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Beneficios de la IA para Business Analytics
La experiencia actual de introducir IA y la implementación de ciertos desarrollos conceptuales y soluciones piloto, que recién están siendo aprobadas en el mercado, hablan de los beneficios del uso de IA en el campo de Data Science y Business Analytics. Gartner predice que estas dos áreas convergen en un futuro cercano.
Según encuestas de líderes empresariales, los principales beneficios de usar IA en el análisis de datos incluyen eliminación de tareas repetitivas, automatización de procesos de trabajo, optimización de procesos comerciales, mejor toma de decisiones y generación de nuevas direcciones e ideas prometedoras. Echemos un vistazo más de cerca a cada uno de estos beneficios.
Eliminación de tareas repetitivas
Este es uno de los principales beneficios de introducir Machine Learning y otras tecnologías de IA en los procesos comerciales, lo que permite Analistas para centrarse en realizar tareas más creativas. Se refiere a la automatización del trabajo con datos cuando los principales esfuerzos para su búsqueda, formación y presentación son realizados por Machine Intelligence, liberando tiempo adicional a los empleados.
Por ejemplo, en el sector financiero, la IA ayuda a agilizar los procesos contables y a realizar de forma fiable tareas tan predecibles como la entrada de datos, el pago y la facturación, etc., para que los registros financieros se mantengan con la mayor precisión posible. La automatización de procesos ayuda a eliminar los errores humanos típicos cuando se trabaja con datos y convierte las tareas técnicas de un empleado en un objeto de supervisión y control, no en un objeto de producción actual.
Los especialistas en marketing y los analistas comerciales también pueden dejar de realizar tareas repetitivas tareas de recopilación y análisis de información de varias fuentes para trabajar con algoritmos y modelos de software. Estos algoritmos y modelos realizan estas tareas de manera más rápida y eficiente que las personas. Esto permite a las grandes corporaciones reducir el personal de trabajadores técnicos involucrados en transacciones automáticas y recopilar y clasificar información. Los empleados de pequeñas empresas y startups pueden, a su vez, realizar sus tareas de manera eficiente. Además, como muestra la investigación de Forrester, la productividad de los empleados aumenta significativamente cuando se automatizan las tareas diarias y no rutinarias.
Mejor toma de decisiones
Este es otro importante beneficio de usar IA en Data Science. Eliminar las tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones con IA es lo que ayuda a los trabajadores intelectuales a ser más creativos y centrarse en el trabajo intelectual, según el 84 % de los participantes en una encuesta por Forbes Insights para Microsoft. Obviamente, la toma de decisiones afecta principalmente al área de gestión e influye en la planificación estratégica, que es importante para la alta dirección y los accionistas. Tradicionalmente, los datos necesarios para la toma de decisiones existían en forma de Sistemas de Registro, y trabajar con ellos recaía en analistas y gerentes. Pero hoy, los sistemas de inteligencia se lanzan utilizando algoritmos de IA.”Pueden ofrecer todas las capacidades de un SOR al mismo tiempo que brindan los datos y la información necesarios para tomar mejores decisiones en toda la empresa”.
Muchos de estos procesos aún requieren analistas digitales y controladores de datos, que optimizan y verifican modelos y gráficos, para mantenerlos, pero AI hace el procesamiento de datos en sí mismo a un nivel mucho más intensivo. Esto afecta la gestión de las cadenas de suministro y el personal, la previsión empresarial, la optimización de costes y el trabajo con clientes y organizaciones asociadas. Los circuitos mejorados de toma de decisiones ayudan a mitigar los riesgos de influencia por datos falsos y toma de decisiones tardías, aumentando la precisión y la velocidad de trabajo con la información.
Generación de ideas prometedoras
Esto es otro beneficio clave de implementar tecnologías de IA en Business Analytics. Según la encuesta ya mencionada de Forbes Insights, alrededor del 41 % de los encuestados cree que la capacidad de la IA para detectar ideas”invisibles”y anticipar el contexto necesario para procesar correctamente los datos es significativa, y el 45 % de los encuestados la considera de vital importancia.
En otras palabras, la IA permite organizar la información de forma alternativa. Dichas tecnologías van más allá de la percepción humana y ven patrones y anomalías en lugares a los que las personas pueden no prestar atención. El desarrollo de ideas prometedoras se logra mediante el uso de esquemas de análisis de datos heurísticos y la interacción multifuncional de la IA con una variedad de almacenamientos y bases de datos, lo que hace posible detectar patrones no obvios.
Esto optimización de modelos predictivos permite pronosticar cambios en la demanda y la necesidad de nuevos productos o servicios, así como como abrir y desarrollar mercados fundamentalmente nuevos, como fue el caso de las tiendas de aplicaciones y AirBnB.
Una peculiaridad importante del uso de IA para análisis es el acceso a sus resultados las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto permite a los líderes empresariales determinar indicadores importantes de rendimiento comercial, realizar los ajustes necesarios a medida que aparecen, negociar ventas, tomar decisiones de contratación y recaudación de fondos y concluir acuerdos de asociación, todo esto de forma rápida y en tiempo real.
Para que tales soluciones sean posibles, las nuevas herramientas de IA deben cambiar por completo a la creación de cadenas de transferencia de datos prometedoras y no fragmentadas (cadenas de suministro de datos antifrágiles y preparadas para el futuro). Como señala Irfan Khan, fundador y director ejecutivo de CLOUDSUFI:
“El enfoque correcto para la valoración y monetización de datos puede descubrir posibilidades ilimitadas, que incluyen centrarse en el cliente, eficiencia operativa, ventaja competitiva, asociaciones estratégicas, operaciones eficientes, rentabilidad mejorada y nuevas fuentes de ingresos”.
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El uso de datos de dispositivos multimedia modernos puede ser especialmente efectivo, cuyo procesamiento de información da una idea de muchos procesos de producción y comportamiento del cliente.
Otros beneficios de las tecnologías de IA
Según una encuesta realizada por RELX , sistemas optimizados y costos reducidos son otros beneficios comerciales clave de los sistemas de IA. La eficiencia de los procesos se incrementa con un alto nivel de automatización, menos errores y un mejor uso de los recursos. Estos algoritmos avanzados para trabajar con datos hacen posible construir esquemas de producción óptimos, cadenas de suministro y modelos efectivos de gestión de personal.
Según McKinsey, este tipo de soluciones son especialmente eficaces para reducir costes y aumentar la rentabilidad de las empresas de marketing , ventas y sectores de fabricación. En general, el aumento se está produciendo en todas las áreas significativas.
Finalmente, las ventajas importantes de usar AI for Business Analytics incluyen un cliente-enfoque centrado, esquemas mejorados de retención de clientes a través de mecanismos para estudiar sus demandas personales, y ofrecer soluciones adecuadas a nivel de algoritmos inteligentes de procesamiento de datos.
Estos servicios ya se han implementado parcialmente como parte de algoritmos de publicidad contextual, consultores de bots y recomendaciones personales en sitios web y en correos. Trabajar con los datos personales de los clientes ayuda a crear modelos de su demanda directa y suprimida y a construir relaciones personales entre la empresa y los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Por supuesto, las tecnologías de IA no resuelven a todos los clientes. problema. Según encuestas realizadas por Accenture, la mayoría de los compradores aún prefieren interactuar con personal humano para recibir consejos o recomendaciones. Pero hay que tener en cuenta que si el servicio de atención al cliente está mal asentado, por ejemplo, por falta de especialistas, más de la mitad de los compradores preferirán buscar nuevos proveedores.
Conclusión
Así, entre los principales beneficios del uso de IA para Data Science y Business Analytics se encuentran los siguientes:
eliminación de tareas repetitivas y automatización de tareas no rutinarias,mejora de los procesos de toma de decisiones y minimización de riesgos,generación de ideas prometedoras y optimización de modelos predictivos, ingreso a nuevos mercados; optimización de sistemas y reducción de costos; mejores esquemas de retención de clientes.
En teoría, estas ventajas contribuyen significativamente a la promoción de tecnologías de IA en los mercados de servicios comerciales, análisis y Servicios de externalización de TI. De todos modos, la tendencia actual también está determinada por los éxitos y fracasos de casos específicos de la introducción de dichas tecnologías, que discutiremos en la tercera parte de este artículo.
