Ahora que todo el mundo habla de IA, donde ChatGPT se ha convertido en dogma y parece que todo lo gestiona e invade te traigo algunas ideas y algunos casos de uso reales que ya se están aplicando. Si se te enciende la bombilla o te pica la curiosidad, feliz estaré de conversarlo.
La inversión es más baja de lo que parece y generalmente se puede ir aplicando de manera poco invasiva, ideal para irnos adentrando poco a poco. Veamos.
0. Para empezar, casos de uso en Inteligencia Artificial
Estos son ejemplos reales en clientes reales que ya se están beneficiando.
• Análisis de noticias: Ahorra tiempo a tu personal.
• Calidad de llamadas en Call Centers: Ofrece mejor servicio a tus clientes.
• Explotación de Info Legal mediante IA: Ahorra tiempo a tu personal.
• Gestión Inteligente de Pedidos: Ahorra tiempo a tu personal.
• Agente de Atención al cliente: Ofrece mejor servicio a tus clientes.
• Motor de procesos conversacional: Panacea.
• Filtrado de emails: ¿Puedo filtrar mi bandeja sin leerlo? ¿y todo el pasado? Mira que son miles de mail diarios… Pues sí, sin problema, y horas libres para ti.
• Documentos: Sí, sí, PDF, imágenes, etc, recibidos, interpretados y enviados a tu CRM ya bien clasificados.
Y muchos otros que se incorporan en tu actividad diaria, tus sistemas, y demás. Te leo en comentarios más ideas.
1. Digital Workplace
• Automatización de tareas: Los bots de IA pueden encargarse de tareas repetitivas (p. ej., generación de reportes, gestión de tickets) para ahorrar tiempo a los empleados.
• Asistentes Virtuales: Los chatbots impulsados por IA ofrecen soporte 24/7, respondiendo preguntas frecuentes de empleados, orientándolos en procesos internos, y simplificando la resolución de problemas.
• Análisis de productividad: Algoritmos de IA analizan el comportamiento de los empleados para ofrecer insights sobre patrones de productividad y recomendar mejores prácticas para el trabajo remoto.
• Optimización de comunicación interna: Herramientas basadas en procesamiento de lenguaje natural (PLN) filtran, categorizan y priorizan emails o mensajes para mejorar la eficiencia comunicativa.
2. Diseño de Modelos de Machine Learning (Predictivo, Recomendación, Clasificación) sobre Datos de Empresa
• Modelos predictivos de demanda: Las empresas pueden predecir la demanda de productos/servicios en función de datos históricos y estacionales, ajustando la producción y optimizando el inventario.
• Sistemas de recomendación: Para e-commerce o plataformas de contenido, los sistemas de recomendación personalizados impulsan la retención del cliente al sugerir productos o contenido relevante.
• Clasificación de clientes: Algoritmos de clasificación agrupan a los clientes según su comportamiento, preferencias, y probabilidad de compra, ayudando a las empresas a diseñar estrategias de marketing efectivas.
• Detección de anomalías: Los modelos supervisados de clasificación pueden identificar transacciones inusuales o posibles fraudes en tiempo real en finanzas o ventas.
3. Gestión Inteligente de Documentos
• Extracción automática de información: El uso de IA y PLN permite extraer datos clave (como nombres, fechas, montos) de documentos como facturas, contratos y pedidos, optimizando los procesos de revisión y archivado.
• Clasificación y organización de documentos: Modelos de clasificación y etiquetado automático facilitan la organización de grandes volúmenes de documentos, ahorrando tiempo y minimizando errores humanos.
• Búsqueda inteligente: La IA ayuda a indexar el contenido de los documentos de manera precisa, permitiendo búsquedas rápidas y eficaces dentro de archivos digitalizados.
• Automatización de flujos de trabajo: Mediante IA, se pueden automatizar aprobaciones o validaciones de documentos que cumplen criterios predefinidos (ej., aprobaciones en procesos de RR.HH., o en empresas de construcción con rígido seguimiento de aplicaciones, formularios en administraciones, etc.).
4. IA Generativa en Entornos Empresariales
• Creación automática de contenido: Los modelos de IA generativa como ChatGPT (ojo, versión privada) crean borradores de correos, propuestas o incluso artículos internos, facilitando la redacción rápida de contenido corporativo.
• Prototipado de productos: La IA generativa permite crear prototipos visuales de productos (mediante modelos de diseño de imágenes o gráficos) antes de la producción física, acelerando el desarrollo y la validación de ideas.
• Generación de ideas y planificación estratégica: La IA puede generar listas de ideas o esquemas para proyectos estratégicos, organizando la información para facilitar decisiones empresariales.
• Generación de datos sintéticos: Útil en la creación de datasets balanceados o en áreas de privacidad, donde datos generados por IA se usan en entrenamientos de modelos sin comprometer datos reales.
5. Uso de Servicios Cognitivos (Visión, Voz, Escucha, Comprensión de Lenguaje)
• Reconocimiento de imagen para control de calidad: En manufactura, servicios de visión artificial detectan defectos o irregularidades en productos mediante análisis visual automatizado.
• Transcripción y análisis de reuniones: Los servicios de reconocimiento de voz transcriben y analizan reuniones, identificando temas clave, asignando tareas y ayudando a mantener el seguimiento.
• Análisis de sentimiento en atención al cliente: Los servicios de procesamiento de lenguaje permiten analizar el tono y el sentimiento en llamadas o mensajes, lo que facilita entender y mejorar la experiencia del cliente.
• Traducción en tiempo real: La IA traduce conversaciones o mensajes de manera inmediata, mejorando la comunicación en empresas globales con equipos multiculturales y diversos.
Si tienes dudas sobre cómo empezar siquiera, nos tomamos un café físico o virtual y charlamos sin compromiso, me encantará entender tu situación concreta y ayudarte a ver opciones que se ajusten a ti.
