Más de 100 casos de uso de IA con ejemplos de la vida real en .
Cem Dilmegani
actualizado el Abr 16, 2026
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Durante mis casi dos décadas de experiencia implementando soluciones de análisis avanzado e IA en empresas, he constatado la importancia de la selección de casos de uso. Analicé más de 100 casos de uso de IA , sus ejemplos reales y los clasifiqué por función empresarial e industria. Siga los enlaces a continuación según su área de especialización:
- Casos de uso de la IA para funciones empresariales: análisis , atención al cliente , ciberseguridad , datos , finanzas , recursos humanos , marketing , operaciones , ventas , estrategia y aspectos legales , y tecnología .
- Casos de uso de la IA en diversos sectores: automoción y dispositivos autónomos , educación , moda , tecnología financiera (fintech) , tecnología sanitaria (healthTech) , fabricación , organizaciones sin ánimo de lucro , comercio minorista y telecomunicaciones .
- Otros casos de uso de la IA
Para todas las aplicaciones de IA empresarial y sus ejemplos/casos de estudio reales, puede filtrar:
Casos de uso con ejemplos reales
Procesamiento del lenguaje natural
Capacitar a las máquinas para que comprendan, interpreten y generen lenguaje humano para la comunicación, el análisis y la automatización.
Detección de fraude
Identificar transacciones y comportamientos sospechosos para prevenir pérdidas financieras y delitos cibernéticos.
Mantenimiento predictivo
Predecir las fallas de los equipos para programar el mantenimiento y reducir el tiempo de inactividad.
Previsión de ventas
Predecir las tendencias de ventas futuras para orientar la planificación empresarial y la asignación de recursos.
Generación de clientes potenciales
Identificar y captar clientes potenciales mediante la segmentación basada en datos.
Marketing personalizado
Personalizar la publicidad y las recomendaciones de contenido en función del comportamiento del usuario.
Automatización de la entrada de datos
Sustituye la introducción manual de datos por una automatización inteligente, lo que reduce los errores humanos y aumenta la velocidad de procesamiento de datos en todos los sistemas.
Procesamiento de facturas
Automatizar la extracción, validación y procesamiento de facturas para optimizar las operaciones financieras y reducir errores.
Gestión de la cadena de suministro
Gestionar y optimizar los procesos de logística, aprovisionamiento y distribución para lograr mayor eficiencia y reducción de costes.
Optimización de la cadena de suministro
Mejorar la visibilidad y la eficiencia de la cadena de suministro mediante análisis predictivos y automatización.
Optimización de inventario
Gestión de los niveles de existencias mediante estrategias automatizadas de previsión de la demanda y reposición.
Cumplimiento
Garantizar el cumplimiento normativo mediante la monitorización, la elaboración de informes y la evaluación de riesgos automatizadas.
Inteligencia artificial conversacional y chatbots
Mejora el servicio al cliente mediante la automatización de respuestas, el enrutamiento de consultas y la integración con sistemas de back-end para el acceso a datos en tiempo real.
Seguimiento de KPI
Automatiza la recopilación, visualización y alerta de indicadores clave de rendimiento, proporcionando información en tiempo real para la toma de decisiones.
Análisis de clientes
Analizar el comportamiento y las tendencias de los clientes para optimizar las estrategias comerciales y la interacción con ellos.
Gestión de la fuerza laboral
Optimizar la asignación y la planificación de la fuerza laboral para mejorar la eficiencia y reducir los costos.
Optimización de red
Optimización del rendimiento de la red en términos de velocidad, fiabilidad y utilización de recursos.
Análisis en tiempo real
Procesamiento y análisis de datos al instante para una toma de decisiones oportuna.
Clasificación de llamadas
Clasificar las llamadas según el tema, el sentimiento o la urgencia.
Detección de intención de llamada
Identificar el propósito de las llamadas de los clientes para optimizar las respuestas.
Aprendizaje automático automatizado (AutoML)
Simplificando la creación de modelos de aprendizaje automático sin necesidad de amplios conocimientos especializados.
Geoanálisis
Analizar datos georreferenciados para descubrir patrones y tendencias espaciales.
Integración de datos
Combinar datos de múltiples fuentes para un acceso y análisis unificados.
Etiquetado de datos
Anotar datos para mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Visualización de datos
Representación de datos complejos mediante gráficos y diagramas intuitivos.
Transformación de datos
Convertir los datos a formatos adecuados para su análisis y procesamiento.
Preparación de datos
Limpieza y estructuración de datos para su análisis y modelado.
Gestión/monitorización de datos
Garantizar la coherencia, la accesibilidad y la seguridad de los datos.
Automatización del cobro de deudas
Mejorar la recuperación de deudas mediante flujos de trabajo y comunicación automatizados.
Concesión de créditos y calificación crediticia
Evaluación de la solvencia y el riesgo en función del análisis de datos.
Recuperación de préstamos
Automatización de estrategias para el seguimiento y la recuperación de préstamos impagados.
Supervisión de empleados
Seguimiento de la actividad de los empleados para optimizar la productividad y el cumplimiento normativo.
Gestión del desempeño
Supervisar y mejorar la eficiencia y los resultados de la fuerza laboral.
Bots de ventas minoristas
Ayudar a los clientes con recomendaciones de productos y transacciones.
Gestión del conocimiento
Organizar y optimizar el acceso a la información para lograr mayor eficiencia.
Tutoría
Proporcionar asistencia educativa basada en inteligencia artificial y aprendizaje personalizado.
Análisis de datos de pacientes
Extraer información valiosa de los datos médicos para mejorar la atención sanitaria.
Medicina personalizada
Adaptación de los tratamientos en función de los datos de salud individuales.
descubrimiento de fármacos
Acelerar la investigación farmacéutica mediante análisis basados en inteligencia artificial.
Diagnóstico asistido/automatizado
Brindamos apoyo a los profesionales de la salud con diagnósticos basados en inteligencia artificial.
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Función empresarial
Casos de uso de la IA generativa
La IA generativa implica que los modelos de IA generen resultados para tareas en las que no existe una única respuesta correcta (por ejemplo, la escritura creativa). Desde el lanzamiento de ChatGPT , su popularidad se ha disparado. Entre sus aplicaciones se incluyen la creación de contenido para marketing, la generación de código de software, el diseño de interfaces de usuario y muchas otras.
Para más información: Casos de uso de IA generativa .
Figura 1: El aumento de “IA generativa” en Google.
Casos de uso de la IA para funciones empresariales
Estas son las aplicaciones de inteligencia artificial más comunes que abarcan marketing, ventas, servicio al cliente, seguridad, datos, tecnología y otros procesos.
> Analítica
Soluciones generales
- Plataforma de análisis: Capacite a sus empleados con datos y herramientas unificadas para realizar análisis avanzados, identificar problemas rápidamente y obtener información valiosa a partir de los datos.
- Servicios de análisis : Satisfaga sus necesidades de análisis personalizadas con estos proveedores de soluciones integrales. Los proveedores le ayudan a alcanzar sus objetivos comerciales ofreciendo soluciones llave en mano.
- Aprendizaje automático automatizado (autoML) : Las máquinas con inteligencia artificial pueden ayudar a los científicos de datos a optimizar los modelos de aprendizaje automático. Con el auge de las capacidades de datos y análisis, la automatización es cada vez más esencial en la ciencia de datos. AutoML automatiza tareas de aprendizaje automático que consumen mucho tiempo, como la entrada de datos, lo que permite a las empresas implementar modelos y automatizar procesos con mayor rapidez.
Soluciones especializadas
- Análisis conversacional : Aproveche las interfaces conversacionales para analizar los datos de su negocio. El procesamiento del lenguaje natural le ayuda a trabajar con datos de voz y mucho más, permitiendo el análisis automatizado de reseñas y sugerencias.
- Análisis de comercio electrónico : Sistemas de análisis especializados diseñados para gestionar el aumento exponencial de datos en el comercio electrónico. Optimice su embudo de ventas y el tráfico de clientes para maximizar sus ganancias.
- Plataforma de geoanálisis : Analice imágenes satelitales detalladas para obtener información predictiva. Utilice datos espaciales para alcanzar sus objetivos comerciales y capturar cambios en tiempo real en cualquier paisaje.
- Reconocimiento de imágenes y análisis visual : Analice datos visuales mediante sistemas avanzados de reconocimiento de imágenes y vídeo. Extraiga información valiosa de grandes volúmenes de imágenes y vídeos.
- Análisis en tiempo real : Obtenga información en tiempo real para tomar decisiones urgentes. Actúe con rapidez para mantener sus indicadores clave de rendimiento (KPI). Utilice el aprendizaje automático para explorar datos no estructurados sin interrupciones.
Servicio al cliente
- Análisis de llamadas : Utilice análisis avanzados de datos de llamadas para descubrir información valiosa que mejore la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. Identifique patrones y optimice sus resultados analizando las opiniones de los clientes a través de datos de voz, lo que le permitirá detectar áreas de mejora.
- Ejemplo real: Sestek indica que ING Bank observó un aumento del 15 % en la puntuación de calidad de ventas y una disminución del 3 % en las tasas generales de silencio después de integrar la IA en sus sistemas de contacto .
- Clasificación de llamadas : Aproveche el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender las intenciones del cliente, lo que permite a los agentes centrarse en actividades de mayor valor añadido. Identifique la naturaleza de las necesidades del cliente antes de redirigir las llamadas, asegurando que el departamento adecuado se encargue del problema. Este enfoque mejora la eficiencia y aumenta los índices de satisfacción.
- Descubrimiento de la intención de llamada : Aproveche el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático para estimar y gestionar la intención del cliente (por ejemplo, la deserción) y así mejorar la satisfacción y las métricas comerciales. Analizar el sentimiento del cliente a través del nivel y el tono de voz puede revelar microemociones que influyen en la toma de decisiones. Descubra cómo detectar la intención del cliente con el reconocimiento de intención de chatbot .
- Chatbot para atención al cliente (solución de autoservicio) : A medida que mejoran los algoritmos de IA, los chatbots pueden comprender consultas más complejas. Cree chatbots inteligentes y con capacidad de autoaprendizaje, disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, que gestionen la mayoría de las consultas y transfieran a los clientes a agentes humanos cuando sea necesario. Esto reduce los costos de atención al cliente y aumenta la satisfacción, permitiendo que los representantes humanos se centren en necesidades más específicas de los clientes. Lea más sobre chatbots en atención al cliente o descubra plataformas de chatbots .
- Análisis de chatbots : Analice las interacciones de los clientes con su chatbot para evaluar su rendimiento general. Identifique deficiencias y áreas de mejora, y mida la satisfacción del cliente con el chatbot.
- Pruebas de chatbots : Utilice marcos de prueba semiautomatizados y automatizados para evaluar el rendimiento del chatbot antes de su implementación. Evite fallos catastróficos identificando las debilidades en el flujo conversacional.
- Análisis de contacto con el cliente : Aplique análisis avanzados a todos los datos de contacto con el cliente para obtener información valiosa que mejore la satisfacción y la eficiencia. Utilice el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para lograr mayores índices de satisfacción.
- Sugerencias de respuesta para el servicio al cliente : Los bots escuchan las llamadas de los agentes y sugieren respuestas basadas en las mejores prácticas para mejorar la satisfacción del cliente y estandarizar la experiencia. Este enfoque también puede aumentar las ventas adicionales y cruzadas al proporcionar las sugerencias adecuadas.
- Gestión de incidencias y escucha social : Utilice el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión artificial para identificar a los clientes que necesitan contacto y responder automáticamente o asignarlos a los agentes adecuados, mejorando así su satisfacción. Analice los datos de las redes sociales para determinar a quién vender y qué productos ofrecer.
- Enrutamiento de llamadas Intelligent : Dirija las llamadas a los agentes más calificados disponibles. Los sistemas de enrutamiento Intelligent utilizan datos de todas las interacciones con los clientes para optimizar la satisfacción. Al considerar los perfiles de los clientes y el desempeño de los agentes, puede asignar el servicio adecuado al agente adecuado para lograr puntuaciones netas de promotores superiores. No dude en leer estudios de caso sobre cómo asignar al cliente adecuado al agente correcto en nuestro artículo sobre ejemplos de IA emocional .
- Análisis de encuestas y reseñas : Utilice el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar los campos de texto de encuestas y reseñas, descubriendo información valiosa que mejora la satisfacción. Automatice el proceso asignando palabras clave relevantes a las puntuaciones adecuadas, reduciendo así el tiempo necesario para generar informes.
- Ejemplo real: Protobrand solía analizar manualmente las reseñas mediante codificación manual, pero ahora automatiza gran parte del trabajo con Gavagai, lo que permite a la empresa gestionar mayores volúmenes de datos y realizar análisis de forma eficiente. Obtenga más información sobre el análisis de encuestas en nuestro artículo relacionado .
- Autenticación por voz : Autentique a sus clientes sin contraseñas mediante reconocimiento biométrico de voz, mejorando la satisfacción y minimizando los problemas derivados del olvido de contraseñas. Los clientes pueden acceder a información confidencial con su identificador de voz único, lo que proporciona una alternativa segura a los métodos de autenticación tradicionales, como los dígitos del número de la seguridad social.
Ciberseguridad
DLP
El software de prevención de pérdida de datos (DLP) aprovecha las tecnologías de IA para lograr
- Detección en tiempo real de datos sensibles más allá de los identificados mediante enfoques basados en reglas.
- Intel Control de acceso inteligente que aprende de los patrones de acceso a datos permitidos para reducir los falsos positivos
Para obtener más información, consulte las mejores prácticas para el uso de IA en DLP .
Monitoreo de red
Entre los casos de uso típicos se incluyen:
- Detección de Anomaly en el tráfico de red para identificar ciberataques
- Optimización automatizada de la red para gestionar los picos de carga al menor coste posible sin perjudicar la experiencia del usuario.
Ejemplos reales: IA en la monitorización de redes.
> Datos
- Plataforma de limpieza y validación de datos : Evite la mala calidad de los datos de entrada garantizando su calidad con procesos y herramientas de limpieza adecuados. Automatice el proceso de validación utilizando fuentes de datos externas. Programe limpiezas de mantenimiento periódicas y mejore la calidad de los datos.
- Integración de datos : Combine sus datos de diferentes fuentes para obtener información valiosa y relevante. El tráfico de datos depende de múltiples plataformas. Por lo tanto, gestionar este enorme volumen de datos y estructurarlos en un formato comprensible será fundamental. Mantenga su lago de datos disponible para análisis posteriores.
- Gestión y monitorización de datos : Mantenga sus datos en alta calidad para análisis avanzados. Ajuste la calidad filtrando los datos entrantes. Ahorre tiempo automatizando tareas manuales y repetitivas.
- Plataforma de preparación de datos : Prepare sus datos, transformándolos de formatos sin procesar con problemas de calidad a un formato limpio y listo para el análisis. Utilice plataformas de extracción, transformación y carga (ETL) para optimizar sus datos antes de almacenarlos en un repositorio de datos.
- Transformación de datos : Transforme sus datos para prepararlos para análisis avanzados. Si no están estructurados, ajústelos al formato requerido.
- Visualización de datos : Visualice sus datos para un mejor análisis y toma de decisiones. Deje que los paneles de control hablen por sí solos. Transmita su mensaje de forma más sencilla y atractiva.
- Etiquetado de datos : A menos que utilice sistemas de aprendizaje no supervisado, necesita datos etiquetados de alta calidad. Etiquete sus datos para entrenar sus sistemas de aprendizaje supervisado. Los sistemas con intervención humana etiquetan automáticamente sus datos y utilizan la colaboración colectiva para etiquetar aquellos puntos de datos que no pueden etiquetarse automáticamente con precisión.
- Datos sintéticos : Las computadoras pueden crear datos sintéticos artificialmente para realizar ciertas operaciones. Estos datos se utilizan generalmente para probar nuevos productos y herramientas, validar modelos y satisfacer las necesidades de la IA. Las empresas pueden simular situaciones desconocidas y tomar las precauciones necesarias con la ayuda de datos sintéticos. Además, superan las limitaciones de privacidad, ya que no exponen datos reales. Por lo tanto, los datos sintéticos constituyen una solución inteligente de IA para que las empresas simulen eventos futuros y consideren posibles escenarios. Puede encontrar más información sobre datos sintéticos ennuestro artículo relacionado .
> Energía
- Optimización de redes inteligentes: La IA puede ayudar a equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real prediciendo los patrones de consumo energético, integrando fuentes de energía renovables de forma más eficiente y detectando anomalías en la red. De esta manera, permite mejorar la resiliencia de las soluciones de redes inteligentes y reducir las interrupciones del suministro.
- Previsión del consumo energético: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a predecir el consumo energético a corto y largo plazo a nivel de edificio, distrito o nacional. Estas predicciones permiten ajustar la producción a la demanda, optimizar las estrategias de precios y garantizar la eficiencia energética tanto en entornos residenciales como industriales.
- Mantenimiento predictivo en infraestructuras energéticas: La IA se puede aplicar para monitorizar turbinas, transformadores y oleoductos, detectando así los primeros indicios de fallos. Esto ayuda a reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los activos y disminuir los costes de mantenimiento mediante predicciones basadas en datos y sistemas de alerta automatizados.
- Previsión de energías renovables: Las funciones de IA pueden mejorar la precisión de las previsiones de generación solar y eólica basándose en datos meteorológicos, históricos y de sensores. De esta forma, los usuarios pueden optimizar la integración de las energías renovables en la matriz energética, reduciendo al mismo tiempo la dependencia de fuentes de combustibles fósiles de respaldo.
- Optimización del comercio de energía: El aprendizaje por refuerzo y el análisis avanzado permiten tomar decisiones comerciales en tiempo real y ajustadas al riesgo en mercados energéticos volátiles. Maximiza las ganancias y minimiza los desequilibrios mediante la identificación de estrategias de licitación óptimas.
- Gestión de la respuesta a la demanda energética: Los modelos de IA pueden controlar y automatizar el consumo de energía durante los periodos de máxima demanda. De esta forma, las empresas pueden ajustar el consumo de manera inteligente en función de la tarificación dinámica, las condiciones ambientales y el comportamiento del usuario para reducir la presión sobre la red eléctrica y los costes.
- Optimización del diseño de reactores de fusión: El aprendizaje automático (ML) puede optimizar los diseños de estelaradores, acelerando el desarrollo de energía de fusión limpia y segura. Los modelos de ML actúan como sustitutos de simulaciones físicas complejas, lo que permite iteraciones de diseño más rápidas y eficientes. Simplifique los requisitos de ingeniería, reduzca los costos y acerque la energía de fusión a la realidad combinando el modelado científico con la innovación impulsada por la IA.
Finanzas
La función financiera, liderada por el director ejecutivo, realiza numerosas tareas repetitivas que implican habilidades cuantitativas, lo que la convierte en una candidata idónea para la transformación mediante IA:
- Recordatorios de facturación : Aproveche los servicios de facturación accesibles que recuerdan a sus clientes que paguen mediante mensajes generativos impulsados por IA .
- Automatización de facturas y cuentas por pagar : El procesamiento de facturas es un proceso altamente repetitivo que muchas empresas realizan manualmente. Esto genera errores humanos y altos costos, especialmente cuando se procesa un gran volumen de documentos. Las soluciones de automatización de facturas pueden extraer datos relevantes de facturas en diferentes formatos (por ejemplo, PDF, facturas electrónicas), realizar la validación automática de facturas y seleccionar los códigos de gastos correctos, minimizando la intervención humana a casos excepcionales. La automatización de facturas está disponible en la mayoría de los sistemas ERP mediante complementos. Para ver ejemplos específicos de ERP, consulte:
Para obtener más información, consulte los casos de uso de IA en la automatización de cuentas por pagar .
> RRHH
- Monitoreo de empleados : Supervise a sus empleados para medir mejor su productividad. Proporcione métricas objetivas para evaluar su desempeño. Pronostique su rendimiento general gracias a la disponibilidad de grandes cantidades de datos.
- Contratación : La contratación es un juego de predicción: ¿Qué candidato, comenzando en un puesto específico, contribuirá más a la empresa? Las mejores capacidades de procesamiento de datos de las máquinas y los chatbots de reclutamiento potencian a los empleados de RR. HH. en diversas partes de la contratación, como encontrar candidatos cualificados, entrevistarlos con bots para comprender si encajan en el puesto o evaluar los resultados de sus evaluaciones para decidir si deben recibir una oferta.
- Análisis de RR. HH.: Los servicios de análisis de RR. HH. son como la voz del análisis de los empleados. Analice los datos de su plantilla y tome mejores decisiones de RR. HH. Obtenga información práctica y sugerencias efectivas para una mayor satisfacción de los empleados.
- Gestión de la retención de personal : Prediga qué empleados tienen más probabilidades de irse y mejore su satisfacción laboral para retenerlos. Identifique las razones subyacentes que los impulsan a buscar nuevas oportunidades. Al mantenerlos en su organización, reduzca la pérdida de capital humano.
- Gestión del desempeño : Gestiona el desempeño de tus empleados de forma eficaz y justa sin afectar su motivación. Monitorea sus indicadores clave de rendimiento (KPI) en tu panel de control y proporciona retroalimentación en tiempo real. Esto aumentará la satisfacción de los empleados y reducirá la rotación de personal en tu organización. Potencia al máximo el potencial profesional de tus empleados con las herramientas adecuadas.
También puedes leer nuestro artículo sobre las tendencias en tecnología de recursos humanos .
Marketing
Una encuesta realizada en 2021 entre profesionales del marketing a nivel mundial reveló que el 41% de los encuestados observó un aumento en el crecimiento de los ingresos y una mejora en el rendimiento gracias al uso de la IA en sus campañas de marketing.
El marketing se puede resumir como llegar al cliente con la oferta adecuada, el mensaje correcto, en el momento preciso y a través del canal correcto, aprendiendo continuamente. Para lograr el éxito, las empresas pueden aprovechar las herramientas de IA para conocer mejor a sus clientes, crear contenido más atractivo y realizar campañas de marketing personalizadas. La IA puede proporcionar información precisa y sugerir soluciones de marketing inteligentes que se reflejen directamente en las ganancias con datos de clientes. A continuación, se presentan los tres principales casos de uso de la IA en marketing:
- Análisis de marketing : Los sistemas de IA aprenden, analizan y miden las estrategias de marketing. Estas soluciones rastrean la actividad en los medios y proporcionan información valiosa sobre las relaciones públicas para identificar los factores que impulsan la interacción, el tráfico y los ingresos. Como resultado, las empresas pueden ofrecer servicios de marketing más eficaces y precisos a sus clientes. Además de las relaciones públicas, el análisis de marketing con IA permite a las empresas identificar con mayor precisión sus grupos de clientes. Al descubrir a sus clientes fieles, las empresas pueden desarrollar estrategias de marketing efectivas y volver a dirigirse a aquellos clientes que ya han mostrado interés en sus productos o servicios. Para obtener más información sobre el análisis de marketing con IA, consulte este artículo .
- Marketing personalizado: Cuanto mejor comprendan las empresas a sus clientes, mejor les atenderán. La IA puede ayudarlas en esta tarea y brindarles experiencias personalizadas. Por ejemplo, imagina que visitaste una tienda online, viste un producto pero no lo compraste. Después, ves ese mismo producto en anuncios digitales. Además, las empresas pueden enviar correos electrónicos personalizados u ofertas especiales y recomendar nuevos productos que se ajusten a los gustos de los clientes.
- Marketing contextual : Puedes aprovecharla visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender el contexto en el que se mostrarán tus anuncios. Con la publicidad contextual, puedes proteger tu marca y aumentar la eficacia del marketing al garantizar que tu mensaje se ajuste al contexto, dando vida a las imágenes estáticas de la web con tus mensajes.
Para más información, consulta los casos de uso de la IA en marketing o la IA para el email marketing . El software de email marketing con IA es una de las primeras herramientas de IA con las que deberían trabajar los profesionales del marketing.
> Operaciones
- Automatización Cognitiva / Intelligent : Combine la automatización robótica de procesos (RPA) con IA para automatizar procesos complejos con información no estructurada. Digitalice sus procesos en semanas sin reemplazar los sistemas heredados , lo que puede llevar años. Los bots pueden operar en sistemas heredados aprendiendo de las instrucciones y acciones de su personal. Aumente sus índices de eficiencia y rentabilidad. Mejore la velocidad y la precisión, y mucho más. Consulte los casos de uso de automatización inteligente para obtener más información.
- Implementación de Automatización Robótica de Procesos (RPA) : Implementar soluciones RPA requiere esfuerzo. Es necesario identificar los procesos adecuados. Si se va a utilizar un robot basado en reglas, este debe programarse. Además, es necesario responder a las preguntas de los empleados. Por ello, la mayoría de las empresas recurren a algún tipo de ayuda externa. Generalmente, las empresas de subcontratación, los consultores y los integradores de TI están dispuestos a proporcionar personal temporal para llevar a cabo esta tarea.
- Minería de procesos : Aproveche los algoritmos de minería de procesos para analizar sus procesos y comprenderlos en detalle. Las herramientas de minería de procesos ofrecen información valiosa sobre sus procesos actuales en el menor tiempo posible, como se demuestra en los estudios de caso . Consulte los casos de uso y beneficios de la minería de procesos para obtener más información.
- Mantenimiento predictivo : Realice el mantenimiento predictivo de sus robots y demás maquinaria para minimizar las interrupciones en las operaciones. Implemente análisis de big data para estimar los factores que probablemente impactarán su flujo de caja futuro. Optimice el gasto en activos fijos (PP&E) obteniendo información sobre los posibles factores.
- Optimización de inventario y cadena de suministro : Aproveche el aprendizaje automático para optimizar su inventario y cadena de suministro. Analice los posibles escenarios según las diferentes demandas de los clientes. Reduzca su stock, controle sus gastos y maximice la rotación de inventario. Aumente su impacto en la cadena de valor.
Administración
- Gestión de edificios : Los sensores y el análisis avanzado mejoran la gestión de edificios. Integre sistemas IoT en su edificio para reducir el consumo de energía y mucho más. Aumente los datos disponibles implementando las herramientas de recopilación de datos adecuadas para una gestión eficaz del edificio.
- Asistente digital : Los asistentes digitales son lo suficientemente avanzados como para reemplazar a los asistentes reales en la comunicación por correo electrónico. Inclúyelos en tus correos para programar reuniones. Ya han programado cientos de miles de reuniones.
> Ventas
Preventa
- Previsión de ventas: La IA permite realizar previsiones de ventas automáticas y precisas basadas en todos los contactos con los clientes y los resultados de ventas anteriores. Pronostique las ventas con precisión de forma automática, basándose en todos los contactos con los clientes y los resultados de ventas anteriores. Dé a su equipo de ventas más tiempo y aumente la precisión de las previsiones.
- Ejemplo real: Hewlett Packard Enterprise indica que ha experimentado un aumento de cinco veces en la simplicidad, la velocidad y la precisión de sus pronósticos gracias a las herramientas de previsión de ventas de Clari.
- Generación de clientes potenciales : utilice un perfil de datos completo de sus visitantes para identificar con qué empresas deben contactar sus representantes de ventas. Genere clientes potenciales para sus representantes de ventas aprovechando las bases de datos y las redes sociales.
Ventas
- Automatización de la entrada de datos de ventas: Los datos de diversas fuentes se copiarán de forma sencilla e inteligente en su CRM. Sincronice automáticamente el calendario, la libreta de direcciones, los correos electrónicos, las llamadas telefónicas y los mensajes de su equipo de ventas con su sistema CRM. Disfrute de una mayor visibilidad y análisis de las ventas, a la vez que libera tiempo para que su personal de ventas se dedique a ellas.
- Puntuación predictiva de ventas/clientes potenciales: Utilice IA para potenciar las ventas predictivas. Califique los clientes potenciales para priorizar las acciones de los representantes de ventas según la puntuación y los factores de contacto. La previsión de ventas se automatiza con mayor precisión gracias al acceso detallado de los sistemas a la puntuación de los clientes potenciales y al rendimiento de los representantes de ventas. Para calificar a los clientes potenciales, estos sistemas utilizan datos de transacciones anonimizados de sus clientes, es decir, datos de ventas de cada cliente en particular. Para evaluar los factores de contacto, estos sistemas utilizan datos anonimizados y analizan todos los contactos con los clientes, como correos electrónicos y llamadas.
- Capacitación de agentes basada en IA : Tanto la IA como la IA emocional pueden aprovecharse para capacitar a los representantes de ventas y a los empleados de servicio al cliente mediante:
- Sugerencias de respuesta para representantes de ventas: La IA sugerirá respuestas durante conversaciones en vivo o mensajes escritos con clientes potenciales. Los bots escucharán las llamadas de los agentes y sugerirán las mejores prácticas para mejorar la efectividad de las ventas.
- Sugerencias de acción para los representantes de ventas : Analizaremos las acciones y los clientes potenciales de sus representantes para sugerirles la mejor solución. Esta solución personalizada les ayudará a encontrar la manera correcta de abordar cada situación. El historial de datos y el perfil del agente le permitirán obtener mejores resultados, lo que se traduce en una mayor satisfacción del cliente.
- Personalización y análisis del contenido de ventas: Se analizan las preferencias y el comportamiento de navegación de los clientes potenciales de alta prioridad para ofrecerles el contenido adecuado, orientado a responder sus preguntas más importantes. Personalice su contenido de ventas y analice su efectividad para lograr una mejora continua.
- Bot de ventas para tiendas : Utiliza bots en tu tienda para responder las preguntas de los clientes y promocionar productos. Interactúa con el cliente adecuado analizando su perfil. La visión artificial te ayudará a ofrecer la acción correcta según las características y gestos del cliente.
- Automatización de la organización de reuniones (Asistente digital): Deje que un asistente digital se encargue de organizar las reuniones y libere tiempo de sus representantes de ventas. Defina los objetivos prioritarios y mantenga altos sus indicadores clave de rendimiento (KPI).
- Ventas prescriptivas : La mayoría de los procesos de venta existen en la mente de los representantes de ventas. Estos interactúan con los clientes en función de sus diferentes hábitos y observaciones. Los sistemas de ventas prescriptivas prescriben el contenido, el canal de interacción, la frecuencia y el precio basándose en datos de clientes similares .
- Chatbot de ventas : Los chatbots son ideales para responder las primeras preguntas de los clientes. Si el chatbot determina que no puede atender adecuadamente al cliente, puede transferirlo a un agente humano. Deje que los bots inteligentes, con capacidad de autoaprendizaje y que funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, se encarguen de los primeros contactos con los clientes potenciales. Los clientes potenciales de alto valor y con buena capacidad de respuesta serán contactados por agentes humanos, lo que aumentará la efectividad de las ventas.
Análisis de ventas
Como explica Gartner, los sistemas de análisis de ventas ofrecen funcionalidades que permiten realizar análisis, diagnósticos y predicciones, facilitando la manipulación de parámetros, medidas, dimensiones o cifras como parte de un proceso analítico o de planificación. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden automatizar la recopilación de datos y ofrecer soluciones para mejorar el rendimiento de las ventas. Para obtener información más detallada, consulte nuestro artículo sobre análisis de ventas .
- Análisis de contactos de ventas con clientes : Analice todos los contactos con los clientes, incluidas las llamadas telefónicas o los correos electrónicos, para comprender qué comportamientos y acciones impulsan las ventas. Análisis avanzado de todos los datos de llamadas de ventas para descubrir información valiosa que permita aumentar la eficacia de las ventas.
- Análisis de llamadas de ventas : Análisis avanzado de datos de llamadas para descubrir información valiosa que aumente la efectividad de las ventas. Vea el rendimiento de su flujo de conversación. La integración de datos de llamadas le ayudará a identificar el rendimiento de cada componente de su embudo de ventas.
- Atribución de ventas : Aproveche el big data para atribuir con precisión las ventas a las actividades de marketing y ventas. Descubra qué etapa de su embudo de ventas tiene mejor rendimiento. Identifique la parte con bajo rendimiento gracias a la información obtenida mediante el análisis.
- Remuneración de ventas : Determine los niveles de remuneración adecuados para su personal de ventas. Defina el mecanismo de incentivos idóneo para los representantes de ventas. Utilice los datos de ventas para proporcionar indicadores objetivos y mejorar continuamente el rendimiento de sus representantes.
Para obtener más información sobre la IA en ventas .
Estrategia y Asuntos Legales
- Preparación de presentaciones : Las presentaciones de la alta dirección en la mayoría de las empresas incluyen diapositivas (por ejemplo, PowerPoint). El software de presentaciones con IA generativa puede preparar diapositivas a partir de indicaciones.
Los asesores legales pueden confiar en la IA para:
- Redacción de contratos
- Revisión de contratos
- Investigación jurídica
Para más información: Software de IA legal
> Tecnología
- Desarrollo de IA y aplicaciones sin código : Plataformas de IA y desarrollo de aplicaciones para tus proyectos personalizados. Tu equipo de desarrollo interno puede crear soluciones originales que se adapten a las necesidades específicas de tu negocio.
- Análisis y Predicción Intel para la Seguridad : Analice los flujos de datos sobre la actividad cibernética general, así como los datos de comportamiento dentro de la red de una organización, para obtener información útil que ayude a los analistas a predecir y frustrar ataques inminentes. Integre fuentes de datos externas para estar al tanto de las amenazas cibernéticas globales y actuar con prontitud. Mantenga su infraestructura tecnológica intacta o minimice las pérdidas.
- Gestión del conocimiento : La gestión del conocimiento empresarial permite el almacenamiento y la recuperación eficaces y sencillos de los datos de la empresa, garantizando la memoria organizacional. Mayor colaboración al asegurar que las personas adecuadas trabajen con los datos correctos. Integración organizacional fluida a través de plataformas de gestión del conocimiento.
- Bibliotecas/SDK/API de procesamiento del lenguaje natural : Aproveche las bibliotecas/SDK/API de procesamiento del lenguaje natural para crear de forma rápida y rentable sus propios sistemas personalizados basados en PLN o para añadir capacidades de PLN a sus sistemas actuales. Un equipo interno adquirirá experiencia y conocimientos sobre estas herramientas. Mayor capacidad de desarrollo e implementación para su empresa.
- Biblioteca/SDK/API de reconocimiento de imágenes : Aproveche las bibliotecas/SDK/API de reconocimiento de imágenes para crear de forma rápida y rentable sus sistemas de procesamiento de imágenes personalizados o para añadir capacidades de procesamiento de imágenes a sus sistemas existentes.
- Comunicaciones seguras : Proteja las comunicaciones de sus empleados, como correos electrónicos o llamadas telefónicas, con criptografía multicapa avanzada y efímera. Mantenga los secretos de su sector a salvo del espionaje corporativo.
- Seguridad mediante engaño : Implemente activos señuelo en una red como cebo para que los atacantes identifiquen, rastreen y neutralicen amenazas de seguridad como ataques avanzados de malware automatizado antes de que causen daños. Mantenga sus datos y tráfico seguros manteniéndolos ocupados con señuelos. Mejore sus capacidades de ciberseguridad contra diversas formas de ciberataques.
- Sistemas autónomos de ciberseguridad : Utilizan sistemas de aprendizaje para responder de forma eficiente e instantánea a las amenazas de seguridad, complementando a menudo el trabajo de los analistas de seguridad. Reduce el riesgo de errores humanos al brindar mayor autonomía a tu ciberseguridad. Los sistemas con IA pueden verificar el cumplimiento de las normas.
- Sistemas de seguridad inteligentes : Sistemas de seguridad autónomos con inteligencia artificial. Funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para brindar la máxima protección. Visión artificial para detectar hasta las anomalías más pequeñas en su entorno. Automatice los procedimientos de respuesta ante emergencias mediante notificaciones instantáneas.
- Biblioteca/SDK/API de aprendizaje automático : Aproveche las bibliotecas/SDK/API de aprendizaje automático para crear de forma rápida y rentable sus sistemas de aprendizaje personalizados o para añadir capacidades de aprendizaje a sus sistemas existentes.
- Desarrollador de IA : Desarrolle sus soluciones personalizadas basadas en IA con empresas con experiencia en el desarrollo de IA. Cree proyectos llave en mano e impleméntelos para la función empresarial específica. Ideal para empresas con capacidades internas limitadas en inteligencia artificial.
- Biblioteca/SDK/API de aprendizaje profundo : Aproveche las bibliotecas/SDK/API de aprendizaje profundo para crear de forma rápida y rentable sus sistemas de aprendizaje personalizados o para añadir capacidades de aprendizaje a sus sistemas.
- Asistencia para desarrolladores : Ayude a sus desarrolladores con IA para que accedan de forma inteligente al conocimiento de programación en la web y aprendan de ejemplos de código sugeridos. Consulte las mejores prácticas para tareas de desarrollo específicas y formule su solución personalizada. Reciba retroalimentación en tiempo real gracias al amplio historial de errores y mejores prácticas de los desarrolladores.
- Consultoría en IA : Ofrecemos servicios de consultoría para apoyar el desarrollo interno de IA, incluyendo proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos. Descubra qué unidades pueden beneficiarse más de la implementación de IA. Optimice su inversión en inteligencia artificial para obtener los mejores resultados gracias a la experiencia de un consultor.
Casos de uso de la IA para las industrias
> Automoción y dispositivos autónomos
Los dispositivos autónomos, como los coches y los drones, están teniendo un impacto en todas las funciones empresariales, desde las operaciones hasta la logística.
- Asistente de conducción : Componentes necesarios y soluciones inteligentes para mejorar la experiencia del conductor en el vehículo. Implementar soluciones de percepción vehicular basadas en IA para una experiencia de conducción óptima.
- Ciberseguridad vehicular : Proteja sus automóviles conectados y autónomos, así como otros vehículos, con soluciones de ciberseguridad inteligentes. Garantice su seguridad mediante mecanismos a prueba de hackeos. Proteja sus sistemas inteligentes de los ataques.
- Sistemas de visión : Sistemas de visión para vehículos autónomos. Integre la detección y el procesamiento de imágenes en su vehículo. Alcance sus objetivos con la ayuda de la visión artificial.
- Vehículos autónomos : Desde la minería hasta la manufactura, los vehículos autónomos están aumentando la eficiencia y la efectividad de las operaciones. Intégrelos en su negocio para lograr una mayor eficiencia. Aproveche el poder de la inteligencia artificial para tareas complejas.
Educación
- Creación de cursos
- Tutoría
Para más información: Aplicaciones de IA generativa en la educación
> Moda
- Diseño creativo
- Prueba virtual
- Análisis de tendencias
Para más información: Aplicaciones de IA generativa en la moda
> FinTech
- Detección de fraude : Aproveche el aprendizaje automático para detectar comportamientos financieros fraudulentos y anómalos, y/o utilice la IA para mejorar el cumplimiento normativo y los flujos de trabajo. Reduzca sus costos operativos limitando su exposición a documentos fraudulentos.
- Seguros e InsurTech : Aproveche el aprendizaje automático para procesar solicitudes de suscripción de manera eficiente y rentable, cotizar precios óptimos , gestionar siniestros eficazmente y mejorar la satisfacción del cliente, al tiempo que reduce costos. Detecte el perfil de riesgo de sus clientes y ofrezca el plan adecuado.
- Plataforma de análisis financiero : Aproveche el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y otras técnicas de IA para el análisis financiero, el comercio algorítmico y otras estrategias o herramientas de inversión.
- Gestión de viajes y gastos : Utilice el aprendizaje profundo para mejorar la extracción de datos de recibos de todo tipo, incluidos los de hoteles, gasolineras, taxis y supermercados. Utilice la detección de anomalías y otros métodos para identificar fraudes y gastos que no cumplen con las normas. Reduzca los flujos de trabajo de aprobación y los costos de procesamiento por unidad.
- Concesión y calificación crediticia : Utilice IA para solicitudes de crédito sólidas. Use modelos predictivos para detectar préstamos potencialmente morosos y actúe en consecuencia. Vea la calificación crediticia potencial de sus clientes antes de que soliciten un préstamo y ofrezca planes personalizados.
- Recuperación de préstamos: Aumente los índices de recuperación de préstamos con mensajes automatizados y que transmitan empatía.
- Asesoramiento automatizado : Utiliza un chatbot financiero con IA y aplicaciones móviles para controlar tus finanzas personales. Define tus objetivos de ahorro o gasto. Tu asistente financiero se encargará del resto y te proporcionará información valiosa para alcanzar tus metas financieras.
- Cumplimiento normativo : Utilice el procesamiento del lenguaje natural para analizar rápidamente textos legales y normativos en busca de problemas de cumplimiento, y hágalo a gran escala. Gestione miles de documentos sin intervención humana.
- Recopilación de datos : Utilice la IA para recopilar de forma eficiente datos externos, como el sentimiento del mercado y otros datos relacionados. Organice los datos para sus modelos financieros y estrategias de negociación.
- Cobranza de deudas : Aproveche la IA para garantizar un proceso de cobranza eficiente y que cumpla con la normativa. Gestione eficazmente cualquier disputa y vea el éxito en la cobranza.
- Banca conversacional : Las instituciones financieras interactúan con sus clientes a través de diversas plataformas de comunicación ( WhatsApp , aplicaciones móviles , sitios web, etc.) mediante herramientas de IA conversacional para aumentar la satisfacción del cliente y automatizar muchas tareas, como la incorporación de nuevos clientes .
> Tecnología sanitaria
- Análisis de datos de pacientes : Analizar datos de pacientes y/o de terceros para obtener información valiosa y sugerir acciones. Mayor precisión mediante diagnósticos asistidos. Reducir las tasas de mortalidad y aumentar la satisfacción del paciente utilizando todos los datos de diagnóstico disponibles para detectar las causas subyacentes de los síntomas.
- Medicamentos y cuidados personalizados : Encuentre los mejores planes de tratamiento según los datos del paciente. Ofrezca soluciones a medida para sus pacientes. Utilizando su historial médico y perfil genético, puede crear un plan de medicación o cuidados personalizado.
- Descubrimiento de fármacos : Encuentre nuevos medicamentos basándose en datos previos e información médica. Reduzca sus costos de I+D y aumente la productividad, logrando así una mayor eficiencia. Integre los datos de la FDA y transforme su proceso de descubrimiento de fármacos al identificar desajustes en el mercado y conocer las tasas de aprobación o rechazo de la FDA.
- Priorización y clasificación en tiempo real : Análisis predictivo de datos de pacientes para una priorización y clasificación precisas de casos en tiempo real. Gestione el flujo de pacientes mediante la automatización. Integre su centro de llamadas y utilice herramientas de procesamiento del lenguaje para extraer información, priorizar a los pacientes que necesitan atención urgente y reducir los índices de error. Elimine las decisiones propensas a errores optimizando la atención al paciente.
- Diagnóstico precoz : Analizar afecciones crónicas mediante datos de laboratorio y otros datos médicos para un diagnóstico temprano. Proporcionar un informe detallado sobre la probabilidad de desarrollar ciertas enfermedades con datos genéticos. Integrar el plan de atención adecuado para eliminar o reducir los factores de riesgo.
- Diagnóstico y prescripción asistidos o automatizados : Sugiera el mejor tratamiento según la sintomatología del paciente y otros datos. Implemente mecanismos de control que detecten y prevengan posibles errores de diagnóstico. Determine qué compuesto activo es más eficaz para ese paciente en particular. Obtenga las estadísticas adecuadas para una gestión de la atención superior.
- Gestión del embarazo : Monitoriza la salud de la madre y el feto para reducir las preocupaciones maternas y facilitar el diagnóstico precoz. Utiliza el aprendizaje automático para detectar rápidamente posibles riesgos y complicaciones. Reduce las tasas de aborto espontáneo y enfermedades relacionadas con el embarazo.
- Información sobre imágenes médicas : Imágenes médicas avanzadas para analizar y transformar imágenes y modelar posibles situaciones. Utilice plataformas de diagnóstico equipadas con alta capacidad de procesamiento de imágenes para detectar posibles enfermedades.
- Investigación de mercado en el sector salud : Obtenga información competitiva para su hospital mediante el seguimiento de los precios del mercado. Consulte los planes de seguro disponibles, los precios de los medicamentos y muchos otros datos públicos para optimizar sus servicios. Aproveche las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar la gran cantidad de datos no estructurados.
- Gestión y marketing de marcas en el sector salud : Cree una estrategia de marketing óptima para su marca, basada en la percepción del mercado y el segmento objetivo. Las herramientas de alta precisión le permitirán llegar al público objetivo específico e incrementar las ventas de los proveedores de atención médica.
- Análisis y edición genética : Comprenda los genes y sus componentes, y prediga el impacto de las modificaciones genéticas.
- Eficacia comparativa de dispositivos y fármacos : Analice la eficacia de fármacos y dispositivos médicos. En lugar de usar solo simulaciones, realice pruebas con datos de otros pacientes para evaluar la eficacia del nuevo fármaco y compare sus resultados con fármacos de referencia para determinar su impacto.
- Chatbot para el sector salud : Utilice un chatbot para programar citas médicas, brindar información sobre enfermedades o normativas, completar datos de pacientes, gestionar consultas sobre seguros y ofrecer asistencia en salud mental. También puede integrar la automatización inteligente con las funcionalidades de un chatbot.
- Agente de IA para el sector sanitario: utilice un agente de IA para programar citas, proporcionar información sobre enfermedades o normativas sanitarias, documentar datos de pacientes, gestionar preguntas sobre seguros, ofrecer apoyo en materia de salud mental y automatizar tareas clínicas y administrativas con capacidades de chatbot inteligente.
Para más información, consulta nuestro artículo sobre los casos de uso de la IA en el sector sanitario .
> Fabricación
- Análisis de procesos de fabricación : También conocidos como sistemas de análisis industrial, estos sistemas permiten analizar el proceso de fabricación, desde la producción hasta la logística, para ahorrar tiempo, reducir costes y aumentar la eficiencia. Mantenga la eficacia de su industria en niveles óptimos.
- Robots colaborativos : Los cobots ofrecen un método flexible de automatización. Son robots flexibles que aprenden imitando el comportamiento de los trabajadores humanos.
- Robótica : Las fábricas se están transformando con robots colaborativos programables que trabajan junto a los empleados para encargarse de las tareas más repetitivas. Automatice procesos físicos como la fabricación o la logística con la ayuda de la robótica avanzada. Amplíe sus sistemas conectados centralizando todo el proceso de fabricación. Reduzca la exposición a errores humanos.
Organizaciones sin fines de lucro
- Estrategias personalizadas de captación y fidelización de donantes basadas en datos históricos para aumentar los niveles de recaudación de fondos y evitar la saturación de correos electrónicos.
- Identificación de donantes mediante técnicas como la segmentación de audiencias.
Vea más casos de uso de la IA en la recaudación de fondos .
> Comercio minorista
- Sistemas de autopago : Estos sistemas reciben diversos nombres. Se les conoce como sistemas de pago sin cajero o automatizados. Permiten a las empresas minoristas atender a sus clientes en tiendas físicas sin necesidad de cajeros. Las tecnologías que permiten a los usuarios escanear y pagar sus productos se utilizan desde hace casi una década, y estos sistemas no requerían grandes avances en inteligencia artificial. Sin embargo, en la actualidad, vemos sistemas impulsados por sensores avanzados e inteligencia artificial para identificar la mercancía comprada y cobrar a los clientes automáticamente.
> Telecomunicaciones
- Optimización de la inversión en redes : Tanto los operadores de redes cableadas como inalámbricas necesitan invertir en infraestructura, como equipos activos o conexiones de mayor ancho de banda, para mejorar la calidad del servicio (QoS). El aprendizaje automático puede utilizarse para identificar las inversiones con mayor retorno de la inversión (ROI), lo que se traducirá en una menor rotación de clientes y un mayor volumen de ventas cruzadas y adicionales.
Otros casos de uso de la IA
Esta es una lista de áreas por función empresarial donde hay soluciones listas para usar. Sin embargo, la IA, al igual que el software, tiene demasiadas aplicaciones para enumerarlas aquí. También puede consultar nuestro artículo sobre IA en los negocios para leer sobre aplicaciones de IA por sector. Además, no dude en consultar nuestro artículo sobre servicios de IA .
Es importante comenzar rápidamente con aplicaciones de alto impacto y generar valor comercial sin invertir meses de esfuerzo. Para ello, recomendamos a las empresas que utilicen soluciones de IA sin código para crear rápidamente modelos de IA .
Una vez que las empresas implementan algunos modelos en producción, deben analizar más a fondo su modelo de desarrollo de IA/ML.
- Confía en el software de autoaprendizaje automático para crear modelos de IA complejos. Si bien la mayoría del software de autoaprendizaje automático no es tan fácil de usar como las soluciones de IA sin código, puede utilizarse para crear modelos complejos.
- desarrollar soluciones de IA personalizadas internamente
- trabajar con el apoyo de socios para construir modelos personalizados
- organizar competiciones de ciencia de datos para crear modelos de IA personalizados
- Utilice modelos preentrenados creados por proveedores de IA.
También puedes consultar nuestra lista de herramientas y servicios de IA:
- Consultor de IA
- Servicios de desarrollo de IA/ML
- Plataforma de Ciencia de Datos / Aprendizaje Automático / Inteligencia Artificial
- Herramientas de gobernanza de IA , software de IA responsable y soluciones de cumplimiento de IA para gestionar un inventario de IA , mitigar el sesgo de la IA y otros riesgos de la IA generativa .
Estos artículos sobre IA también podrían interesarte:
- Guía definitiva sobre el estado de la tecnología de IA
- El futuro de la IA según los principales expertos en IA.
- Ventajas de la IA según los principales expertos .
Conclusión
La IA se está aplicando en prácticamente todos los sectores, y ejemplos reales demuestran su potencial en marketing, fabricación, finanzas y otros ámbitos. Esta creciente variedad de casos de uso, mencionados anteriormente, pone de relieve el impacto práctico de la IA en todas las funciones empresariales.
Sin embargo, la creación de valor requiere más que simplemente adoptar la IA. Las organizaciones deben alinear las herramientas de IA con objetivos específicos, garantizar el uso ético de los datos y proporcionar la infraestructura y el talento adecuados. Los casos de uso más exitosos combinan la innovación con la ejecución estratégica.
Preguntas frecuentes
La inteligencia artificial (IA) es la rama de la informática que se centra en la creación de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye actividades como el aprendizaje, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y la percepción visual. Los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones, a menudo con una velocidad y precisión que superan las capacidades humanas.
La IA está transformando industrias y funciones empresariales, lo que ha generado un creciente interés en la IA y sus subcampos, como el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Con el lanzamiento de ChatGPT , el interés en la IA generativa , un subcampo de la IA, se ha disparado (véase la Figura 1 ). Según una encuesta reciente de McKinsey, el 55 % de las organizaciones utiliza IA en al menos una función empresarial. 1
La inteligencia artificial (IA) está integrada en muchos aspectos de la vida cotidiana. Algunos ejemplos comunes de la vida real incluyen:
Asistentes virtuales: Al igual que Siri, Alexa y el Asistente Google, estas herramientas con inteligencia artificial entienden y responden a comandos de voz, realizando tareas como configurar recordatorios, responder preguntas y controlar dispositivos domésticos inteligentes.
Navegación y mapas: la IA se utiliza en servicios como Google Maps y Waze para la optimización de rutas, la predicción del tráfico y la provisión de indicaciones en tiempo real.
Sistemas de recomendación: Los servicios de streaming como Netflix y Spotify utilizan inteligencia artificial para analizar tu historial de visualización o escucha y recomendarte películas, series o música.
Vehículos autónomos: Los coches autónomos utilizan inteligencia artificial para percibir el entorno y tomar decisiones que permitan una navegación segura.
Redes sociales: Plataformas como Facebook e Instagram utilizan inteligencia artificial para la selección de contenido, la publicidad dirigida y el reconocimiento facial en fotografías.
Seguridad y vigilancia: La IA ayuda en la detección de anomalías, el reconocimiento facial y los sistemas de monitorización para mejorar la seguridad.
La IA impacta el empleo al automatizar tareas rutinarias, lo que puede provocar la pérdida de puestos de trabajo en algunos sectores. Sin embargo, también crea nuevas oportunidades laborales en el desarrollo de IA, el análisis de datos y otros campos tecnológicos, lo que subraya la necesidad de adaptar las habilidades.
Para más información, puedes consultar nuestro artículo sobre la ética de la IA .
Entre las ideas erróneas más comunes se encuentran la creencia de que la IA puede replicar por completo la inteligencia humana, que siempre es imparcial o que la automatización impulsada por la IA eliminará empleos universalmente. En realidad, la IA tiene limitaciones, puede heredar sesgos de los datos y, a menudo, modifica los puestos de trabajo en lugar de reemplazarlos.
Y si tiene algún reto empresarial concreto, podemos ayudarle a encontrar el proveedor adecuado para superarlo:
Encuentra a los proveedores adecuados
Visita el sitio webAunque la mayoría de los casos de uso se han categorizado en función de nuestra experiencia, también consultamos la lista de casos de uso de IA de Tractica antes de finalizar la lista. Otras fuentes:
Enlaces de referencia
1.
The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year | McKinsey
McKinsey & Company
Cem Dilmegani
Analista principal
Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.
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Comentarios 2
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Good afternoon. I am very curious about your claim that "Elekta has reduced its costs and increased its number of processed invoices from 50,000 to 120,000." Do you have the source for this claim? Thanks!
Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!
We can say that AI is the future of our world. While AI is penetrating in more and more human works, thus creating a demand of AI Industry, AI in healthcare is one of the most surging category in global AI Market. According to Meridian Market Consultants, The global AI in Healthcare Market in 2020 is estimated for more than US$ 5.0 Bn and expected to reach a value of US$ 107.5 Bn by 2028 with a significant CAGR of 47.3%. SOI:
47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?