trabajo en tareas de valor, permitir una adaptación más rápida a los cambios y proporcionar información de valor a todos los niveles de la empresa.

A través de la inteligencia artificial es posible dar soporte a los procesos principales de negocio

No solo proyectos de innovación

En la actualidad, los casos de uso más comunes para proyectos de IA son los relacionados con la automatización de tareas repetitivas, el reconocimiento facial biométrico o de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural o la clasificación y segmentación de clientes.

Pero estos no son los únicos casos de uso para esta tecnología. Cualquier proyecto que conlleve la explotación de grandes volúmenes de información y permita predecir comportamientos puede ser un buen ejemplo de cómo la IA puede dar mucho más valor en un buen número de contextos.

Eso sí, todo esto conlleva un cambio en la cultura de la empresa. Los proyectos de inteligencia artificial necesitan un enfoque claro y definido para evitar que se puedan crear expectativas que después no se van a cumplir. Además, es necesario que todos los implicados en el proyecto sean conscientes del nivel de dedicación que deberán aportar durante las distintas fases del proyecto.

Es necesario elaborar una estrategia para preparar a la organización en el uso de la IA, definiendo cómo y dónde implementar este tipo de proyectos, preparando a la empresa para los cambios en la cultura, capacitando al empleado y cumpliendo con las distintas regulaciones.

Soluciones a todos los niveles

Las capacidades de la inteligencia artificial permiten aportar soluciones a todos los niveles de la empresa, y en todos los sectores, desde la administración, pasando por la logística, operaciones, mantenimiento, marketing y finanzas.

Existen multitud de casos de uso que pueden dar valor a la información de la que se dispone y que facilitarán el trabajo del día a día (ver cuadro inferior).

Casos de éxito

En Techedge Group cuentan ya con un buen número de experiencias interesantes en este tipo de proyectos, soluciones que ya han implementado en diferentes empresas y que pueden dar una idea de las capacidades que ofrece el uso de la IA.

GRAN SUPERFICIE

Predicción de la demanda y optimización del stock

Hemos trabajado en una gran cadena de supermercados para el desarrollo de una solución que permita predecir la demanda de sus productos para distintos precios y saber si las ofertas y descuentos que realiza en algunos productos tienen resultado o no.

Después de desarrollar varios algoritmos de predicción, llegamos a la conclusión de que un modelo basado en redes neuronales consigue predecir la cantidad de productos vendidos para distintos precios con un porcentaje de acierto cercano al 86% en cada tienda.

A través de esta predicción, la empresa ha conseguido maximizar el beneficio por la venta de un producto, al poder conocer cuál es el precio sobre el que más unidades vende y el coste es más bajo. Además, le ha permitido:

  • Estimar las ventas de cada producto y evitar roturas de stock.
  • Calcular el precio ideal para evitar pérdidas en productos perecederos.
  • Visualizar el grado de cumplimiento de contratos con proveedores.
  • Mejorar la eficacia de las ofertas y descuentos, así como la de la reducción de precios.
  • Predecir ventas por talla y color.

La empresa ha conseguido planificar su proceso de compra y la distribución entre centros logísticos y tiendas, así como optimizar el stock evitando las pérdidas por rotura, por exceso o por caducidad del producto.

LOGÍSTICA

Optimización del proceso de distribución

En el caso de una empresa metalúrgica, sus necesidades estaban relacionadas con la optimización del proceso de expedición de mercancías, así como con la reducción del consumo y mantenimiento de su flota de camiones.

Como respuesta, se crea una solución de gestión de expediciones que es capaz de optimizar el proceso de carga de mercancía para reducir al mínimo los tiempos de parada de cada camión y maximizar la carga en cada desplazamiento.

A través de varios algoritmos y mediante el desarrollo de un sistema experto, la solución aportada es capaz de cumplir con todas las reglas del proceso de carga, maximizar la carga en cada transporte y evitar los tiempos de espera entre cargas, tanto dentro como fuera de la planta.

Desde el punto de vista de la flota de transporte, se monitoriza el estado de la presión de los neumáticos y del vehículo en general, así como el comportamiento del conductor. Con esta funcionalidad, a través de distintos algoritmos predictivos, la solución ha sido capaz de reducir el consumo de carburante y la contaminación ambiental causada por un estado inadecuado de la flota de camiones o por un modo de conducción ineficiente.

RETAIL

Asistente de compra virtual

Otro de los sectores de aplicación de este tipo de tecnologías, y seguramente en el que más extendidas se encuentran, es el del retail. Uno de los proyectos en los que hemos trabajado es el de una empresa del sector que deseaba proporcionar una experiencia personalizada al cliente dentro de la propia tienda, y de manera visual.

La respuesta ha llegado a través de nuestra solución de smart mirror, capaz de reconocer a los clientes fidelizados, clasificar a los que no lo están e identificar los productos en los que están interesados.

Por una parte, la solución planteada es capaz de generar ofertas personalizadas para el cliente según su historial (en caso de estar fidelizado), su edad o su sexo a través de algoritmos de clasificación y asociación.

Desde el punto de vista del producto que están buscando, se persigue ayudar y guiar a los clientes ofreciéndoles productos relacionados a través de sistemas de recomendación, prendas de similares características o información sobre las distintas tallas y colores disponibles, así como sobre la ubicación en la tienda.

Además, también se ha conseguido explotar la información que proporcionan los clientes, monitorizando la afluencia de personas en las distintas zonas de la tienda, clasificándolos por edad y sexo. Con ello, la solución es capaz de predecir las zonas más interesantes para cada tipo de cliente, qué horarios tienen y cómo se comportan dentro de la tienda.