Inteligencia Artificial: 10 Casos de Éxito de Empresas que la Aplican

Las empresas que utilizan inteligencia artificial (IA) son más competitivas que aquellas que no. Así lo demuestran las investigaciones. 

Según un estudio de McKinsey & Company, las organizaciones que invierten en IA tienen una probabilidad 20% mayor de aumentar sus ingresos y una probabilidad 25% menor de disminuirlos. 

Además, estas organizaciones son más propensas a optimizar su eficiencia operativa, aumentar la satisfacción del cliente y reducir riesgos.

En términos de datos duros, el estudio evidenció que las empresas que aplican IA para mejorar sus procesos de ventas y marketing tienen un aumento promedio de ingresos del 12%. 

Mientras que las empresas que utilizan IA para automatizar sus operaciones tienen un aumento promedio de eficiencia del 15%. 

En tanto las empresas que utilizan IA para mejorar su gestión del riesgo tienen una reducción promedio de riesgos del 20%.

Estos estudios son prueba de que la IA puede proporcionar a las empresas una serie de ventajas competitivas importantes. Las corporaciones que invierten en IA pueden mejorar sus ingresos, eficiencia, satisfacción del cliente y gestión del riesgo. También pueden aumentar su valor de mercado y convertirse en líderes en sus industrias.

Éxito Empresarial a través de la Inteligencia Artificial: 10 Casos de Estudio Inspiradores

¿Qué lleva a una empresa a ser líder en su sector? Hay muchas razones, aunque sin duda una de las principales es la inversión en tecnología de vanguardia.

A continuación, destacamos cómo las grandes empresas implementan inteligencia artificial para liderar su sector:

Spotify y Netflix: expertos en recomendaciones personalizadas

Estas plataformas buscan comprender los comportamientos e intereses de los usuarios para hacer sugerencias que verdaderamente disfruten.

Pero, ¿qué está detrás de esto? Obviamente, la Inteligencia Artificial.

Netflix y Spotify funcionan con Big Data que se utilizan para nutrir los algoritmos, que perfeccionan su conocimiento y hacen mejores recomendaciones.

De esta forma, el enorme catálogo en las plataformas se vuelve más personalizado y detallado para los usuarios.

Automatización del servicio a través de chatbots

Bancolombia implementa el servicio de chatbot para algunos trámites, como en portafolio de valores. 

Otro ejemplo es la plataforma de idiomas Duolingo, que implementó el chatbot como ayuda para que los usuarios perfeccionen el idioma, registrando un total de 35.000 usuarios que tuvieron conversación con el chatbot solo el primer mes de haberlo implementado.

Por último,  la aerolínea colombiana Avianca, utiliza el Bot Carla. Este chatbot ayuda a los pasajeros con dudas sobre el viaje, el itinerario, el check in y hasta el equipaje perdido.

El reconocimiento de voz de Amazon y Apple

Los sistemas de Amazon y Apple se basan en el procesamiento del lenguaje natural. Esto gracias a los interfaces de usuario por voz o VUI, una tecnología que posibilita la intercomunicación entre los seres humanos y las máquinas, mediante la palabra hablada.

De esta forma, estos sistemas comprenden lo que decimos, respondemos e interactuamos. Pero también cómo lo decimos, matices emocionales de nuestro discurso.

En este sentido, la cantidad de habilidades de Alexa crece año tras año. Según el sitio web Voicebot.ai, hay alrededor de 5,000 nuevas habilidades cada 100 días, como por ejemplo realizar pagos en los bancos, pedir comida para entregar o solicitar a un Uber.

Google Photos: Reconocimiento de imágenes

¿Alguna vez te pasó que Google Photos reconoció a todos los miembros de tu familia? Una vez más, la IA está detrás de esto.

Ahora bien, la cuestión es: ¿para qué sirve este reconocimiento?

Esta tecnología permite entrenar a tu computadora para que reconozca patrones de colores y formas en las imágenes. De esta manera, las máquinas están más cerca de la visión humana y pueden tomar decisiones según lo que ven.

Por lo tanto, la aplicación no solo reconoce las fotos de perros, sino que también reconoce las fotos de tu perro. No solo reconoce fotos de personas en general, sino que también reconoce fotos de tu familia o amigos. Y cuanto más le digan los usuarios a los robots quién o qué aparece en las imágenes, más aprenden.

De esta forma, Google Photos puede organizar y agrupar las fotos que guardas, para que puedas encontrarlas con una simple búsqueda.

Tarifas Dinámicas: Uber y Airbnb

La aplicación práctica del aprendizaje automático permite la fijación de precios dinámica, basada en la demanda y la oferta de un producto.

Por ejemplo, cuando mucha gente abandona un recital, ​​las tarifas de Uber o Cabify aumentan.

También sucede esto con Airbnb, que permite la función Smart Pricing para los anfitriones que quieran adoptarla. De esa forma, los precios varían según la demanda de alojamientos con características similares a las del anfitrión, así como datos como ubicación, temporada, clasificación del alojamiento, proximidad al check-in, entre otros factores.

Las tarifas dinámicas con IA consideran la demanda de un producto en el momento y el comportamiento de los usuarios, así como datos externos como noticias, clima, eventos locales, tiempo, tráfico, etc.

Por lo tanto, si un evento se anuncia en una ciudad determinada, los algoritmos pueden capturar esta información y ajustar los precios al instante, lo que es muy complejo para los seres humanos.

Netflix y su segmentación de la audiencia

Netflix, utiliza el machine learning para conocer el comportamiento de sus suscriptores y segmentarlos según sus acciones. El grupo de clientes que vio el último episodio de una serie determinada, por ejemplo, puede recibir un email con una recomendación de contenido nuevo para ver.

Sin embargo, la segmentación puede volverse mucho más precisa y personalizada a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario.

Son capaces de identificar patrones de comportamiento que el ser humano no detecta, además de evitar prejuicios, pues son los datos los que muestran quién es realmente el segmento de consumidores de un tipo de contenido y alimentan los algoritmos para tomar mejores decisiones de segmentación.

Las campañas digitales de Google Ads

La inteligencia artificial permite que las campañas de medios pagos sean más eficientes. 

Incluso, las principales plataformas publicitarias están trabajando con el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los anuncios.

Es el caso de Google Ads, que ofrece el modelo de ofertas inteligentes. Estas son ofertas automáticas que utilizan el aprendizaje automático para mejorar las conversiones y el valor de conversión en cada subasta de anuncios.

Por ejemplo, YouTube, por ejemplo, utiliza esta estrategia para ajustar automáticamente las ofertas en el momento de la subasta.

A su vez, Google, analiza el comportamiento de los usuarios, el dispositivo que utilizan y el contexto de búsqueda para proporcionarles la mejor versión del anuncio. De esta forma mejora los resultados de los anunciantes y la experiencia del usuario.

Según el motor de búsqueda, los anunciantes que utilizan esta función obtienen hasta un 15% más de clics.

Nike: especialista en personalización del producto

El gigante de la ropa deportiva lanzó un proyecto llamado Nike Maker Experience. Su objetivo es permitir a los clientes crear sus propias zapatillas. El método es simple: un par de zapatillas se inserta dentro de un sistema; luego, el cliente selecciona los colores y gráficos que desea a la calzado, todo con comandos de voz.

Con ello, el sistema utiliza IA, seguimiento de objetos y proyecciones para crear un producto a medida, y en menos de dos horas, las calzado están listas y la marca recopila una gran cantidad de datos de los clientes.

Otro proyecto de Nike que utiliza Inteligencia Artificial es la aplicación Nike Fit. Su metaes recomendar el calzado perfecto para cada persona. Para ello, la aplicación utiliza tecnología de realidad aumentada para escanear los pies de los clientes y capturar datos de medición, morfología y anatomía.

La visión computacional procesa estos datos, hace referencias cruzadas con la información del producto y genera una recomendación personalizada. Además, la empresa utiliza estos datos para aumentar la precisión en el diseño y la fabricación de productos.

De esta forma Nike intrigue sus proyectos Nike Fit y Nike By You con la intención de crear una experiencia totalmente personalizada.

Twitter y Pinterest: expertos en curación de contenidos

Twitter (ahora X) utiliza las tecnologías de deep learning y NLP para mejorar el conocimiento sobre cada usuario y ordenar la línea de tiempo según sus intereses.

La Inteligencia Artificial también es un aliado en la lucha contra el extremismo, el acoso, las fake news y otras violaciones. En 2017, la plataforma suspendió más de 300,000 cuentas vinculadas al terrorismo a través de tecnologías de Inteligencia Artificial.

En Pinterest, el enfoque de la plataforma es lo visual. Por lo tanto, la visión computacional es la principal tecnología de Inteligencia Artificial usada para mejorar la experiencia del usuario.

Google: a la vanguardia en búsquedas personalizadas

La experiencia de búsqueda web ha cambiado en el último tiempo. Ante de Google, muchos motores de búsqueda ordenaban los resultados alfabéticamente. Fue Google y sus algoritmos los que comenzaron a clasificar los resultados en orden de relevancia para cada usuario.

Esta función es gracias al deep learning, los algoritmos aprenden cada vez más sobre los intereses de cada persona para comprender lo que quieren encontrar.

Para traer resultados relevantes, también es necesario comprender las intenciones de búsqueda de los usuarios y el contenido de las páginas web. Ahí es donde entra en juego una de las principales actualizaciones de Google en los últimos años: BERT.

Este es un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural que desentraña lo que las personas escriben en las búsquedas y lo que contienen los sitios. Aunque no se trata solo de identificar palabras; BERT comprende su significado, cómo se relacionan y qué intenciones hay detrás de ellas.

BERT también se combina con varios otros factores de posicionamiento de páginas para comprender cuáles ofrecen la mejor experiencia. De esa manera, Google logra ofrecer los mejores resultados para cada persona y cada búsqueda en los primeros lugares.

¿Por qué es necesario que las empresas implementen IA en sus procesos y capacite a sus colaboradores en Inteligencia Artificial? 

La Inteligencia Artificial llegó para quedarse. De hecho, solo estamos viendo el comienzo. La IA es la clave del presente y del futuro para el crecimiento profesional y empresarial. Los números así lo demuestran.

En la actualidad, según The Future of Jobs Report de World Economic Forum, la Inteligencia Artificial es responsable de más de 200.000 millones de dólares en ingresos anuales en todo el mundo; y, según esta investigación, los profesionales con conocimientos en IA tienen un salario promedio un 20% más alto.

En vistas al futuro, según un informe de McKinsey Global Institute, la inteligencia artificial (IA) podría crear entre 10 millones y 26 millones de nuevos puestos de trabajo en todo el mundo para 2030. El informe también