Inteligencia artificial en las empresas: revelamos los secretos por detrás de algunos ejemplos exitosos

Las estrategias por detrás de la Inteligencia Artificial ya están en nuestra vida diaria, para hacer que los productos y servicios sean más eficientes. En este artículo, entenderemos mejor de qué manera las empresas aplican las tecnologías de IA para mejorar la experiencia de clientes y usuarios.

descubre el valor de la inteligencia artificial en las empresas y cómo se ha implantado

    Si todavía crees que la Inteligencia Artificial es una cosa del futuro, es hora de mirar más de cerca el presente, ya que varias empresas que forman parte de nuestras rutinas —especialmente los gigantes de Internet— ya utilizan tecnologías de Inteligencia Artificial en sus estrategias.

    Al visitar un ecommerce, buscar en Google o contratar el servicio de una compañía, es posible que ya estés interactuando con máquinas inteligentes y no lo percibas, porque los robots tienen un comportamiento cada vez más parecido al humano.

    La intención, con esto, es aprovechar los recursos de la era digital para que la experiencia del usuario sea cada vez más eficiente, ágil y relevante.

    Pero, como no siempre notamos la Inteligencia Artificial usada diariamente, preparamos este artículo para mostrarte de qué manera las grandes empresas usan estas tecnologías. 

    ¡Aquí descubrirás cómo la IA está presente en tu vida! y conocerás:

      ¿Estás listo? ¡Continúa leyendo!

      ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

      Inteligencia Artificial es un concepto en el campo de la tecnología que se refiere a la capacidad de las máquinas para pensar de manera muy similar a los seres humanos; y a menudo nos referimos a este tipo de tecnología con las siglas «IA» o «AI».

      Por su parte, esta capacidad le permite a las máquinas comprender el comportamiento humano, analizar el entorno, razonar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma, sin intervención humana.

      Para ello, necesitan recibir y analizar grandes volúmenes de datos, que amplíen sus conocimientos y hagan más inteligentes sus acciones.

      Además, la Inteligencia Artificial es uno de los principales elementos de la cuarta revolución industrial, la Industria 4.0, que también está marcada por el Internet de las Cosas (IoT), Big Data, Cloud Computing, entre otros conceptos.

      Por esto, las empresas están viviendo una transformación digital, que coloca la tecnología en el centro de sus estrategias y promueve la digitalización y la automatización de procesos.

      Así la Inteligencia Artificial se ha vuelto esencial para crear productos y servicios más inteligentes y hacer que las organizaciones sean más competitivas.

      Incluso, las estrategias por detrás de la Inteligencia Artificial van desde los sistemas de recomendación para la compra de productos hasta la oferta de precio predictivo de un servicio en función de su demanda.

      Pero no te preocupes. Más adelante veremos ejemplos de aplicaciones prácticas.

      Principales tecnologías de Inteligencia Artificial para marketing

      IA es mucho más que una tecnología, también reúne algoritmos, códigos y datos que pueden realizar diferentes funciones.

      Ahora, comprendamos mejor cuáles son las principales tecnologías de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar en el Marketing empresarial, ya que a menudo se utilizan juntas para desarrollar mejores productos, servicios y estrategias.

      ¡Así que veamos algunas de ellas!

      Machine Learning

      Machine Learning significa aprendizaje automático. Según este concepto, las máquinas procesan grandes volúmenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario.

      De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones, incluso sin ninguna intervención humana.

      Deep Learning

      Deep Learning es profundizar en el aprendizaje automático. Se basa en redes neuronales, que utilizan algoritmos más complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano.

      En combinación con el machine learning —que funciona de manera más lineal—este concepto mejora la capacidad de procesar datos y generar inteligencia.

      Procesamiento del lenguaje natural

      El procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) es la capacidad de las máquinas para comunicarse con las personas en un lenguaje humano.

      En otras palabras, es el área de la Inteligencia Artificial que se acerca a la lingüística para comprender las expresiones, modismos, jergas, reglas sintácticas, relaciones semánticas y errores cotidianos que hacen que el lenguaje humano sea tan complejo, es decir, un lenguaje desestructurado.

      Debido a que las computadoras usan un lenguaje estructurado, necesitan algoritmos y sistemas para comprender a los seres humanos y darles respuestas usando el lenguaje natural.

      Visión computacional

      Es la capacidad de las máquinas para ver como seres humanos. La intención es imitar la visión humana, que puede captar la luz reflejada de un objeto, identificar el entorno que lo rodea, analizar la información y almacenarla en la memoria.

      En la visión computacional, las máquinas también son capaces de hacer esto y pueden tomar decisiones inteligentes basadas en lo que ven.

      10 aplicaciones prácticas y ejemplos de Inteligencia Artificial en empresas

      Ya que conoces las principales tecnologías de Inteligencia Artificial usada en el marketing veamos ahora cómo estas se pueden aplicar en la práctica y cómo las empresas están aprovechando el potencial de la Inteligencia Artificial

      1. Recomendación de productos y servicios

      Spotify y Netflix son expertos en recomendaciones personalizadas. Ambas plataformas buscan comprender los comportamientos e intereses de los usuarios para hacer sugerencias que realmente disfruten; y por supuesto la Inteligencia Artificial está detrás de eso.

      Tanto Spotify como Netflix funcionan con Big Data, y es que el gran volumen de datos — tanto internos como externos a las plataformas — 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 interesante para los usuarios.

      Por su parte, en Spotify, lo más destacado es la lista de reproducción «Descubrimientos de la Semana» cuya sugerencia de personalizada de 30 canciones, casi siempre te gusta, ¿no es verdad?

      Y es que estas recomendaciones se basan en un cruce entre tres modelos:

      1. Modelos de filtrado colaborativo: procesan datos sobre el comportamiento del usuario en relación con otros usuarios de plataformas similares.
      2. Modelos de procesamiento de lenguaje natural: procesan datos sobre lo que dicen los usuarios de Internet sobre el catálogo de Spotify.
      3. Plantillas de audio: procesan archivos de audio sin procesar del catálogo de Spotify.

      Por otro lado, en Netflix, la página de inicio personalizada es la forma principal en que los suscriptores interactúan con las recomendaciones de la plataforma.

      La estrategia de Netflix es recomendar títulos que sean de interés, pero también estimular que exploren y naveguen por el catálogo. Para ello, la página de inicio se organiza en líneas, clasificadas por géneros o subgéneros de películas y series. 

      Las líneas y el orden de los títulos consideran los intereses del usuario en relación con otros usuarios similares de la plataforma (filtrado colaborativo) y una serie de reglas.

      En general, los títulos más relevantes tienden a estar más cerca de la esquina inferior derecha, el cual tiende a recibir más atención por parte de los usuarios. ¡Pero el aprendizaje automático en Netflix va todavía más lejos!

      Los algoritmos aprenden de la interacción con la página de inicio y comprenden de qué manera cada usuario consume sus contenidos, pudiendo reordenar títulos para crear una página específica para cada uno de los usuarios.

      2. Automatización del servicio a través de chatbots

      Los chatbots son uno de los principales referentes de la Inteligencia Artificial por parte de las empresas. Para que las interacciones entre robots y clientes sean relevantes, las máquinas deben comprender de qué están hablando las personas y brindarles respuestas y soluciones.

      Es importante mencionar que muchas compañías están invirtiendo en este tipo de aplicaciones para optimizar el servicio al cliente. Entre ellos, los bancos destacan en el poder de la inversión en tecnología, con asistentes de Inteligencia Artificial que interactúan con los clientes, aclaran dudas, informan saldos y realizan transacciones. 

      Además, cuanto más interactúan los usuarios con el chatbot, más aprenden sobre ellos e, incluso, anticipan sus necesidades.

      Y el procesamiento del lenguaje natural es uno de los elementos principales de la IA del asistente virtual.

      3. Reconocimiento de voz

      Alexa de Amazon y Siri de Apple no son solo asistentes virtuales a los que les puedes solicitar el pronóstico del tiempo del día.

      Dependiendo de las interacciones que tengas, estas pueden conocer tus intereses y hacer que la conversación sea mucho más profunda, ya que ambas plataformas son interfaces de usuario de voz (VUI), que utilizan tecnología de IA conversacional.

      Esto representa un gran avance en la interacción humano-computadora. En lugar de menús, clics o toques, usamos la voz, que es la forma más natural en que los humanos interactúan con el mundo. 

      Por esto, la Inteligencia Artificial tiene la tarea de entender qué es lo que dicen las personas para poder hablarles también y realizar las tareas que deseen.

      Para hacerlo, los sistemas de Amazon y Apple se basan en el procesamiento del lenguaje natural, que no solo comprende lo que dice la gente, sino que también responde, interactúa y aprende cada vez más. 

      Sin embargo, las VUI van más allá: entienden no solo lo que decimos, sino también cómo lo decimos, lo que nos permite captar los matices emocionales de un discurso.

      La cantidad de habilidades de Alexa, por ejemplo, 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.

      milestones de habilidades de Alexa

      4. Reconocimiento de imágenes

      ¿También te sorprende cuando la aplicación Google Photos reconoce a todos los miembros de tu familia en las fotos de tu teléfono? Pue sí, la Inteligencia Artificial está detrás de esto.

      Sin embargo, las computadoras no leen imágenes, ya que si ves una imagen de un perro, por ejemplo, Google solo ve códigos. Por lo tanto, necesitan aprender cuáles son las características de la fotografía de un perro para comprender cuando están allí.

      Ahí es donde entra la visión computacional. Esta tecnología te 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.

      Y para que tengas una idea más clara en este artículo Google explica cómo funciona esta tecnología.

      Fuente: Android Police

      5. Precios de productos

      ¿Quién no se ha asustado por el precio de un Uber en una tarde de mucho tráfico? ¡Sí, la Inteligencia Artificial también está por detrás!

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

      Por ejemplo, cuando mucha gente abandona un partido de fútbol, ​​las tarifas de Uber aumentan.

      Al mismo tiempo, tienden a venir más conductores al lugar porque los precios son mejores. Pero una vez finalizado el evento, las tarifas vuelven a la normalidad, a menudo más baratas que un taxi.

      Lo mismo ocurre con Airbnb, que ofrece 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.

      De acuerdo, los precios dinámicos no son nada nuevo; los hoteles y las aerolíneas usan esta estrategia desde hace años: a medida que aumenta la demanda, el precio aumenta.

      Sin embargo, antes de la IA, esta dinámica dependía de reglas definidas por el usuario.

      El machine learning, por otro lado, le permite a los algoritmos reconocer patrones que los humanos no notan, pronosticar situaciones futuras y actualizar precios en tiempo real. En otras palabras, la fijación de precios se vuelve dinámica, precisa y rápida.

      Las tarifa dinámica con IA considera 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 programa se anuncia en una ciudad determinada, los algoritmos pueden capturar esta información y ajustar los precios al instante, lo que sería muy difícil para un ser humano.

      6. Segmentación de la audiencia

      La segmentación de la audiencia es una de las actividades más tradicionales del Marketing, pues las empresas orientan sus estrategias teniendo como eje el comportamiento del consumidor, para llegarle a las personas con perfil para su solución y con las ofertas adecuadas.

      ¡La Inteligencia Artificial puede aprovechar esta segmentación!

      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.

      7. Campañas digitales

      Las campañas de medios pagos se pueden hacer mucho más eficientes con Inteligencia Artificial. Incluso, las principales plataformas publicitarias están trabajando con el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los anuncios.

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

      En los anuncios de YouTube, por ejemplo, esta estrategia se utiliza para ajustar automáticamente las ofertas en el momento de la subasta.

      Los algoritmos identifican a las personas que tienen más probabilidades de considerar la marca después de ver un anuncio de video y establecen automáticamente sus ofertas para aumentar las posibilidades de llegar a esa audiencia.

      Además, Google Ads también tiene anuncios de búsqueda responsivos. Para usarlos, los anunciantes deben proporcionar hasta 15 títulos y 4 descripciones al crear anuncios para la red de búsqueda.

      Google, a su vez, 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.

      Fuente: WordStream

      8. Personalización del producto

      Una experiencia personalizada de marca, también se consigue personalizando el producto, y Nike es un especialista en esto.

      En los últimos años, la marca deportiva ha invertido en la adquisición de startups y tecnologías digitales para mejorar la experiencia del cliente e involucrar a los consumidores.

      Nike en 2018, adquirió una empresa de visión computacional (Invertex) y, en 2019, una compañía de análisis predictivo (Celect).

      Además, como una forma de involucrar a sus clientes, Nike lanzó un proyecto llamado Nike Maker Experience.

      La intención era permitirle a los clientes crear el zapato de sus sueños, y su sistema era muy sencillo: un par de zapatillas se coloca dentro de un sistema; luego, el cliente elige los colores y gráficos que desea agregar al zapato, 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 zapatillas están listas y la marca recopila una gran cantidad de datos de los clientes.

      Este proyecto se lanzó en 2018 en tiendas específicas. Pero hoy, en el sitio web Nike By You, es posible personalizar completamente los productos, recibir tus zapatos en 2 a 5 semanas y compartir tu creación con el mundo.

      Otro proyecto de Nike que utiliza Inteligencia Artificial es la aplicación Nike Fit y su objetivo es recomendar el zapato 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 propia Nike utiliza estos datos para aumentar la precisión en el diseño y la fabricación de productos.

      Piensa, entonces, que Nike Fit puede integrarse con Nike By You. Esta es la intención de la marca: crear una experiencia totalmente personalizada.

      9. Curación de contenidos

      La cantidad de contenidos que producimos y consumimos en Internet es incalculable. En las redes sociales, especialmente, la línea de tiempo es disputada por publicaciones de amigos, familiares y marcas, por lo que es difícil prestar atención a todo, ¿no?

      Es por eso que plataformas como Twitter y Pinterest están invirtiendo en Inteligencia Artificial para tomar mejores decisiones y recomendaciones para los usuarios. La intención es presentar los contenidos que más suelen encantar al usuario y hacer más relevante la experiencia.

      Por su parte, en Twitter, las tecnologías de deep learning y NLP se utilizan 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.

      Pinterest Lens, por ejemplo —que te permite usar la cámara de tu celular en búsquedas— ve imágenes casi como una persona.

      por detrás de la inteligencia artificial en las empresas

      Fuente:  Towards Data Science

      Los robots necesitan identificar patrones en las imágenes para hacer recomendaciones alineadas con la investigación y sus gustos e intereses.

      Aquí, el pin de un extraño que posee lo que quieres encontrar tiene prioridad ante la publicación de un amigo. Es decir, la lógica de la curación de contenidos es diferente a la de Facebook; y esto se hace con deep learning sobre el uso de cada usuario en cada plataforma.

      La intención no es solo recomendar fotos de armarios de dormitorio cuando se buscan “armarios de dormitorio”, sino también traer inspiración para decorar una habitación según el estilo de cada persona. Por tanto, la experiencia se vuelve mucho más valiosa.

      10. Búsquedas personalizadas

      La experiencia de búsqueda web ha cambiado mucho en los últimos años. Antes 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.

      ¿Y cómo se hace eso? Con deep learning, los algoritmos aprenden cada vez más sobre los intereses de cada persona para comprender lo que quieren encontrar.

      Pero 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. Pero 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.

      Estudio de caso de Business Intelligence

      En un estudio de caso extraído de la encuesta AI in the Enterprise: Real Strategies for Artificial Intelligence de junio de 2018, Stripe, una plataforma de pago en línea, tenía como objetivo prevenir el fraude y mejorar la experiencia del cliente.

      Básicamente, Stripe buscaba hacer que la economía fuese más accesible para las personas. La idea seguía la línea de Google Adwords, que hizo posible que cualquier empresa comenzara a anunciarse.

      En este contexto, uno de los principales desafíos era reducir el fraude con la ayuda de las máquinas, que automatizaban las decisiones basándose en unos pocos miles de millones de datos de la plataforma. Para eso, el algoritmo de Stripe evaluaría metadatos sobre la empresa y sus transacciones.

      Los mayores desafíos para aplicar la IA en las empresas

      Como quedó claro a lo largo del texto, existen varios desafíos para la aplicación de la Inteligencia Artificial en las empresas, y la mayoría de ellos son estructurales.

      Al menos, vale la pena recordar que la IA es aprendizaje automático y no una solución lista para usar. Adoptarlo en tu organización requiere conjuntos específicos de recursos y habilidades, como veremos a continuación:

      La brecha de talento de la IA

      Uno de los primeros retos de las organizaciones es encontrar talentos. Necesitarás tener un equipo con las habilidades técnicas necesarias para capacitar a los sistemas de Inteligencia Artificial: cómo usar los datos de marketing para optimizar las campañas o aprovechar los datos de soporte al cliente para automatizar los comentarios.

      Este tipo de formación requiere habilidades muy particulares y, lamentablemente, los talentos en el mercado aún son escasos.

      La creación de la cultura de la IA en las empresas

      Si bien reclutar talentos es un gran desafío, incorporar la Inteligencia Artificial a la empresa puede ser más fácil.

      Sin embargo, como se indicó, la organización puede encontrarse con problemas estructurales, como la investigación y el desarrollo a favor de la adopción de la IA en un entorno corporativo real.

      La mayoría de las opciones de las empresas de TI son el software o el hardware que deseas utilizar para que realicen lo que necesitas.

      El problema de la Inteligencia Artificial es que requiere mucha formación, al menos al principio, y trabajar con datos, para que se entreguen los resultados esperados.

      En este sentido, será necesario invertir fuertemente en I&D (Investigación y Desarrollo) y esto no es algo que esté al alcance de la mayoría de empresas.

      Después de todo, nunca tuvieron que hacer algo así para que la tecnología funcionara. En otras palabras, existen costos y la mayoría de las organizaciones no están preparadas para asumirlos.

      ¿Adoptar o esperar?

      Frente a esta encrucijada la pregunta sigue siendo: ¿debemos adoptar la Inteligencia Artificial en la empresa o no? En general, hay cinco tipos de actores:

      1. innovadores;
      2. primeros en adoptar;
      3. mayoría temprana;
      4. mayoría tardía;
      5. recién llegados.

      Como regla general, la mayoría de los gerentes evitarán ser innovadores (dadas las incertidumbres, talentos y costos) o rezagados (en este caso, el resto de la industria ya habrá aprovechado el ROI de la IA).

      Conclusión

      Seguramente pudiste percibir todo lo que hay por detrás de la Inteligencia Artificial y cómo hacen parte de las actividades comunes en nuestra rutina, como por ejemplo usar las redes sociales o buscar algo en Google. 

      De hecho, la IA se ocupa de tecnologías aún alejadas de la realidad latinoamericana, como los coches autónomos y las ciudades inteligentes, pero también forma parte de las acciones más cotidianas.

      Por ahora, la mayoría de las estrategias que utilizan Inteligencia Artificial están en manos de grandes empresas. Sin embargo, el camino de la transformación digital tiende a llevar este tipo de tecnología también a las pequeñas y medianas empresas. 

      Por lo tanto, ¡mantente atento! Ahora, aprovecha la oportunidad para descargar la tercera edición de Rock Content Magazine, en la cual presentamos las tendencias que expresan el futuro del contenido en las empresas, muchas de ellas vinculadas al avance tecnológico traído por la inteligencia artificial.

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