Cuando piensas en inteligencia artificial (AI) casos de uso, se podría plantear la pregunta: ¿Qué no se cumplirán ¿La IA podrá hacer? La respuesta fácil es principalmente trabajo manual, aunque podría llegar el día en que gran parte de lo que ahora es trabajo manual se realice mediante dispositivos robóticos controlados por IA. Pero ahora mismo, la IA pura se puede programar para muchas tareas que requieren pensamiento y inteligencia, siempre y cuando esa inteligencia pueda recopilarse digitalmente y utilizarse para entrenar un sistema de inteligencia artificial. La IA aún no carga el lavavajillas después de la cena, pero puede ayudar a crear un informe legal, el diseño de un nuevo producto o una carta a la abuela.

Todos estamos sorprendidos por lo que la IA puede hacer. Pero la pregunta para quienes trabajamos en los negocios es cuáles son las mejores ¿usos? Montar una versión de la Mona Lisa al estilo de Vincent van Gough es divertido, pero ¿con qué frecuencia esto mejorará los resultados? Aquí hay 27 formas altamente productivas en las que los casos de uso de la IA pueden ayudar a las empresas a mejorar sus resultados.

Casos de uso de IA de cara al cliente

Ofrecer un servicio al cliente superior

Las interacciones con los clientes ahora pueden ser asistidas en tiempo real con IA conversacional. Uso de consultas basadas en voz procesamiento natural del lenguaje (PNL) y análisis de sentimientos para el reconocimiento de voz para que sus conversaciones puedan comenzar de inmediato. Usando algoritmos de aprendizaje automático, La IA puede comprender lo que dicen los clientes, así como su tono, y puede dirigirlos a servicio de atención agentes cuando sea necesario. Con texto a voz y PNL, la IA puede responder inmediatamente a consultas e instrucciones enviadas por mensaje de texto. No es necesario hacer que los clientes esperen las respuestas a las preguntas frecuentes (FAQ) ni que den el siguiente paso para comprar. Y los agentes de servicio al cliente digitales pueden aumentar la satisfacción del cliente ofreciendo asesoramiento y orientación a los agentes de servicio al cliente.

Personalice las experiencias de los clientes

El uso de la IA es eficaz para crear experiencias personalizadas a escala a través de chatbots, asistentes digitales e interfaces de cliente, ofreciendo experiencias personalizadas y anuncios dirigidos a clientes y usuarios finales. Por ejemplo, Amazon recuerda a los clientes que vuelvan a pedir los productos que compran con más frecuencia y les muestra sugerencias o productos relacionados. McDonald's está desarrollando soluciones de inteligencia artificial para atención al cliente con la tecnología IBM Watson AI y PNL para acelerar el desarrollo de su tecnología de toma de pedidos automatizada (AOT). Esto no solo ayudará a escalar la tecnología AOT en todos los mercados, sino que también ayudará a abordar integraciones que incluyen idiomas, dialectos y variaciones de menú adicionales. En Spotify, sugerirán un nuevo artista para que el cliente disfrute escuchando. YouTube ofrecerá un feed seleccionado de contenido adecuado a los intereses de los clientes.

Promover las ventas cruzadas y adicionales

Los motores de recomendación utilizan datos de comportamiento del consumidor y algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a descubrir tendencias de datos para ser utilizado en el desarrollo de estrategias de ventas adicionales y cruzadas más efectivas, lo que resulta en recomendaciones de complementos más útiles para los clientes durante el proceso de pago para minoristas en línea. Otros usos incluyen Netflix, que ofrece recomendaciones de visualización impulsadas por modelos que procesan conjuntos de datos recopilados del historial de visualización; LinkedIn utiliza ML para filtrar elementos en un suministro de noticias, haciendo recomendaciones de empleo y sugerencias sobre con quién conectarse; y Spotify utiliza modelos ML para generar sus recomendaciones de canciones.

Mejorar los teléfonos inteligentes

El reconocimiento facial activa los teléfonos inteligentes y los asistentes de voz, impulsados ​​por el aprendizaje automático, mientras que Siri de Apple, Alexa de Amazon, Google Assistant y Copilot de Microsoft utilizan PNL para reconocer lo que decimos y luego responder apropiadamente. Las empresas también aprovechan el aprendizaje automático en las cámaras de los teléfonos inteligentes para analizar y mejorar fotografías mediante clasificadores de imágenes, detectar objetos (o rostros) en las imágenes e incluso utilizar redes neuronales artificiales para mejorar o ampliar una fotografía prediciendo lo que hay más allá de sus límites.

Introducir asistentes personales

Los asistentes virtuales o asistentes de voz, como Alexa de Amazon y Siri de Apple, funcionan con IA. Cuando alguien hace una pregunta a través de voz o texto, ML busca la respuesta o recuerda preguntas similares que la persona ha hecho antes. La misma tecnología puede impulsar robots de mensajería, como los utilizados por Facebook Messenger y Slack, mientras que Google Assistant, Cortana y Asistente IBM Watsonx combinar PNL para entender preguntas y solicitudes, tomar las acciones apropiadas y redactar respuestas.

Humanizar los recursos humanos

La IA puede atraer, desarrollar y retener habilidades prioritarias personal. Se puede examinar, clasificar y pasar una avalancha de solicitudes a los miembros del equipo de recursos humanos con precisión. Evaluación de promoción manual Las tareas se pueden automatizar, lo que facilita la obtención de importantes conocimientos de RR.HH. con una visión más clara de, por ejemplo, los empleados candidatos a un ascenso y la evaluación de si han cumplido puntos de referencia clave. Las preguntas rutinarias del personal se pueden responder rápidamente mediante IA.

Casos de uso creativos de IA

Crea con IA generativa

IA generativa Herramientas como ChatGPT, Bard y DeepAI se basan en capacidades de inteligencia artificial de memoria limitada para predecir la siguiente palabra, frase o elemento visual dentro del contenido que está generando. La IA generativa puede producir texto, imágenes y otros contenidos de alta calidad basándose en los datos utilizados para el entrenamiento.

IBM Research está trabajando para ayudar a sus clientes a utilizar modelos generativos para escribir textos de alta calidad. código de software más rápido, descubre nuevas moléculasy capacitar a personas confiables chatbots conversacionales basado en datos empresariales. El equipo de IBM incluso está utilizando IA generativa para crear datos sintéticos construir modelos de IA más robustos y confiables y sustituir datos del mundo real protegidos por leyes de privacidad y derechos de autor.

Ofrezca nuevos conocimientos

Los sistemas expertos se pueden entrenar en un corpus (metadatos utilizados para entrenar un modelo de aprendizaje automático) para emular el proceso de toma de decisiones humana y aplicar esta experiencia para resolver problemas complejos. Estos sistemas pueden evaluar grandes cantidades de datos para descubrir tendencias y patrones y tomar decisiones. También pueden ayudar a las empresas a predecir eventos futuros y comprender por qué ocurrieron eventos pasados.

Aclarar la visión por computadora

La visión por computadora impulsada por IA permite Segmentación de imagen, que tiene una amplia variedad de casos de uso, incluida la ayuda al diagnóstico en imágenes médicas, la automatización de la locomoción para robótica y vehículos autónomos, la identificación de objetos de interés en imágenes satelitales y el etiquetado de fotografías en las redes sociales. Que se ejecuta en redes neuronales, la visión por computadora permite a los sistemas extraer información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales.

Casos de uso técnicos de IA

Acelere las operaciones con AIOps

Hay muchos beneficios al usar  Inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps). Al infundir IA en Operaciones de TI, las empresas pueden aprovechar el considerable poder de la PNL, los big data y los modelos de aprendizaje automático para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos y monitorear la correlación de eventos y la determinación de causalidad.

AIOPS es una de las formas más rápidas de impulsar el ROI de las inversiones en transformación digital. La automatización de procesos suele centrarse en esfuerzos para optimizar el gasto, lograr una mayor eficiencia operativa e incorporar tecnologías nuevas e innovadoras, que a menudo se traducen en una mejor experiencia del cliente. Otros beneficios de la IA incluyen la construcción de un sistema de TI más sostenible y la mejora de los canales de entrega de integración continua/continua (CI/CD).

Automatiza la codificación y la modernización de aplicaciones

Las empresas líderes ahora están utilizando IA generativa para la modernización de aplicaciones y operaciones de TI empresariales, incluida la automatización de la codificación, la implementación y el escalado. Para la codificación, los desarrolladores pueden ingresar un comando de codificación como una oración sencilla en inglés a través de una interfaz de lenguaje natural y generarlo automáticamente. código. El uso de IA generativa con capacidades de generación de código también puede permitir a los desarrolladores de nube híbrida de todos los niveles de experiencia migrar y modernizar el código de aplicaciones heredadas a escala, a nuevas plataformas de destino con coherencia de código, menos errores y velocidad.

Aumente el rendimiento de las aplicaciones

Garantizar que las aplicaciones funcionen de manera consistente y constante, sin aprovisionamiento excesivo ni gasto excesivo, es una tarea fundamental. Operaciones de IA (AIOps) caso de uso. La automatización es clave para optimizar los costos de la nube, y los equipos de TI, sin importar cuán capacitados sean, no siempre tienen la capacidad de determinar continuamente las configuraciones exactas de computación, almacenamiento y bases de datos necesarias para ofrecer rendimiento al menor costo. El software de inteligencia artificial puede identificar cuándo y cómo se utilizan los recursos y satisfacer la demanda real en tiempo real.

Fortalecer la resiliencia del sistema de un extremo a otro

Para ayudar a garantizar la disponibilidad ininterrumpida del servicio, las organizaciones líderes utilizan el tiempo real análisis de causa raíz capacidades impulsadas por IA y automatización inteligente. AIOps puede permitir a los equipos de ITOps identificar rápidamente las causas subyacentes de los incidentes y tomar medidas inmediatas para reducir ambas. tiempo medio entre fallas (MTBF) y tiempo medio de reparación (MTTR) de incidentes.

Las soluciones de la plataforma AIOps también consolidan datos de múltiples fuentes y correlacionan eventos con incidentes, otorgando una visibilidad clara de todo el entorno de TI a través de visualizaciones dinámicas de infraestructura, capacidades integradas de IA y acciones de remediación sugeridas.

Al utilizar la gestión de TI predictiva, los equipos de TI pueden utilizar la IA para automatizar las operaciones de TI y de red para resolver incidentes de manera rápida y eficiente, y prevenir problemas de manera proactiva antes de que ocurran, mejorar las experiencias de los usuarios y reducir el costo de las tareas administrativas. Para ayudar a eliminar la dispersión de herramientas, una plataforma AIOps de nivel empresarial puede proporcionar una visión holística de las operaciones de TI en un panel central para monitoreo y administración.

Bloquee la ciberseguridad

Hay muchas maneras en que la IA puede utilizar el aprendizaje automático para ofrecer una ciberseguridad mejorada, entre ellas: reconocimiento facial para autenticación, detección de fraude, programas antivirus para detectar y bloquear malware, aprendizaje reforzado para entrenar modelos que identifiquen y respondan a ciberataques y detecten intrusiones y algoritmos de clasificación que etiqueten eventos como anomalías o ataques de phishing.

Prepara la robótica

La IA no se trata sólo de pedir un haiku escrito por un gato. Los robots manipulan y mueven objetos físicos. En entornos industriales, IA estrecha Puede realizar tareas rutinarias y repetitivas que implican manipulación de materiales, montaje e inspecciones de calidad. La IA puede ayudar a los cirujanos monitoreando los signos vitales y detectando posibles problemas durante los procedimientos. Las máquinas agrícolas pueden realizar tareas de poda, movimiento, raleo, siembra y fumigación de forma autónoma. Los dispositivos domésticos inteligentes como iRobot Roomba pueden navegar por el interior de una casa mediante visión por computadora y utilizar datos almacenados en la memoria para comprender su progreso. Y si la IA puede guiar un Roomba, también puede dirigir vehículos autónomos en la autopista y los robots moviendo mercancías en un centro de distribución o patrullando por protocolos de seguridad y protección.

Limpiar con mantenimiento predictivo

La IA se puede utilizar para mantenimiento predictivo analizando datos directamente de la maquinaria para identificar problemas y marcar el mantenimiento requerido. La IA también se ha utilizado para mejorar la eficiencia mecánica y reducir las emisiones de carbono en los motores. Los programas de mantenimiento pueden utilizar análisis predictivos basados ​​en IA para crear mayores eficiencias.

Mira lo que hay por delante

La IA puede ayudar con previsión. Por ejemplo, una función de la cadena de suministro puede utilizar algoritmos para predecir las necesidades futuras y el momento en que los productos deben enviarse para llegar a tiempo. Esto puede ayudar a crear nuevas eficiencias, reducir el exceso de existencias y ayudar a compensar los descuidos en los reordenamientos.

Casos de uso de la IA en la industria

La IA puede impulsar tareas y herramientas para que casi cualquier industria impulse la eficiencia y la productividad. La IA puede ofrecer automatización inteligente para optimizar los procesos de negocio que eran tareas manuales o se ejecutaban en sistemas heredados, lo que puede requerir muchos recursos, ser costoso y propenso a errores humanos. Estas son algunas de las industrias que se están beneficiando ahora del poder añadido de la IA.

Automotriz

Con aplicaciones de IA, automotor Los fabricantes pueden predecir y ajustar de manera más efectiva la producción para responder a los cambios en la oferta y la demanda. Pueden optimizar los flujos de trabajo para aumentar la eficiencia y reducir las tareas que consumen mucho tiempo y el riesgo de error en producción, soporte, adquisiciones y otras áreas. Los robots ayudan a reducir la necesidad de mano de obra y mejoran la detección de defectos, proporcionando vehículos de mayor calidad a los clientes a un menor costo para la empresa.

Educación

In Educación y entrenamiento, la IA puede adaptar los materiales educativos a las necesidades de cada estudiante individual. Los profesores y formadores pueden utilizar análisis de IA para ver dónde los estudiantes podrían necesitar ayuda y atención adicionales. Para los estudiantes que se sienten tentados a plagiar sus trabajos o tareas, la IA puede ayudar a detectar el contenido copiado. Las herramientas de traducción de idiomas basadas en inteligencia artificial y los servicios de transcripción en tiempo real pueden ayudar a los hablantes no nativos a comprender las lecciones.

Energía

Empresas en el energía El sector puede aumentar su competitividad de costos aprovechando la inteligencia artificial y el análisis de datos para el pronóstico de la demanda, la conservación de energía, la optimización de las energías renovables y la gestión de redes inteligentes. Al introducir la IA en los procesos de generación, transmisión y distribución de energía, la IA también puede mejorar la atención al cliente, liberando recursos para la innovación. Y los clientes que utilizan IA basada en proveedores pueden comprender mejor su consumo de energía y tomar medidas para reducir su consumo de energía durante los períodos de máxima demanda.

Servicios financieros

Alimentado por IA Operaciones financieras (Finanzas + DevOps) ayuda instituciones financieras poner en práctica decisiones de gasto en la nube basadas en datos para equilibrar de forma segura el costo y el rendimiento a fin de minimizar la fatiga por alertas y el desperdicio de presupuesto. Las plataformas de IA pueden utilizar el aprendizaje automático y deep learning para detectar transacciones sospechosas o anómalas. Los bancos y otros prestamistas pueden utilizar algoritmos de clasificación de ML y modelos predictivos para sugerir decisiones sobre préstamos.

Muchas transacciones del mercado de valores utilizan ML con décadas de datos del mercado de valores para pronosticar tendencias y, en última instancia, sugerir si comprar o vender y cuándo. ML también puede realizar operaciones algorítmicas sin intervención humana. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir patrones, mejorar la precisión, reducir costos y reducir el riesgo de error humano.

Healthcare

El  la salud La industria está utilizando la automatización inteligente con PNL para proporcionar un enfoque consistente para el análisis, diagnóstico y tratamiento de datos. El uso de chatbots en citas médicas remotas requiere menos intervención humana y, a menudo, un tiempo más corto para el diagnóstico.

En el sitio, el aprendizaje automático se puede utilizar en imágenes radiológicas, y la visión por computadora habilitada por IA a menudo se usa para analizar mamografías y para la detección temprana del cáncer de pulmón. ML también puede capacitarse para crear planes de tratamiento, clasificar tumores, encontrar fracturas óseas y detectar trastornos neurológicos.

En la investigación genética, la modificación genética y la secuenciación del genoma, el aprendizaje automático se utiliza para identificar cómo los genes afectan la salud. El ML puede identificar marcadores genéticos y genes que responderán o no a un tratamiento o medicamento específico y pueden causar efectos secundarios importantes en determinadas personas.

Seguros

Con IA, aseguradora Los proveedores pueden eliminar prácticamente la necesidad de cálculos o pagos de tarifas manuales y pueden simplificar el procesamiento de reclamaciones y tasaciones. La automatización inteligente también ayuda a las compañías de seguros a cumplir con las regulaciones más fácilmente al garantizar que se cumplan los requisitos. De esta manera, también pueden calcular el riesgo de una persona o entidad y calcular la tasa de seguro adecuada.

Elaboración

La IA avanzada con análisis puede ayudar fabricantes crear conocimientos predictivos sobre las tendencias del mercado. La IA generativa puede acelerar y optimizar el diseño de productos ayudando a las empresas a crear múltiples opciones de diseño. La IA también puede ayudar con sugerencias para aumentar la eficiencia de la producción. Utilizando datos históricos de producción, la IA generativa puede predecir o localizar fallas de equipos en tiempo real y luego sugerir ajustes de equipos, opciones de reparación o repuestos necesarios.

Farmacéuticos

Para el Ciencias de la vida La industria, el descubrimiento y la producción de fármacos requieren una inmensa cantidad de recopilación, recopilación, procesamiento y análisis de datos. Un enfoque manual para el desarrollo y las pruebas podría provocar errores de cálculo y requerir un gran volumen de recursos. Por el contrario, la producción de vacunas contra la Covid-19 en un tiempo récord es un ejemplo de cómo la automatización inteligente permite procesos que mejoran la velocidad y la calidad de la producción.

Mercado

La IA se está convirtiendo en el arma secreta para los minoristas para comprender y atender mejor las crecientes demandas de los consumidores. Con compras en línea altamente personalizadas, modelos directos al consumidor y servicios de entrega que compiten con el comercio minorista, la IA generativa puede ayudar a los minoristas y las empresas de comercio electrónico a mejorar la atención al cliente, planificar campañas de marketing y transformar las capacidades de su talento y sus aplicaciones. La IA puede incluso ayudar a optimizar la gestión del inventario.

La IA generativa destaca en el manejo de diversas fuentes de datos, como correos electrónicos, imágenes, vídeos, archivos de audio y contenido de redes sociales. Estos datos no estructurados constituyen la columna vertebral para la creación de modelos y el entrenamiento continuo de la IA generativa, por lo que pueden seguir siendo útiles a lo largo del tiempo. Aprovechar estos datos no estructurados puede ampliar los beneficios a varios aspectos de las operaciones minoristas, incluida la mejora del servicio al cliente a través de chatbots y la facilitación de un enrutamiento de correo electrónico más eficaz. En la práctica, esto podría significar guiar a los usuarios hacia los recursos adecuados, ya sea conectándolos con el agente adecuado o dirigiéndolos a guías de usuario y preguntas frecuentes.

Transporte

La IA informa a muchos de transporte sistemas hoy en día. Por ejemplo, Google Maps utiliza algoritmos de aprendizaje automático para verificar las condiciones actuales del tráfico, determinar la ruta más rápida, sugerir lugares para “explorar cerca” y estimar los tiempos de llegada.

Las aplicaciones de viajes compartidos como Uber y Lyft utilizan ML para relacionar pasajeros y conductores, fijar precios, examinar el tráfico y, como Google Maps, analizar las condiciones del tráfico en tiempo real para optimizar las rutas de conducción y estimar los tiempos de llegada.

La visión por computadora guía a los vehículos autónomos. Un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado permite que los vehículos autónomos recopilen datos de cámaras y sensores para comprender lo que sucede a su alrededor y permite la toma de decisiones en tiempo real.

Cumpliendo la promesa de la IA

Gran parte de lo que la IA puede hacer parece milagroso, pero mucho de lo que se informa en los medios de comunicación en general es diversión frívola o simplemente aterrador. Lo que ahora está disponible para las empresas es una herramienta notablemente poderosa que puede ayudar a muchas industrias y funciones a lograr grandes avances. Las empresas que no exploren y adopten los casos de uso de IA más beneficiosos pronto se encontrarán en una grave desventaja competitiva. Esté atento a las herramientas de inteligencia artificial más útiles, como IBM^® watsonx.ai™, y dominarlos ahora generará grandes dividendos.

Explora IBM® watsonx.ai™