Cómo usan las empresas la inteligencia artificial para transformar procesos específicos
Notipress.- La inteligencia artificial comienza a ocupar funciones específicas dentro de empresas de sectores distintos, desde personalizar ofertas comerciales hasta analizar documentos o acelerar procesos de investigación. Su aplicación cambia según las necesidades de cada industria y puede combinar analítica predictiva, motores de recomendación, procesamiento de información y perfiles sintéticos para intervenir en procesos concretos.
Uno de los casos se encuentra en la banca. Ricardo Rebolledo, Country Manager de Acid Labs en México, explicó en entrevista con NotiPress que la empresa trabajó con un banco regional cuyo modelo de precios dependía de una matriz rígida de reglas y registraba una baja conversión en sus campañas. La solución incorporó primero una capa tecnológica de machine learning para segmentar clientes a partir de su comportamiento crediticio y de consumo.
Sobre esa base se añadió un motor de recomendaciones en tiempo real conectado con los canales de contacto del banco, entre ellos su aplicación, sitio web y sucursales. De acuerdo con Rebolledo, la implementación permitió incrementar en más de 15% la conversión que registraban originalmente las campañas y reducir 90% el tiempo necesario para generarlas.
Una segunda aplicación aparece en el sector aéreo. En un proyecto para una aerolínea, Acid Labs trabajó con alrededor de 7 mil documentos alojados en SAP y DocuSign cuya calidad dificultaba tareas del área de cumplimiento. El objetivo era facilitar la identificación de información como cláusulas de penalización o fechas de renovación.
Para ese proceso la firma incorporó un agente encargado primero de depurar la base documental y posteriormente convertir la información a un formato que facilitara su análisis. Con ello, la inteligencia artificial se integró a una tarea vinculada con las áreas legal y de cumplimiento, en lugar de utilizarse como una herramienta general para toda la organización.
El tercer caso compartido se corresponde a una farmacéutica, el cual permaneció en fase de exploración. Allí se utilizaron usuarios sintéticos para agilizar una investigación relacionada con un segmento de bienestar. Estos perfiles virtuales se construyen incorporando características como contexto sociocultural y socioeconómico, sesgos y temores, con el propósito de apoyar procesos de investigación.
Estos ejemplos muestran aplicaciones diferentes para una misma tecnología: personalización en banca, análisis documental en una aerolínea e investigación mediante perfiles sintéticos en farmacéutica. Con los ejemplos se puedría concluir que la incorporación de inteligencia artificial debe partir de una estrategia y de la identificación de aquellos procesos donde realmente es viable y tiene potencial producir un impacto para el negocio, en lugar de implementarse únicamente por tendencia.
