La revolución de la empresa actual se llama Inteligencia de Negocios (BI)

La revolución de la empresa actual se llama Inteligencia de Negocios (BI)

El Business Intelligence, conocido en castellano como Inteligencia de Negocios, es el conjunto de procesos que permite analizar cómo funciona una empresa. La Inteligencia de Negocios (BI) ayuda a tomar decisiones basadas en la lectura de datos. En la práctica, implementar BI en una empresa supone contar con una vista integral de todos los datos de la organización y, después, usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y de la demanda.

 

CONTENIDOS

Historia de la Inteligencia de Negocios

Tipos de procesos en la Inteligencia de Negocios

El análisis de datos y el análisis de negocio

Tendencias actuales en la Inteligencia de Negocios

Historia de la Inteligencia de Negocios

La BI tiene una historia relativamente corta. Originalmente surgió en la década de 1960 como un sistema para compartir información entre organizaciones. En la década de 1980 se utilizó para tomar decisiones y transformar datos en información, para más tarde convertirse en soluciones de servicio basadas en TI. Hoy en día, se priorizan factores como el análisis de autoservicio flexible. Esto quiere decir que cada usuario puede acceder a los datos desde diferentes ubicaciones, obtener entendimiento unificado, colaborar con otros equipos y obtener la visibilidad necesaria para tomar decisiones más rápidas e inteligentes de manera constante. Todo ello implica la gestión de los datos en plataformas confiables, la capacitación de los usuarios corporativos y un sistema que posibilite obtener información con rapidez.

Tipos de procesos en la Inteligencia de Negocios

En los últimos años la BI ha evolucionado para incluir procesos y actividades que mejoran su rendimiento. Entre los procesos más importantes podemos señalar los siguientes:

1. Minería de datos

Se trata de usar las bases de datos, las estadísticas y el aprendizaje automático para descubrir tendencias en conjuntos de datos más grandes.

2. Generación de informes

Consiste en compartir análisis de datos con las partes interesadas para que todos puedan sacar sus propias conclusiones y tomar decisiones.

3. Métricas de rendimiento y valores de referencia

Se basa en comparar los datos del rendimiento actual de la empresa con los datos históricos para hacer un seguimiento del rendimiento frente a los objetivos.

4. Análisis descriptivos

Se trata de usar un análisis de datos preliminar para descubrir qué ocurrió en relación a un tema concreto.

5. Consultas

Un usuario puede realizar preguntas específicas relacionadas con los datos y la Inteligencia de Negocios extrae las respuestas de los conjuntos de datos.

6. Análisis estadístico

Partiendo de los resultados de análisis descriptivos, se exploran aún más los datos, por ejemplo, a través de estadísticas para determinar cómo ocurrió una tendencia y por qué.

7. Visualización de datos

Consiste en transformar el análisis de datos en representaciones visuales, como gráficos o histogramas, a fin de poder entender más fácilmente los datos.

8. Análisis Virtual

Se basa en explorar los datos a través de una narración visual de historias para compartir información sobre la marcha y permanecer en el flujo de análisis.

9. Preparación de datos

Se puede recopilar varias fuentes de datos, identificar las dimensiones y las medidas, logrando unificarlos y preparar los datos para el análisis.

Inteligencia de Negocios

El análisis de datos y el análisis de negocio

La Inteligencia de Negocios (BI) incluye el análisis de datos y el análisis de negocios. Sin embargo, estos dos aspectos conforman solo una parte del proceso completo.

La tecnología basada en BI ayuda a extraer conclusiones a partir de los datos y, para hacerlo, usan estadísticas avanzadas y análisis predictivos para descubrir patrones actuales y de futuro. En este sentido, el análisis de datos formula la pregunta: ”¿Por qué ocurrió esto y que puede ocurrir a continuación?”. Por otra parte, se obtienen todos esos modelos y algoritmos, desglosando los resultados en una representación fácil de comprender.

Las empresas realizan análisis de datos como parte de una estrategia de BI a mayor escala. La información resultante permite además la toma de decisiones y también puede usarse para mejorar un proceso de forma continuada. El  análisis de negocios no debe ser un proceso lineal, porque es posible que la respuesta a una pregunta lleve a nuevas interacciones y a preguntas de seguimiento. El proceso debe considerarse como un ciclo de acceso a datos, descubriendo, explorando y usando de manera compartida la información. Esto es lo que se denomina el ciclo de análisis, un término actual que describe cómo las empresas usan los análisis de manera continua para reaccionar a los cambios.

Tendencias actuales en la Inteligencia de Negocios

En una encuesta reciente publicada por la empresa ManageEngine, más de 160 profesionales de todo el mundo señalaron sus desafíos más comunes cuando se trata de analizar datos. He aquí algunas conclusiones reveladoras:

1. El análisis de información ya no es exclusivo para los expertos en información

Debido a sus altos niveles de complejidad, las herramientas de Inteligencia de Negocios (BI) tradicionalmente eran remitidas a las manos de selectos expertos en datos, lo cual tenía como consecuencia que la toma de decisiones se limitaba a unos pocos. Sin embargo, en el mundo actual, los datos son una parte integral de cualquier negocio. Por tanto, los empleados deben tener acceso a ellos diariamente para tomar sus propias decisiones.

2. Capacitar a los empleados garantiza una mejor gobernanza de las TI

Lejos están los días en que un usuario del sistema tenía que esperar pacientemente a que el departamento de TI le entregará un informe o un gráfico y así poder obtener la información requerida. Los empleados actuales ya no están dispuestos a depender de otras fuentes para cumplir sus requerimientos de informes y la mayoría prefiere hacerlo por sí mismos. Las herramientas de BI de autoservicio ofrecen mucha mayor flexibilidad y permiten llevar a cabo un amplio rango de tareas de manera rápida, incluyendo la creación de informes personalizados, el entendimiento en tiempo real de la información requerida y las directrices para emprender las acciones necesarias.

3. La personalización sustituye a la estandarización por completo

Equipos diferentes seguramente tendrán distintas necesidades de reportes. Con esto en mente, los reportes de autoservicio pueden proporcionar un gran impulso a la productividad, ya que pueden personalizarse según las necesidades individuales del personal. Al habilitar un mayor nivel de personalización, también se puede ofrecer un entendimiento para comprender por qué es más probable que ciertas estrategias puedan funcionar mejor que otras.

4. Los informes bajo demanda son fundamentales

Los informes ad-hoc se consideran usualmente la opción más demandada, ya que presentan respuestas a preguntas específicas y analizan únicamente datos selectivos. Con este tipo de informes de autoservicio los usuarios tendrán un fácil acceso a la información y también la posibilidad de compartirla.

5. El análisis visual de datos sencillamente es más popular

Una interfaz de usuario intuitiva y visualmente atractiva agrega más contexto a los datos que otras opciones y permite ver, interpretar y analizar la información de manera instantánea.

Extra Software cuenta con un equipo especializado en servicios de Inteligencia de Negocios. Si estas interesado en saber cómo se puede lograr que tu empresa sea más competitiva y mejore sus beneficios, no dudes en contactar con nosotros. Te informaremos de forma personalizada sin ningún tipo de coste. Para hablar con nosotros solo tienes que clicar en el siguiente enlace.

Big Data y PYMES: Competitividad empresarial a través del análisis de datos

Big Data y PYMES: Competitividad empresarial a través del análisis de datos

Big Data es el nombre que describe un gran volumen de datos que puede extraerse de la actividad un negocio. Lo importante en esta materia no es la cantidad de datos, sino lo que las empresas pueden hacer con esa información. Se trata de analizar los datos de la actividad corporativa para en un futuro tomar mejores decisiones y diseñar nuevas líneas estratégicas, es decir, mejorar la competitividad. Hoy te contamos todo sobre Big Data para PYMES, profundizando sobre en qué consiste el análisis de datos para las empresas.

CONTENIDOS

La importancia de la calidad de los datos

Dificultades del Big Data para PYMES

El Big Data y la veracidad de los datos

¿Cómo se implementa el Big Data para PYMES?

1. Integrar datos

2. Almacenamiento de datos

3. Análisis de datos

Sectores industriales que utilizan actualmente el Big Data

El tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos se considera Big Data hoy en día no está del todo definido y sigue cambiando a cada momento. No obstante, la mayoría de los analistas profesionales entiende que son grupos de datos que van desde los 30-50 Terabytes en adelante.

Lo que hace que el Big Data sea tan útil para muchas empresas es que el análisis de datos proporciona muchas veces respuestas a preguntas que ni siquiera la propia organización se había planteado con anterioridad. Tras el análisis de la información, las empresas son capaces de identificar sus propios problemas de forma más comprensible. También el Big Data para PYMES ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos para identificar nuevas oportunidades de negocio. El uso de esta tecnología conduce a estrategias de negocio más inteligentes, a operaciones más eficientes, a mayores ganancias y a clientes más felices.

 

La importancia de la calidad de los datos

La avanzada tecnología del Big Data hace que para obtener una buena calidad de datos los analistas tengan que enfrentarse a múltiples desafíos.  Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Estas 5 características esenciales de los datos para realizar el proceso de Big Data suelen llevar a las empresas a enfrentarse con la problemática de si son capaces de extraer datos reales y de alta calidad en grandes grupos de datos masivos, cambiantes y complicados.

Dificultades del Big Data para PYMES

Entre las principales dificultades que aparecen para obtener una buena calidad de datos las más importantes son las siguientes:

1. Muchas fuentes y tipos de datos

Con la extracción de datos de tantas fuentes distintas, la dificultad para integrarlos aumenta. Las fuentes de datos para el Big Data pueden ser muy amplias:

  • Datos de internet y móviles (Comentarios y likes en redes sociales, campañas de marketing, datos estadísticos de terceros, etc.)
  • Datos procedentes de Internet de las Cosas
  • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas
  • Datos experimentales
  • Datos no estructurados (Documentos, videos, audios, etc.)
  • Datos semi-estructurados (Hojas de cálculo, informes )
  • Datos estructurados (Información almacenada en el ERP, CRM, etc.)

2. Enorme volumen de datos

Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos que tiene que estar encuadrado en un tiempo razonable. Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener una alta calidad de datos de forma rápida. Se necesita un proceso para transformar los tipos no estructurados poder utilizarlos.

3. Mucha volatilidad

Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionar esto se necesita tener un poder de procesamiento muy alto. Además, si esta operación no se hace bien, existe el riesgo de que se puedan producir conclusiones basadas en información errónea.

4. Faltan estándares de calidad de datos unificados

En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 que garantizan la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años 90. Y no fue hasta el 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000. Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse, pues la investigación sobre la calidad de datos en Big Data ha comenzado hace poco y hoy día no hay apenas resultados.

El Big Data y la veracidad de los datos

Los datos poseen un valor intrínseco, sin embargo, no tienen ninguna utilidad hasta que dicho valor se descubre. Por eso es crucial conocer su veracidad. No solo hay que analizarlos para conocer si son veraces y reales -lo cual es ya una ventaja en sí misma-, sino  también de poner en marcha con ellos todo el proceso que requiere que los analistas y los ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, formulen hipótesis informadas y predigan comportamientos.

Respecto al Big Data para PYMES, los avances tecnológicos recientes han reducido exponencialmente el coste del almacenamiento y la computación de datos, haciendo que el almacenar datos resulte más fácil y barato que nunca. Por lo tanto, el Big Data de hoy está al alcance de cualquier empresa.

analistas de datos

¿Cómo se implementa el Big Data para PYMES?

Aunque el Big Data aporta nuevas perspectivas que pueden abrir paso a una mayor competitividad en un determinado sector, iniciarse en esta tecnología requiere de 3 acciones claves y esenciales:

1. Integrar datos

El Big Data concentra datos de numerosas fuentes y aplicaciones distintas. Los mecanismos de integración de datos convencionales no están generalmente a la altura de esta tarea, por eso se requieren nuevas estrategias y tecnologías. Durante el proceso de integración es necesario incorporar datos, procesarlos y asegurarse de que estén formateados y disponibles, de tal forma que los analistas empresariales puedan empezar a utilizarlos.

2. Almacenamiento de datos

El Big Data requiere un almacenamiento para los datos seguro, Además de almacenar los datos, hay que incorporar los requisitos de procesamiento y los motores de procesamiento necesarios para dichos conjuntos de datos estén disponibles cuando sean demandados. Hoy en día, la nube como lugar de almacenaje de datos está aumentando progresivamente su popularidad, porque es compatible con los requisitos tecnológicos del Big Data y permite incorporar nuevos recursos a medida, según se vayan necesitando.

3. Análisis de datos

La inversión en Big Data para PYMES se rentabiliza realmente cuando al analizar y utilizar los datos adecuadamente, explorando nuevas oportunidades y construyendo modelos de datos usando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Sectores industriales que utilizan actualmente el Big Data

Hoy en día el Big Data para PYMES ayuda a mejorar una serie de actividades empresariales que van desde la experiencia al cliente hasta la analítica de las operaciones. A continuación, mostramos los principales sectores en los que se está utilizando el Big Data:

1.Turismo

La satisfacción del cliente es clave para la industria del turismo, pero esto suele ser muy difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Algunos establecimientos, como por ejemplo los resorts o los casinos, solo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El Big Data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar un análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.

2. Cuidado de la salud

El Big Data aparece con frecuencia en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser muy difíciles y complejos de manejar, aunque a su vez esta información está llena de datos claves para las analíticas. Es por eso que la tecnología del análisis de datos es tan importante para el sector sanitario. Al analizar rápidamente grandes cantidades de información -tanto estructurada como no estructurada- se pueden proporcionar diagnósticos u opciones para tratamientos de forma casi inmediata.

3. Administración

La Administración se encontrará en el futuro ante un gran desafío, mantener la calidad de los servicios y la productividad, con unos presupuestos cada vez más ajustados. Esto es particularmente problemático en todo lo relacionado con la justicia. El Big Data puede ayudar a buscar soluciones para agilizar las operaciones mientras le da a la Administración una visión más holística de su actividad.

4. Retail

El servicio al cliente ha evolucionado mucho en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que las tiendas -los minoristas- comprendan exactamente lo que necesitan y cuándo lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer este tipo de demandas. Usando grandes cantidades de los datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no solo pueden tener una comprensión más profunda de sus clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar su rentabilidad.

5. Empresas manufactureras

Estas empresas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces también se utiliza esta información para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Esta telemetría puede revelar además patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos, que pueden reducir los costes de desarrollo y montaje.

6. Publicidad

La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.

7. Call Center

El Big Data permite el uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.

8. Detección y prevención de fraudes

El análisis de datos se está usando en industrias que procesan transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.

9. Mercados Financieros

Se usa la información que proviene de los datos en las transacciones de los mercados financieros, permitiendo que se evalúe más rápidamente el riesgo, pudiéndose así tomar medidas correctivas.

IA para PYMES: 10 usos de la Inteligencia Artificial en fabricación industrial (4 de 4)

IA para PYMES: 10 usos de la Inteligencia Artificial en fabricación industrial (4 de 4)

La Inteligencia Artificial en fabricación industrial se define como la inteligencia con que cuentan las máquinas para realizar tareas parecidas a las de los humanos, tales como responder a eventos internos y externos o incluso anticiparse a ellos de forma autónoma. En este último post sobre Inteligencia Artificial vamos a centrarnos en describir las 10 principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial en los procesos de fabricación industrial.

CONTENIDOS

1. Fábricas inteligentes

2. Fabricación flexible

3. Fabricación personalizada de productos

4. Aprovisionamiento inteligente

5. Control de stock

6. Mantenimiento predictivo

7. Controles de calidad

8. Eficiencia energética

9. Logística inteligente

10. Detectar y evitar ciberataques

1. Fábricas inteligentes

Si se pueden automatizar los despachos, las fábricas más todavía.  Hoy en día existen una gran variedad de robots al alcance de cualquier empresa, sin importar su tamaño, que usan la IA para realizar acciones mucho más precisas y tomar decisiones en tiempo real adaptándose a cada tipo de proceso productivo. Por ejemplo, los robots colaborativos mejoran la seguridad al permitir aprovechar la capacidad cognitiva de las personas, centrándose en aportar la capacidad automática y repetitiva en los procesos de trabajo, siendo además fáciles de reprogramar, transportar e instalar.

No se trata solo de que la mano de obra humana es más productiva, sino que la Inteligencia Artificial  en fabricación industrial lleva a la utilización óptima de la maquinaria existente en la planta de fabricación.  Con el Big Data y la Inteligencia Artificial somos capaces de recoger millones de datos que se registran a diario en las plantas, procesarlos y actuar antes de que surjan problemas o defectos en los procesos. Podemos identificar anomalías y averías, predecir paradas inesperadas, reabastecer inventario, identificar y resolver predictivamente problemas de calidad, monitorizar problemas de seguridad de personas o instalaciones, etc. En definitiva, la IA es un nuevo modelo de negocio que permite acelerar y optimizar los procesos de producción.

2. Fabricación flexible

Fusionando la IA con la Robótica podemos aumentar el tiempo de actividad y realizar tareas para una demanda de fabricación flexible. Los robots pueden monitorizar su propia precisión y rendimiento, notificando de forma autónoma si requieren mantenimiento para evitar costosos tiempos de inactividad, o incluso pueden ser reprogramados fácilmente para realizar nuevas tareas. Por ejemplo, aplicando en robots inteligentes de una fábrica alimenticia técnicas de la IA, basadas en Aprendizaje Profundo (Deep Learning), somos capaces de detectar diferentes tipos de alimentos corriendo en la misma línea de producción, para posteriormente ser extraídos o almacenados, optimizando el espacio de almacenamiento y minimizando los residuos.

3. Fabricación personalizada de productos

El cliente se está convirtiendo en el nuevo estándar del mercado y aquí la Inteligencia Artificial es clave para decidir y aceptar ajustes basados en datos proporcionados por el cliente final, que se tendrán en cuenta en el diseño. Gracias a la IA podemos diseñar más rápidamente productos que se adapten a necesidades particulares, manteniendo la eficiencia de la producción en masa para poder seguir siendo competitivos. A su vez, la realidad virtual es de gran ayuda para los diseñadores a la hora de simular digitalmente un producto antes de su fabricación y de este modo interactuar con él para hacer pruebas.

4. Aprovisionamiento inteligente

En empresas la IA ayuda a anticipar la demanda y en función de esa demanda tomar decisiones de compra a largo plazo, a un determinado precio y de unas determinadas cantidades, para aprovisionarte y adaptar la capacidad productiva de la empresa.

5. Control de stock

La gestión inteligente del stock se puede hacer instalando cámaras con “Visión Artificial” conectadas a un sistema previamente entrenado. Sus algoritmos pueden detectar si un inventario requiere ser reabastecido y entonces se puede enviar una orden a la planta de fabricación o al centro de distribución que corresponda, para atender la petición de inmediato.

Otra posibilidad es gestionar el inventario con fotos de las facturas y albaranes. Esto puede ser posible con un sistema de OCR, haciendo una foto a cualquier documento. El programa lee la información y la guarda donde corresponda. Con una foto, la información ya está disponible, tanto de los productos que se están recepcionando, como de la cantidad y el precio pagado.

inteligencia artificial en fabricación industrial

6. Mantenimiento predictivo

La Inteligencia Artificial en fabricación industrial también se utiliza para anticipar cuando una máquina va a empezar a fallar. Las maquinas generan datos constantes cada segundo en su funcionamiento, permitiéndonos realizar un mantenimiento predictivo. Detectar fallos antes de que sucedan a partir de los datos y las estadísticas es utilizar la IA para prever que sucederá en el futuro. Estas tareas ya se están implementando en muchas empresas: Prescribir como se tiene que utilizar o mantener una máquina para que no tenga fallos.

7. Controles de calidad

La calidad es otra de las cosas que afecta mucho a la productividad. En casi todas las empresas se están poniendo cámaras de visión para analizar si un producto ha fallado. Con la IA se intenta ver qué elementos fallan: si es la materia prima, el proceso de fabricación, etc.

8. Eficiencia energética

Existen también sistemas de gestión energética inteligentes que permiten optimizar al máximo el coste de la energía, asegurando a su vez el máximo confort para los usuarios. ¿Qué diferencia existe entre un sistema tradicional y uno que aplica la Inteligencia Artificial  en fabricación industrial? En el sistema tradicional si empieza a hacer calor, se baja la temperatura. Mientras que con la IA se tiene un modelo realmente eficiente. Por medio de sensores que calculan la cantidad de personas, la temperatura exterior, etc., se consiguen datos y el sistema toma sus propias decisiones.

9. Logística inteligente

En este campo las principales aplicaciones de la IA están relacionadas con la fijación de un “pricing” dinámico, basado en la situación particular de cada momento: Oferta, demanda, condiciones meteorológicas, nivel de competencia, optimización de las rutas en tiempo real para minimizar las ineficiencias, el transporte con el vehículo vacío o la simplificación y digitalización de los procesos (chatbots, visión por computador o procesamiento del lenguaje natural).

10. Detectar y evitar ciberataques

La seguridad informática basada en IA permite trabajar también con predicciones anticipando ciberataques cuando aún no se han producido. Gracias al Big Data y al Internet de las Cosas, los sistemas de aprendizaje automático, basados en estándares de IA, ayudan a prevenir posibles ataques. El aprendizaje automático es capaz de gestionar de forma eficiente un vasto conjunto de datos que proceden de un mundo conectado en tiempo real. Los datos que utilizan se extraen en tiempo real y de los históricos, creando patrones de comportamientos anómalos que pueden esconder una vulnerabilidad y configurando indicadores de ataque y de amenazas rápidamente.

IA para PYMES: Aplicación de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos (3 de 4)

IA para PYMES: Aplicación de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos (3 de 4)

La Inteligencia Artificial es el gran acelerador que permite cumplir más rápidamente los objetivos empresariales, ya que puede aplicarse a todas las funciones de la gestión empresarial: la productividad y el rendimiento, el talento profesional, la creación de productos, la comercialización, la experiencia de usuarios o clientes y el mercado laboral. En este post -tercero de nuestra serie  sobre IA para PYMES– nos vamos a centrar en cuáles son las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos en el ámbito de una PYME.

CONTENIDOS

1. Selección de personal

2. Canal de comunicación interno

3. Un compañero virtual en las reuniones

4. Formación interna de un empleado

5. Mejorar la capacidad profesional

6. Seguridad laboral

7. Automatización de tareas

8. Control de personal y gestión de turnos

 

La IA en los Recursos Humanos

Las tres grandes áreas de la IA: el razonamiento, el entendimiento y la interacción,  pueden resultar muy eficaces a la hora de organizar los Recursos Humanos.

El razonamiento se utiliza en aplicaciones que permiten extraer información relevante de los datos. El entendimiento se aplica a la interpretación de los datos y sirve, por ejemplo, para el reconocimiento facial de un empleado utilizando su fotografía almacenada en la nube. Y por último, la interacción se usa para cambiar la forma en la que un empleado puede relacionarse con un dispositivo. Por ejemplo, usando la voz en lugar del teclado.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos

1. Selección de personal

La IA ayuda a automatizar tareas que no aportan un valor adicional. Y aunque la mayoría de nosotros consideramos que en la selección de personal siempre tiene que haber detrás un reclutador, se puede utilizar la IA para filtrar currículums y asociarlos directamente a las vacantes.

2. Canal de comunicación interno

Los asistentes personales basados en la biometría de voz están teniendo un gran impacto en la interacción entre los empleados de una empresa. Este es el caso de “AVA”, el asistente personal de la compañía Airbus, al que lo mismo se le puede pedir el menú del día en un centro de trabajo concreto, como hacerle una sugerencia sobre cómo mejorar una tarea. (“AVA” registra la sugerencia y le envía automáticamente un email a la persona responsable). Los asistentes personales por voz pueden agilizar toda clase de tareas rutinarias dentro de una empresa, como medir las planchas de ensamblaje en una fábrica, sin que los empleados tengan que tocar una tecla.

3. Un compañero virtual en las reuniones

Se trata de utilizar la IA para crear un compañero virtual que pueda estar presente en las reuniones. Una simple pantalla interactiva que escuchar las conversaciones en una reunión de trabajo y a partir de la información interna de la que dispone, proponer soluciones. Además, puede tomar notas, realizar traducciones y transcribirlo todo en la pantalla. El compañero virtual puede encauzar las conversaciones si el equipo se dispersa y lo más interesante, llevar el registro de los puntos a tratar para asegurarse de que se han abordado todos los temas importantes de la reunión.

4. Formación interna de un empleado

La IA puede ayudar también a dar la bienvenida a los nuevos empleados, enseñarles la manera de hacer las cosas que tiene esa empresa o explicar el lanzamiento de nuevos productos. También mostrarles la cultura empresarial y resolver dudas  sobre procedimientos internos u otras cuestiones; por ejemplo, coordinar las vacaciones de todo el equipo.

5. Mejorar la capacidad profesional

La Inteligencia Artificial en Recursos Humanos nos ayudará a ser mejores profesionales. Los asistentes de voz nos permitirán llevar la agenda de las tareas pendientes, resolver dudas y tomar mejores decisiones, ya que la IA puede aprender de las conversaciones con los empleados, así como de los aciertos y errores de los mismos.

Según el World Economic Forum, 75 millones de los puestos de trabajo actuales serán desplazados por la IA. Se trata de una auténtica revolución en el mundo laboral. Y la propia IA está jugando un papel fundamental en la evolución de las habilidades y conocimientos necesarios para la fuerza del trabajo. Por ejemplo, facilitando bases de conocimiento empresarial inteligente que impulse el aprendizaje del  grupo o permitiendo ultra-personalizar el plan formativo de un individuo en base a sus habilidades y curva de aprendizaje. También educar a través de plataformas inteligentes de formación, con funcionalidades que abarcan la detección automática de errores.

6. Seguridad laboral

Además de mejorar los procesos de trabajo, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Recursos Humanos permiten que los entornos sean mucho más seguros. Muchas veces en las fábricas y en las obras, se producen ineficiencias que con la ayuda de la IA se pueden detectar. Por ejemplo, analizando imágenes de cómo se mueven los trabajadores en su puesto de trabajo. El análisis de esta información permite a la IA detectar patrones que de manera natural no veríamos jamás. De esta forma, no solo se mejora la productividad, sino también la propia seguridad. Ya existen aplicaciones que programan a las máquinas para que avisen a los trabajadores de determinadas incidencias o para que simplemente no le dejen actuar con ellas si no cumple los protocolos. Al final, la IA minimiza los errores humanos, ya que generalmente los accidentes laborales se producen por descuidos de las personas.

7. Automatización de tareas

Sea cual sea el negocio del que se trate, donde haya un proceso repetitivo, la IA puede agilizarlo. Por ejemplo, con el procesamiento del lenguaje natural, se puede automatizar la gestión de documentos: Contratos, poderes notariales, emails, etc. También se pueden procesar datos que provengan de fuentes de información desestructuradas- es decir, que no están almacenadas en una base de datos estructurada- y que a día de hoy exigen que haya un back office o una persona que ayude a su procesamiento.

8. Control de personal y gestión de turnos

El control inteligente de las personas puede ayudar,por ejemplo, a organizar los turnos de un restaurante. También puede facilitar el prever las necesidades de contratación en momentos puntuales. Si  se definen  los departamentos, los roles de trabajo y los rangos de trabajo dentro de la PYME  es decir, sabiendo exactamente que perfil tiene cada trabajador y qué competencias, la IA puede optimizar las funciones y los turnos de cada trabajador.  Se podrá observar que en poco tiempo se pueden mejorar los ingresos utilizando la misma plantilla.

En conclusión, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial son muchas y diversas, aquí hemos repasado ocho de ellas, pero a medida que pase el tiempo iremos viendo cada vez más soluciones en esta importante área de la empresa.

IA para Pymes: Oportunidades para el marketing con Inteligencia Artificial (2 de 4)

IA para Pymes: Oportunidades para el marketing con Inteligencia Artificial (2 de 4)

Debido a la capacidad de recopilar grandes cantidades de datos e información y luego aprender sobre ellos, la IA (Inteligencia Artificial) está transformando la forma de percibir las oportunidades en el mundo digital. A medida que la IA avanza, también lo hace la capacidad de los profesionales para usarla mejor en las estrategias de marketing digital. Hoy hablamos de las oportunidades para la publicidad y el marketing con Inteligencia Artificial.

CONTENIDOS

Aplicaciones de la IA al marketing digital de la PYME

1. Estudios de mercado con imágenes

2. Publicidad Digital

3. Voice Search (Búsquedas por voz)

4. Recomendaciones por reconocimiento de imágenes

5. “Sites” personalizados por la IA

6. Creación de contenidos

7. Oferta de diversos servicios para un cliente

8. Asistentes virtuales en puntos de venta físicos

Inteligencia Artificial para optimizar el email marketing

1. Optimizar los tiempos de envío

2. Mejorar los textos del asunto del email

3. Optimizar el tiempo del análisis de la campaña

4. Mejoras en el contenido de las campañas

Según aseguran muchos expertos, el 50% de los profesionales de marketing combinan actualmente el marketing con Inteligencia Artificial, mientras que otro 27% tiene intención de incorporar la tecnología de la IA muy pronto. Las herramientas de marketing que utilizan IA, permiten aprovechar las grandes cantidades de datos disponibles para descubrir ideas y patrones que, de otra manera, no sería posible identificar o que llevaría muchísimo tiempo procesar.

No obstante, en relación al marketing digital, la IA está avanzando más allá del puro análisis de datos. Su evolución se dirige rápidamente hacia buscar la generación de la información misma. La IA como parte del marketing digital ofrece una amplia variedad de beneficios que las PYMES pueden utilizar para crear mejores estrategias de marketing y de publicidad.

Aplicaciones de la IA al marketing digital de la PYME

En este post vamos a ver cuáles son las más importantes aplicaciones de la IA que se están utilizando en marketing digital de las Pymes.

1. Estudios de mercado con imágenes

Es una alternativa a los estudios basados en estadísticas. Se trata de analizar imágenes en lugar de datos. Por ejemplo, se le puede pedir a las personas que manden fotografías con una información determinada, como qué tipo de productos consumen durante las navidades. A la gente le encanta mandar fotos y es mucho más rápido de responder que una encuesta. Así, se pueden analizar posteriormente las fotos con IA para descubrir cuáles son los productos que más se utilizan, cómo se utilizan y diseñar ofertas que estén mejor dirigidas a determinados clientes.

2. Publicidad Digital

Se trata de automatizar el proceso de creación de anuncios y la ejecución de las campañas de publicidad en función de unos objetivos predeterminados. La IA no solo aporta una capa de inteligencia o de datos a las campañas de marketing, sino que también puede ayudar a diseñar acciones llamativas de gran impacto en el mercado.

Un ejemplo llamativo de este tipo de campaña publicitaria “impactante” lo realizó el pasado 2021 la marca de zapatillas NB. Utilizaron soluciones de IA en la plaza de Callao de Madrid para detectar cómo se viste la gente en la capital. Se centraba específicamente en mujeres que siguen sus propias reglas estéticas. El sistema de IA las detectaba y las premiaba regalándoles unas zapatillas NB, después de realizarles una entrevista que salía en una gran pantalla digital, colocada estratégicamente en el centro de la plaza.

3. Voice Search (Búsquedas por voz)

La búsqueda por voz y el algoritmo de Google han sido los principales avances de la IA en estos últimos tiempos. Innovaciones que se utilizan ya ampliamente incluyen Amazon Echo, Google Home y Siri. Todos estos motores ayudan a los usuarios a realizar búsquedas a través de un comando de voz. El éxito de estas aplicaciones de IA demuestra que la forma en que los usuarios buscan ha cambiado, por eso será necesario empezar a pensar en estrategias de marketing con inteligencia artificial, apoyadas en el “Voice Search”.

4. Recomendaciones por reconocimiento de imágenes

Los asistentes basados en IA pueden facilitar el proceso de publicidad de un producto, haciendo recomendaciones basadas en imágenes. Por ejemplo, si un cliente envía la foto de un vestido o una prenda que le gustaría comprarse, la IA puede recomendarle vestidos o prendas parecidas gracias al reconocimiento de las imágenes.

5. “Sites” personalizados por la IA

Con la IA, los comercios se convierten en webs dinámicas que se adaptan a los gustos de los consumidores. En lugar de ofrecer un catálogo estático para todos igual, cambia en base a lo que la IA sabe sobre la persona que entra en una página de eCommerce. Aquí el mejor ejemplo es Amazon, que personaliza el site para cada cliente. Su actividad de marketing con Inteligencia Artificial brilla con luz propia. El machine learning permite mostrar el contenido que más posibilidades tiene de gustarle al cliente que entra en la web. Se basa en los conocimientos previos de acciones o tendencias de los que ya han comprado alguna vez o han estado navegando por la web anteriormente.

6. Creación de contenidos

Crear un contenido de calidad es difícil y requiere mucho tiempo. Pero la IA puede entrenar motores para entregar contenido atractivo y altamente personalizado. Esto se debe a que la IA puede aprender las preferencias de nuestros usuarios y seleccionar -e incluso generar- material, acorde con sus gustos, intereses e interacciones. La IA puede también determinar la combinación óptima de diferentes tipos de contenido y reducir así el tiempo de búsqueda que necesita un usuario.

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hombre trabajando con ordenador  con inteligencia  artificial

7. Oferta de diversos servicios para un cliente

El marketing con Inteligencia Artificial puede ayudar a optimizar los servicios que una PYME ofrece a sus clientes, pues permite trabajar coordinadamente con otras empresas que ofrezcan servicios complementarios. Por ejemplo, un hotel puede ser un canal para otros servicios: restauración, compra de productos, etc. Estas ofertas son en sí mismas acciones de marketing con Inteligencia Artificial, realizadas sin que nadie intervenga.

8. Asistentes virtuales en puntos de venta físicos

En el punto de venta, los asistentes virtuales pueden hacer de guía con los clientes, informándoles de dónde están los productos o servicios que buscan o dándoles a conocer las promociones del día. Todo esto se logra a través de un algoritmo muy avanzado, que es capaz de responder a la mayoría de las preguntas que pueda hacer un cliente, incluso en diferentes idiomas.

Inteligencia Artificial para optimizar el email marketing

Una de las herramientas más frecuentes que utilizan todas las PYMES es el EMAIL MARKETING. En un estudio realizado en el año 2019, un grupo de profesionales del marketing y diversas agencias de publicidad mostraron las principales ventajas que podía tener el marketing con Inteligencia Artificial para mejorar los resultados de una campaña. Estas fueron sus conclusiones:

1. Optimizar los tiempos de envío

Un tema, que ha sido bastante polémico entre los expertos del marketing, es la definición de “la mejor hora para enviar una campaña de email”. Al final siempre se llegaba a la conclusión de que la mejor hora dependía de cada sector industrial, de cada mercado, del tipo del mensajeo, incluso, de cada tipo de usuario. La solución a este dilema era muy complicada. La IA puede ofrecer una respuesta al interrogante de la mejor hora. Sus algoritmos pueden determinar en función de cada usuario, el mejor momento para que un email pueda abrirse y leerse. También puede identificar la frecuencia del envío de las campañas de email y su automatización a nivel individual.

2. Mejorar los textos del asunto del email

Las líneas del asunto que elegimos en el email marketing es una de las partes más importantes de una campaña, pues es lo primero que lee nuestro suscriptor o cliente. Un buen asunto destaca, incentivando al usuario a abrir el correo y leerlo. Tradicionalmente un profesional del marketing usaba su experiencia y análisis para crear líneas atractivas según el tipo de audiencia. Pero la IA nos propone realizarlo de manera automática, dependiendo de las preferencias del usuario.

3. Optimizar el tiempo del análisis de la campaña

Los algoritmos de aprendizaje automático de la IA pueden analizar rápidamente el rendimiento de una campaña de email marketing para después ofrecernos recomendaciones sobre cómo mejorar el rendimiento. Estos procesos automáticos nos ahorran gran cantidad de tiempo y recursos.

4. Mejoras en el contenido de las campañas

El contenido de las campañas de email marketing también pueden automatizarse y optimizarse de forma individualizada gracias a la IA. Se puede utilizar un contenido que ya esté escrito o imágenes, promociones, publicaciones del Blog, enlaces e incluso un contenido generado por la propia IA según su propio análisis de los datos.

En conclusión, todas estas oportunidades para la publicidad y el marketing con Inteligencia Artificial, que hemos explicado en este post, ofrecen los mismos beneficios: Mayor participación y conversión de nuestros usuarios, aumento en las ventas e ingresos, así como procesos más rápidos y eficientes.

IA para PYMES: Inteligencia Artificial para mejorar las ventas (1 de 4)

IA para PYMES: Inteligencia Artificial para mejorar las ventas (1 de 4)

La Inteligencia Artificial (IA) lo está transformando todo, desde la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes, hasta la gestión del talento de sus empleados, la optimización de sus operaciones y el desarrollo de nuevos productos y servicios digitales. Existen numerosos estudios que demuestran que las corporaciones que están apostando más decididamente por la IA, lideraran su sector en la próxima década. Comenzamos una serie de cuatro artículos en los que te hablamos de IA para PYMES. Hoy, Inteligencia Artificial para mejorar las ventas.

CONTENIDOS

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial para PYMES

Usos de la Inteligencia Artificial para mejorar las ventas

1. Conocimiento del cliente

2. Predicciones de ventas

3. Detectar nuevos clientes potenciales

4. La personalización de la venta

5. Asistentes de ventas con Inteligencia Artificial

6. Vendedores virtuales con mucho “feeling”

 

La IA está presente cada vez más en nuestro día a día. Por ejemplo, “Siri”, el asistente de voz de Apple, o las recomendaciones de películas y series de Netflix adaptadas a cada usuario, son dos buenos ejemplos de cómo la IA está ya presente en nuestra vida diaria.

En el futuro, es muy posible que cada proceso, cada producto o cada puesto de trabajo sean redefinidos mediante el uso de la IA. Pero, ¿De qué hablamos exactamente cuándo nos referimos a la Inteligencia Artificial?, ¿Qué utilidad tiene en los negocios? Y sobre todo, ¿Tiene sentido aplicar la IA para PYMES?

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La IA es una mezcla de analítica avanzada y automatización que permite sustituir o complementar las decisiones humanas utilizando una serie de algoritmos. Es capaz de tomar decisiones con un alto porcentaje de éxito, casi el 96%, cuando la persona tiene una media de un 66% en su porcentaje de acierto. Sus posibilidades son infinitas, adaptándose a cualquier programa que consiga que un ordenador realice una tarea que antes hacía un ser humano.

La Inteligencia Artificial para PYMES

Aunque son las grandes empresas las que más están apostando por esta tecnología, los pequeños negocios como comercios y restaurantes, también han empezado a usarla. Si existen datos que pueden conocerse en tiempo real, la velocidad en la toma de decisiones podría jugar un papel importantísimo y utilizar la IA, marcar una gran diferencia.

A la hora de decidir si merece la pena implementar la IA en un negocio pequeño o mediano, hay que analizar si existen tareas que se repiten constantemente y así saber si usar IA tiene sentido. Conviene recordar que la IA puede tener diferentes niveles, desde una IA muy sencilla que programa una máquina para que realice siempre la misma tarea, hasta una IA más sofisticada, que puede parecerse a la inteligencia humana y no necesita mucha programación pues es capaz de aprender por sí misma.

En el mercado existen herramientas de implantación de IA muy variadas, algunas tan solo exigen una pequeña adaptación y otras que son mucho más complejas.

Los expertos recomiendan que, antes de decidir implementar un programa de Inteligencia Artificial en una PYME, la empresa se fije un objetivo de negocio. ¿Qué quiero conseguir con esta tecnología? Puede ser, por ejemplo, sacar una mayor rentabilidad a los clientes o reducir el stock o los costes, pero las ideas tienen que estar claras inicialmente. Tampoco debemos olvidar que la IA necesita datos. La empresa debe disponer de datos, obtenidos previamente de forma automatizada, para que los algoritmos puedan aprender en base a dicha información. Si la PYME no cuenta con ese flujo de datos, la Inteligencia Artificial no puede funcionar.

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Inteligencia Artificial para mejorar las ventas

Usos de la Inteligencia Artificial para mejorar las ventas

Actualmente, son muchas las aplicaciones de la Inteligencia Artificial que permiten el aumento en las ventas de productos o servicios. A continuación, explicaremos algunos de sus usos más importantes:

1. Conocimiento del cliente

La Inteligencia Artificial es la mejor tecnología que existe para poner orden en la ingente cantidad de datos sobre clientes que almacena cualquier PYME. Cuando el volumen de datos es suficientemente grande, los resultados son sorprendentes, pues se pueden detectar patrones repetitivos que no seríamos capaces de observar de otra forma. La clave es contar con tantos datos históricos como sea posible, ya que las predicciones se basan en procesar esos datos e identificar cualquier señal que revele la causa del comportamiento de un cliente: su última visita a nuestra página web, su historial de compra o factores personales, como el tiempo del que dispone o el nombre de su equipo favorito de fútbol.
Un mejor conocimiento del cliente nos ayuda a adelantarnos a sus necesidades, ofreciéndole justo lo que necesita en cada momento y evitando enviarle cualquier información que no le resulte relevante.

2. Predicciones de ventas

Si podemos anticiparnos a las necesidades de nuestros clientes, podemos hacer mejores predicciones de ventas. La Inteligencia Artificial sirve para mejorar las ventas, porque utiliza modelos mucho más eficientes, ya que se basan en históricos, datos del pasado, para trabajar en el futuro.

El siguiente paso es la prescripción de estrategias para vender más. La Inteligencia Artificial te hace recomendaciones sobre cómo vender más en base a las predicciones, es decir, cómo vas a conseguir mejores resultados basándote en el análisis de datos.

3. Detectar nuevos clientes potenciales

La Inteligencia Artificial puede detectar segmentos de clientes que no son los tradicionales en una empresa determinada. Por ejemplo, clientes que son veganos, asiáticos o que le gustan los coches deportivos. Este tipo de segmentos hubieran permanecido invisibles con la analítica tradicional. Por eso la IA descubre muchas oportunidades en nuevos mercados.

(continúa más abajo)

4. La personalización de la venta

Los datos disponibles le permiten a la Inteligencia Artificial personalizar la oferta en base a lo que el cliente pueda necesitar. Como sabemos lo que un cliente va a necesitar, podemos ayudarle a hacer la compra. Así, aumentando el nivel de satisfacción de un cliente, se consiguen mejores ventas y una mayor fidelización. El cliente siente que es mejor aconsejado en el momento de la compra.

Los patrones de recomendaciones, como los que utilizan las plataformas de streaming para destacar los contenidos más adecuados para cada usuario en base a sus visualizaciones, están resultando ser muy eficientes en el mundo de las PYMES, siendo otra de las aplicaciones más importantes de la Inteligencia Artificial en la actualidad.

5. Asistentes de ventas con Inteligencia Artificial

Otro de los usos más extendidos de la Inteligencia Artificial para mejorar la ventas hoy en día, es apoyarse con asistentes virtuales o chatbots, que replican o aumentan lo que podría hacer un agente comercial. Se está empezando a usar en todo tipo de sectores comerciales, especialmente cuando se trabaja con productos complejos en los que la IA puede ayudar a los clientes a entender el producto y a tomar mejor la decisión de compra. Se trata de una tecnología que es capaz de dialogar con el usuario, entendiendo qué necesita y aportarle sus recomendaciones. Se trata de un proceso que emula un dialogo humano y se hace por escrito, a través de un chatbot en el que se intercambian mensajes o fotos.

Detrás de esta tecnología está la Inteligencia Artificial que reconoce el lenguaje natural del cliente, determina qué quiere el usuario cuando le hace una pregunta y entiende cuál es la mejor respuesta que puede dar. Muchas veces, en caso necesario, la IA es capaz de cerrar todo el proceso de venta o poner al cliente en contacto con un agente comercial, si así lo prefiere el consumidor. La IA asegura de que el cliente está bien informado en el ciclo de preventa.

Otro factor positivo que se está detectando en relación con el uso del chabot, es que las personas cuando hablan con máquinas parece que tienden a expresarse con mayor libertad. Y, sobre todo, no se sienten obligados a seguir con una conversación cuando dejan de estar interesados en aquello que se les ofrece.

6. Vendedores virtuales con mucho “feeling”

Una tecnología de Inteligencia Artificial para mejorar las ventas muy especializada en cada negocio son los llamados asistentes virtuales. Son capaces de mejorar la atención de una persona real, ya que pueden adaptarse incluso a la personalidad de su interlocutor. Si se llevan a las plataformas de recomendación, obviamente al final se produce un impacto de mejora en las ventas y también en la fidelización. Esto es consecuencia de introducir la emotividad en la comunicación.

No es igual hablar de tú que hablar de usted, o de utilizar una voz masculina o femenina. La capa emocional en las relaciones máquina-persona, se basa en identificar exactamente qué parámetros de la comunicación, frases, palabras concretas, mensajes, etc. conectan mejor con cada persona adaptando el mensaje comercial en función de su carácter.

Y estos son seis de los principales usos de la Inteligencia artificial para mejorar las ventas. En el próximo artículo hablaremos de oportunidades que el marketing con Inteligencia Artificial ofrece a las PYMES.