10 ejemplos exitosos de Inteligencia Artificial en las empresas

Inteligencia artificial al servicio de personas y empresas: aplicando innovación desde el conocimiento

La inteligencia artificial no solo nos permite reconocer imágenes a través de una app móvil o dotar de comportamiento humano creíble a un personaje no jugable dentro de un videojuego. Supone un apasionante campo de investigación que está cambiando las reglas del juego, tanto de los modelos de negocio como de la propia vida de las personas.

En la escuela ISDI lo tienen muy en cuenta y en su diseño curricular la IA aparece como una de las grandes protagonistas. Así lo pone de manifiestoMarcelo Royán, experto de ISDI en este campo:

“El método de enseñanza de ISDI permite que cualquier alumno pueda asimilar los estudios enfocados a IA que impartimos. En los diferentes cursos en que tratamos el área, primero vemos los conceptos técnicos y de base necesarios, tratando luego la disciplina desde un punto de vista de negocio. Lo hacemos desde un punto de vista práctico y basado en la experiencia real de las compañías”.

Y prosigue: “En el caso de la inteligencia artificial, los alumnos aprenden en qué se diferencian los algoritmos de IA de la programación tradicional, qué es el machine learning (ML), cuáles son los campos de aplicación de las técnicas de IA, Natural Language Processing, visión artificial, modelos predictivos, robótica, en qué consiste el proceso de entrenamiento de un modelo de ML, qué servicios basados en cloud computing pueden utilizar para desarrollar su modelo de IA, qué cuestiones éticas es imprescindible tener en cuenta al abordar proyectos de IA, etc”.

«El método de enseñanza de ISDI permite que cualquier alumno pueda asimilar los estudios enfocados a IA que impartimos […] Primero vemos los conceptos técnicos y de base necesarios, tratando luego la disciplina desde un punto de vista de negocio»

No hay que pasar por alto este último punto que menciona Royán. Sobre todo porque, además de ponerse al servicio de las empresas, la IA también es una tecnología capaz de reconducir la vida de una persona que, hasta ese momento, poseía capacidades motrices diferentes.

La tecnología al servicio de las personas encuentra en el desarrollo de prótesis uno de sus principales puntales. Y la evolución exponencial que disfruta el campo de la inteligencia artificial es capaz de emular, con cada vez mayor precisión, el funcionamiento del cerebro humano.

Un cerebro que necesita evolucionar hacia un presente digitalizado y que promete, en un futuro, nuevos y excitantes panoramas laborales. Es por ello que la escuela de negocios y dirección digital ISDI quiere formar a profesionales para que afronten el cambio hacia la plena transformación digital y cuenten con las herramientas necesarias, como es el caso del Master Internet Business (MIB).

De Egipto a Ottobock: una evolución de proporciones increíbles

Si vamos hacia atrás en la historia, tendríamos que remontarnos al antiguo Egipto para localizar las primeras prótesis. En concreto, dos dedos de pie artificiales que datan del año 600 antes de Cristo.

Uno de ellos fue construido de forma totalmente artesanal: se usó algo parecido al cartón, unido con lino y una sustancia extraída de animales, que hacía las veces de adhesivo y recubierto con yeso. Consistía en tres piezas unidas, dos de madera y una de cuero, mediante una técnica que, incluso a día de hoy, es difícil de reproducir.

Estos dedos no fueron añadidos a las momias para que quedaran completas dentro del sarcófago, sino que tenían como objetivo final sustituir los miembros naturales para que cumplieran su función original.

En un salto temporal que haría las delicias de Kubrick y su inmortal ‘Una odisea del espacio’, pasamos de Egipto al siglo XXI. Entramos en una habitación y vemos colocadas sobre la mesa las avanzadas prótesis de una compañía alemana llamada Ottobock. De aquel rudimentario sistema de agujeros a uno que es capaz de emular el movimiento de nuestras extremidades de manera natural. Solo materiales creados por el hombre y un desarrollo asombroso de la inteligencia artificial.

Myo Plus: dedícate a visualizarlo

Nos acercamos a la mesa improvisada y vemos de cerca la primera prótesis en Europa con detección de patrones: Myo Plus. Este nuevo sistema aprende de los patrones de movimiento de los músculos del muñón y los interpreta de manera correcta.

Imaginemos, por un momento, a una persona a la que le falta un brazo. Si esta persona quiere coger una botella de agua, su cerebro envía las órdenes de dicha acción, aunque la persona carezca de brazo, ya que aquel reconoce los conceptos de “agarrar” y de “mano”. Este mecanismo mental activa los músculos remanentes en el muñón residual.

Esta activación de los músculos del antebrazo se identifican con un patrón de movimiento asignado al Myo Plus, que aprende a interpretarlos y los reconoce como “agarrar con la mano”. Son ocho electrodos que, gracias a una aplicación dedicada, aprenden multitud de acciones diferentes.

El verdadero reto que presenta este tipo de prótesis es la mínima diferencia que encontramos entre, por ejemplo, los diversos agarres que podemos realizar en el día a día. Si estamos en un supermercado y queremos colocar fruta delicada en la cesta, el agarre ha de ser también suave. Si queremos transportar un carro de la compra, lo haremos de manera firme y segura.

Diferentes prótesis, un mismo sistema de reconocimiento

El paciente puede configurar la detección de patrones Myo Plus a través de su aplicación de móvil o tablet. Y dicha app es el verdadero nexo de unión entre la persona y la máquina: a través de la pantalla, el paciente puede visualizar los patrones de movimiento y adaptarlos a su día a día, verificar en cada momento qué gesto acaba de detectar la prótesis y comprobar si se ajusta a la realidad.

El papel de la IA en el desarrollo empresarial

Y volvemos con Marcelo Royán de ISDI, que detalla hasta dónde llegan los tentáculos de la IA. “La IA se encuentra en todos los ámbitos empresariales, desde la industria hasta los servicios, pasando por la hostelería y, por supuesto, todo el software. Algunos ejemplos serían: predicción de la cadena de suministro, monitorización preventiva de maquinaria, predicción de necesidades de stock, previsión de demanda, automatización del Internet de las Cosas (IoT) —por ejemplo en Smart Cities, domótica o salud personal vía wearables—, el coche autónomo…”.

“En general”, continúa Royán, “la IA es el motor de las aplicaciones digitales que se usan en todos los ámbitos de consumo, del e-commerce a las redes sociales. En ese sentido, la pandemia ha acelerado la digitalización de la sociedad y la adopción del consumo digital y, por tanto, la aplicación de la IA a los mismos es más amplia y también más usada”.

«Es previsible que en cinco años la IA sea capaz de escribir textos complejos, conducir un coche autónomo […], identificar a cualquier persona en espacios públicos y privados o dar vida a robots de interacción básica»

Como hemos visto, el desarrollo de la formación digital es vital para convertir la tecnología en algo más que máquinas al servicio del hombre. Por ello, la formación que ofrece ISDI se revela como esencial en un presente digitalizado y en constante evolución, como aclara Royán.

“La IA evoluciona a un ritmo frenético, mayor aún que el de la tecnología en general, y es casi imposible prever su evolución de aquí a cinco años. Sin embargo, es previsible que en cinco años la IA sea capaz de escribir textos complejos, conducir un coche autónomo hasta el nivel necesario para hacerlo una realidad cuando el resto de las tecnologías —conectividad, IoT…— tengan la evolución necesaria, identificar a cualquier persona en espacios públicos y privados o dar vida a robots de interacción básica”. Si no quieres esperar cinco años, poseer un conocimiento como el que se imparte desde ISDI se presenta como una oportunidad.

Fotos | Ottobock

Los beneficios de aplicar la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos

La inteligencia artificial en recursos humanos es una realidad:

La mayoría de los profesionales de los departamentos de recursos humanos dedica cientos de horas al mes a hacer tareas mecánicas.

A llevar a cabo tareas administrativas, rutinarias y operativas, como el pago de nóminas, altas en la Seguridad Social, bajas laborales, gestionar la aprobación de las vacaciones, etc.

Y lo cierto es que todas estas tareas son muy importantes para la estabilidad de la empresa.

Pero es innegable que restan tiempo a otras tareas que son más creativas y estratégicas, y que podrían causar mucho más impacto en la compañía (formación y aprendizaje, mejora de la experiencia del personal, etc.).

Es por ello que para agilizar los procesos dentro de estos departamentos y aumentar su productividad, cada vez son más las empresas que aplican la inteligencia artificial en los recursos humanos.

Tanto en actividades rutinarias, como en actividades más estratégicas.

En este post te contamos los grandes beneficios que trae su aplicación, y además te exponemos casos reales de empresas que están aplicando la inteligencia artificial de manera exitosa.

Si quieres descubrir cómo aumentar la productividad en el departamento de recursos humanos, ¡sigue leyendo!

Qué es la inteligencia artificial

Existen diferentes tipos de inteligencia, y todas ellas se refieren a la capacidad de aprender, de entender, de reflexionar y de crear una propia opinión sobre algún tema.

Pero en este post nos vamos a centrar en la inteligencia artificial.

Como bien señala su nombre, este tipo de inteligencia hace referencia a la capacidad de “raciocinio” por parte de las máquinas.

De esta forma, gracias a la gran cantidad de datos que se maneja a día de hoy, las máquinas son capaces de aprender y de entender de una forma similar a la forma en que lo hace la inteligencia humana.

Por lo tanto, cuando hablamos de inteligencia artificial nos estamos refiriendo a la capacidad que tiene una máquina de “pensar como un humano”.

Detrás de esta habilidad existen una serie de procesos informáticos que se basan en el tratamiento de datos –lo que conocemos como Big Data– y por otra parte, en un aprendizaje automático –lo que conocemos como Machine Learning–.

Gracias a estos procesos, las máquinas adquieren la habilidad de procesar una cantidad ingente de información y, además, de interpretarla.

Así, son capaces de correlacionar patrones y de predecir pautas de comportamiento.

Algunos ejemplos de inteligencia artificial podrían ser: “Siri” –el famoso asistente por voz de los dispositivos de Apple–, los sistemas de reconocimiento facial que sirven para entrar en ciertos establecimientos, los algoritmos de las redes sociales, Amazon y su habilidad para detectar tus gustos y aconsejarte, las recomendaciones de series en Netflix, los chatbots, etc.

Son muchos los ejemplos de la aplicación de la inteligencia artificial en nuestro día a día, pero en este post vamos a centrarnos en la aplicación de la inteligencia artificial en los recursos humanos.

El impacto de la inteligencia artificial en recursos humanos

El hecho de pensar en máquinas capaces de “razonar” como los seres humanos puede llegar a asustar, hasta el punto de creer que puede dar lugar a la sustitución de empleos de las personas por las máquinas.

Recuerda a una película de ciencia ficción, ¿verdad?

Pero esto no tiene porqué ser así, ya que la inteligencia artificial puede usarse por los seres humanos como una herramienta para aumentar la productividad en múltiples actividades diarias.

Y es por ello que el sector de recursos humanos ha dado una buena acogida a la inteligencia artificial.

Si bien es cierto que esta área de las empresas no se caracteriza especialmente por ser pionera en el uso de las nuevas tecnologías, cada vez se está abriendo más a ellas y son más las compañías que aplica la inteligencia artifical en los recursos humanos.

Una de las principales razones de ello es que la gestión del capital humano en las empresas implica el manejo de una cantidad enorme de datos, tanto personales como profesionales (como la residencia, el estado civil, números de contacto, referencias, etc.).

Estos datos los conocemos como el big data de las personas.

Y con la gestión correcta de los mismos por parte de la inteligencia artificial, se pueden predecir situaciones o realizar recomendaciones muy útiles para la experiencia de los empleados, así como para los procesos de reclutamiento.

Por lo tanto, las empresas se han dado cuenta de que el uso de la inteligencia artificial en los recursos humanos:

Favorece una nueva cultura corporativa, ya que se extiende el uso de la digitalización al resto de departamentos.

Favorece la optimización del trabajo, gracias a las nuevas herramientas digitales existentes (como la inteligencia artificial, el big data, la gamificación o la realidad virtual).

Por ello, según IBM “la mayoría de los ejecutivos de RRHH son optimistas sobre el debut de la IA en el departamento, y el 66% de los directores ejecutivos considera que la IA transformará la forma en que abordamos RRHH y la experiencia de los empleados”.

“La mayoría de los ejecutivos de RRHH son optimistas sobre el debut de la IA en el departamento, y el 66% de los directores ejecutivos considera que la IA transformará la forma en que abordamos RRHH y la experiencia de los empleados”. IBM

Esto es así porque ayuda a agilizar los procesos que de otra forma llevaría semanas o incluso meses ejecutarlos (como la selección de personal, la medición del desempeño de los empleados, las iniciativas estratégicas, etc).

Cómo aplicar la inteligencia artificial en los recursos humanos de forma exitosa

En general, podemos señalar que la aplicación de las nuevas tecnologías en estos departamentos permite automatizar tareas que de otra forma llevaría mucho más tiempo realizarlas.

De esta forma, los trabajadores de recursos humanos pueden dedicarse a cuestiones que requieran de más creatividad y confiar a las “máquinas” el trabajo más repetitivo.

Una vez que las empresas han comprendido el impacto positivo que puede traer la aplicación de la inteligencia artificial en recursos humanos, el siguiente paso es encontrar las posibilidades de aplicación de estas nuevas tecnologías.

Es decir, es necesario que el departamento tenga claro cuáles son las principales áreas donde se implementará dicha inteligencia artificial.

Por lo tanto, la aplicación de la inteligencia artificial es amplia, pero podríamos sintetizar las principales áreas de aplicación en:

Proceso de reclutamiento

Es una de las áreas más tentadoras donde aplicar la inteligencia artificial, ya que gracias a ella se puede llevar a cabo –por parte de softwares– el estudio de muchos datos y sacar conclusiones de forma rápida.

Puede ser una aliada muy buena en aquellas empresas donde se maneja un número muy elevado de candidaturas, ya que ahorra muchas horas de estudio de cada uno de los currículums de la gente que haya aplicado al puesto.

Tiempo que los trabajadores pueden dedicar a tareas más útiles.

Esto se puede lograr gracias al estudio de patrones comunes que la empresa considere necesarios para cumplir las tareas necesarias en esa vacante.

Además, cada vez es más normal el uso de chatbots (chats automáticos) que se utilizan para contactar con potenciales trabajadores en los procesos de selección.

De esta forma, las empresas se cercioran de que obtienen la información que necesitan acerca de los solicitantes y de que están informados de todo el proceso, sin dilaciones.

Eliminar el sesgo cognitivo humano

En línea con los procesos de selección, el uso de la inteligencia artificial en el transcurso de los mismos beneficia a una elección más objetiva del personal.

Nos estamos refiriendo a que los seres humanos somos seres imparciales por naturaleza, y que a veces nos dejamos llevar por ciertas creencias o subjetivismos.

Es decir, a veces tendemos a favorecer de forma inconsciente a ciertas personas, ya que comparten ciertas aptitudes o actitudes similares a las nuestras. Como por ejemplo, la forma de vestir, la apariencia, su perfil, etc.

Por lo tanto, la inteligencia artificial es capaz de analizar un perfil sin verse influenciada por ninguno de estos factores. Se basa en factores objetivos, como las habilidades necesarias para un puesto de trabajo, sin entrar a valorar su forma de vestir o de gesticular.

Esto da lugar a que no se interpongan opiniones personales, y además a que se optimice el tiempo de búsqueda de candidatos y su experiencia en el transcurso del proceso de selección.

Experiencia del empleado

Gracias a la gestión de datos existente dentro de los departamentos de recursos humanos, se puede llevar a cabo una mejor gestión del talento interno.

Esto es así porque el estudio de los datos por parte de la inteligencia artificial puede facilitar el conocimiento del grado de satisfacción de los empleados, y adaptar el contenido a sus intereses.

De esta forma, se puede mejorar su experiencia y evitar la fuga del talento interno.

Además, mejora la imagen de la empresa y el atractivo hacia la compañía por parte de otros talentos futuros.

Por otra parte, facilita las respuestas a preguntas por parte de los empleados (sobre las políticas, los procesos, los beneficios corporativos), ya que los chatbots pueden proporcionar respuestas en tiempo real.

Esto favorece a la autogestión de los empleados, así como al ahorro de tiempo por parte de los profesionales de recursos humanos.

Pero esto no se acaba aquí, ya que el uso de la inteligencia artificial también favorece a la evaluación de los empleados.

Hace posible la monitorización del rendimiento y productividad de los mismos, y gracias a la información arrojada por este monitoreo, se puede llevar a cabo una toma de decisiones más objetiva sobre los aumentos de salarios o las promociones.

Formación y aprendizaje

La aplicación de la inteligencia artificial en recursos humanos favorece al aprendizaje, ya que existen algunos programas informáticos que ayudan a desarrollar las habilidades de los empleados.

Estos programas ofrecen cursos formativos de corta duración que son impartidos a través de inteligencia artificial, es decir, sin tener que asistir a clases presenciales.

Además, gracias al estudio de datos, se pueden ofrecer programas personalizados para cada empleado en función de sus necesidades.

Esto favorece al mismo tiempo tanto al empleado como a la empresa.

Predicción de acontecimientos

Con toda la información sobre la plantilla analizada por parte de los softwares y sistemas informáticos, se pueden extraer muchas conclusiones.

Se pueden hacer ciertas predicciones de acontecimientos.

Nos estamos refiriendo a que, gracias a la inteligencia artificial, las empresas pueden predecir cierta desmotivación de la plantilla y tomar medidas antes de que se produzca algún evento negativo, como el absentismo laboral, bajas por ansiedad o depresión, y la excesiva rotación de personal.

Ventajas y desventajas de la aplicación de la inteligencia artificial en recursos humanos

Como habrás observado, son muchas las formas en las que la inteligencia artificial se puede aplicar en el mundo de los recursos humanos.

A continuación, vamos a analizar cuáles son las ventajas y las desventajas de su aplicación:

Ventajas:

Optimización de los procesos y ahorro de tiempo a los profesionales del sector.

Probabilidad de error es prácticamente nula.

Aumento de la objetividad en los procesos de selección.

Mejora de la experiencia de los empleados.

Predicción de acontecimientos negativos y consecuente evitación de los mismos.

Surgimiento de nuevos tipos de empleos, que giran en torno a las nuevas tecnologías.

La inteligencia artificial nunca se cansa. Por ello, puede aumentar la productividad del sector de recursos humanos, ya que se realizan tareas 24 horas al día, 7 días a la semana y los 365 días al año.

Desventajas:

Ausencia de emociones a la hora de analizar perfiles o analizar datos. Puede considerarse como una desventaja a la hora de trabajar, pero también como una ventaja para las personas, ya que seguimos siendo imprescindibles para muchas tareas que requieren de una mayor empatía.

Ausencia de creatividad.

Exclusividad de su uso por parte de empresas más grandes.

Un mal uso de la inteligencia artificial puede dar lugar a consecuencias negativas. Por ejemplo, con la utilización de malwares, phishing, estafas, etc.

Sustitución de ciertos empleos que requieran de labores más repetitivas y mecánicas, ya que se podrán realizar por máquinas a menor coste y de forma más eficiente.

Transformación de empleos. Tendremos que adaptarnos a una nueva realidad.

En conclusión, la aplicación de la inteligencia artificial en recursos humanos, así como en otros departamentos, está dando lugar a grandes cambios en el panorama empresarial.

Grandes cambios que pueden ser de mucha utilidad para las organizaciones.

3 ejemplos inspiradores de empresas que ya aplican la inteligencia artificial en recursos humanos

Son cada vez más las empresas que optan por el uso de la inteligencia artificial en el departamento de recursos humanos.

A continuación te ponermos ejemplos de algunas compañías (que seguramente te suenen) que ya están aplicando las nuevas tecnologías en sus procesos de selección.

¡Aquí van los ejemplos!:

1. Unilever

Esta multinacional que engloba marcas como Hellmann´s, Dove o Frigo lleva a cabo un proceso de selección que se basa en la inteligencia artificial.

Ya lo está implementando en países como España, Irlanda y Reino Unido.

Gracias a este sistema de elección de candidatos, esta empresa elige, entre miles de postulantes, a los 800 integrantes de su programa Unilever Future Leader´s Program (UFLP).

Hace uso de la inteligencia artificial de la siguiente forma:

Los candidatos rellenan un formulario que se halla en la web.

Luego realizan 12 juegos online en 20 minutos, que sirven para evaluar sus habilidades para resolver problemas, pensar de forma analítica, agilidad, etc.

La inteligencia artificial extrae el perfil de cada candidato y selecciona a los que mejor encajan según los valores de la empresa.

Los perfiles que hayan sido seleccionados pasan a la siguiente fase.

2. L’Oréal España

En la misma línea que Unilever, esta empresa utiliza la inteligencia artificial para agilizar el proceso de selección de los candidatos de su programa para recién graduados.

Hace uso de la inteligencia artificial de la siguiente forma:

Los candidatos rellenan un formulario que se halla en la web.

Los candidatos tienen que responder unas preguntas cortas para proceder a la evaluación de su perfil.

Los candidatos tienen que realizar un videocurrículum motivacional.

Los perfiles que hayan sido seleccionados, en virtud de sus habilidades, tendrán que enfrentarse a una dinámica de grupo.

3. McDonald´s

Esta cadena de comida rápida sufre unos altos niveles de rotación del personal. No es nada fácil cubrir las vacantes en poco tiempo.

Es por ello que la aplicación de la inteligencia artificial en los procesos de selección en esta empresa es indispensable.

McDonalds´s hace uso de la inteligencia artificial de la siguiente forma:

Un chatbot realiza la primera entrevista a los candidatos. Formula preguntas cortas para analizar sus perfiles en cuestión de segundos.

Una vez analizado el perfil, el sistema informático decide si el candidato es apto o no para el trabajo.

En conclusión, la inteligencia artificial ha llegado a las empresas para quedarse.

Y concretamente, como venimos explicando en el post, en el ámbito de los recursos humanos ha demostrado cómo facilita la vida de los profesionales en múltiples aspectos (reclutamiento, experiencia de los empleados, predicciones, etc.).

Por ello, aunque el uso de las nuevas tecnologías en las empresas a veces genera incertidumbre y miedo, la aplicación de la inteligencia artificial en recursos humanos es una realidad, ya que está generando un impacto muy positivo.

Y de cara al futuro se espera que su uso se extienda a muchas más empresas y sectores.

Pero por ahora la inteligencia artificial tiene que recorrer un largo camino, sobre todo en el área de recursos humanos.

¡Cuéntanos!

¿Crees que la aplicación de la inteligencia artificial en recursos humanos es esencial para agilizar el trabajo en este sector?

Te leemos.

10 ejemplos exitosos de Inteligencia Artificial en las empresas

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:

Modelos de filtrado colaborativo: procesan datos sobre el comportamiento del usuario en relación con otros usuarios de plataformas similares. Modelos de procesamiento de lenguaje natural: procesan datos sobre lo que dicen los usuarios de Internet sobre el catálogo de Spotify. 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.

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.

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:

innovadores; primeros en adoptar; mayoría temprana; mayoría tardía; 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.