La inteligencia artificial ha experimentado una evolución significativa en los últimos años, convirtiéndose en una de las tecnologías más populares. Este avance ha permitido que las máquinas adquieran habilidades que les permiten imitar de manera más precisa y efectiva la inteligencia humana. Esta evolución no solo ha mejorado la capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas, sino que también ha ampliado su aplicación en diversos sectores, potenciando la eficiencia y la toma de decisiones inteligentes en el entorno laboral y más allá.
Las estrategias detrás de la IA ya están integradas en nuestra vida diaria, mejorando la eficiencia de productos y servicios. En este artículo, exploramos cómo las empresas aplican tecnologías de IA para optimizar la experiencia de clientes y usuarios.
1. Recomendación de Productos y Servicios: Spotify y Netflix son líderes en recomendaciones personalizadas. Utilizan Big Data para analizar el comportamiento e intereses de los usuarios, ofreciendo sugerencias que realmente disfrutan. Spotify destaca con su lista «Descubrimientos de la Semana», que utiliza modelos de filtrado colaborativo, procesamiento de lenguaje natural y análisis de audio. Netflix organiza su página de inicio personalizada en líneas, clasificadas por géneros, para que los usuarios descubran y exploren contenido relevante.
2. Automatización del Servicio a través de Chatbots: Los chatbots son fundamentales para la IA en el servicio al cliente. Bancos y otras empresas invierten en asistentes virtuales que interactúan con los clientes, aclaran dudas y realizan transacciones. Con el tiempo, los chatbots aprenden y anticipan las necesidades de los usuarios, mejorando su eficiencia.
3. Reconocimiento de Voz: Alexa de Amazon y Siri de Apple son ejemplos de interfaces de usuario de voz (VUI) que utilizan IA conversacional. Estas plataformas no solo comprenden y responden a las solicitudes de los usuarios, sino que también aprenden de las interacciones para ofrecer una experiencia más personalizada y efectiva.
4. Reconocimiento de Imágenes: Google Photos utiliza visión computacional para reconocer y organizar fotos. Las máquinas entrenan para identificar patrones en las imágenes, permitiendo a los usuarios buscar y encontrar fotos fácilmente. Cuanto más se utilizan y etiquetan las fotos, más precisa se vuelve la IA.
5. Precios de Productos: La fijación de precios dinámica es otra aplicación de la IA. Servicios como Uber y Airbnb ajustan sus precios en tiempo real según la demanda y la oferta. La IA permite reconocer patrones y pronosticar situaciones, ajustando los precios de manera precisa y rápida.
6. Segmentación de la Audiencia: La segmentación de la audiencia es esencial en el marketing. La IA permite a las empresas conocer mejor el comportamiento de sus clientes y segmentarlos de manera más precisa. Netflix, por ejemplo, utiliza machine learning para enviar recomendaciones personalizadas a sus suscriptores.
7. Campañas Digitales: Las campañas de medios pagados son más eficientes con IA. Google Ads utiliza el aprendizaje automático para ajustar ofertas y mejorar conversiones. Los anuncios de búsqueda responsivos se optimizan automáticamente para proporcionar la mejor versión del anuncio según el comportamiento del usuario.
8. Personalización del Producto: Nike utiliza IA para personalizar productos y mejorar la experiencia del cliente. La aplicación Nike Fit escanea los pies de los clientes para recomendar el zapato perfecto. Además, proyectos como Nike Maker Experience permiten a los clientes diseñar sus propios zapatos, combinando seguimiento de objetos e IA.
9. Curación de Contenidos: Plataformas como Twitter y Pinterest utilizan IA para ordenar y recomendar contenidos relevantes. Twitter emplea deep learning y procesamiento de lenguaje natural para mejorar la experiencia del usuario y combatir el extremismo. Pinterest utiliza visión computacional para ofrecer inspiración visual personalizada.
10. Búsquedas Personalizadas: Google ha revolucionado la experiencia de búsqueda con algoritmos como BERT, que comprenden el significado e intenciones detrás de las búsquedas de los usuarios. Combinando varios factores de posicionamiento, Google ofrece resultados relevantes y personalizados en los primeros lugares de búsqueda.
Otros ejemplos son: Amazon que utiliza IA para ofrecer recomendaciones personalizadas y predecir la demanda, optimizando así la gestión de su inventario. BMW ha integrado IA en su proceso de producción automotriz, lo que ha resultado en la reducción de costos y una mejora notable en la calidad de sus vehículos. Coca-Cola ha adoptado IA para analizar datos de redes sociales y anticipar tendencias de consumo, adaptando su estrategia de marketing y lanzando productos de manera más efectiva. Empresas como Deloitte y JP Morgan Chase emplean IA para analizar datos financieros, lo que les permite realizar predicciones precisas sobre el rendimiento empresarial y ofrecer asesoramiento informado a sus clientes. IBM ha integrado IA en el análisis de datos empresariales, lo que facilita la toma de decisiones estratégicas en tiempo real. O, Johnson & Johnson y Procter & Gamble han incorporado IA en sus procesos de producción y distribución, logrando así una optimización significativa.
La IA Generativa en las ciudades inteligentes
A medida que las ciudades inteligentes continúan evolucionando con la inteligencia artificial (IA), la incorporación de la IA generativa en sus operaciones está marcando una nueva etapa en la gestión urbana. Buenos Aires, Singapur, Ámsterdam y Dallas están a la vanguardia de esta revolución tecnológica, demostrando cómo la IA generativa puede transformar la vida urbana y mejorar los servicios públicos.
Buenos Aires. El chatbot versátil: La capital argentina se destacó al lanzar su chatbot en 2019. «Boti», como se le conoce, ha evolucionado significativamente gracias a la IA generativa, alcanzando un récord de 11 millones de conversaciones en enero de 2022. Este desarrollo ha convertido a Boti en «un canal preferido por los ciudadanos», según el Observatorio de Innovación del Sector Público. Originalmente, sirvió como el canal oficial del Gobierno para pruebas y vacunaciones durante la pandemia. Actualmente, su alcance se ha expandido para incluir servicios como el uso compartido de bicicletas y la asistencia social, brindando una herramienta integral para la ciudadanía.
Singapur. 100 innovaciones en IA generativa: Singapur, pionero en la creación de un gemelo digital de la ciudad-estado, ha lanzado más de 100 soluciones de IA generativa tras una iniciativa gubernamental el año pasado. Entre las innovaciones destaca una herramienta que permite al personal docente desarrollar nuevos contenidos rápidamente, así como un chatbot para centros comunitarios, según informa The Straits Times. A diferencia de muchos gobiernos que adoptan un enfoque prudente hacia la IA, Singapur apuesta por maximizar los beneficios de esta tecnología. Su Estrategia Nacional de IA, actualizada a finales de 2023, se centra en «formas de conseguir que la economía de Singapur adopte y utilice la IA».
Ámsterdam. Generando materiales sostenibles: La Universidad de Ámsterdam está utilizando el procesamiento del lenguaje natural -la tecnología detrás de chatbots como ChatGPT- para crear materiales nuevos y sostenibles. El proyecto de investigación Inteligencia Artificial para Moléculas y Materiales Sostenibles (AI4SMM) reemplaza palabras por moléculas en un enfoque innovador para la ciencia de materiales. Bernd Ensing, profesor principal del proyecto, explica que utilizar IA para construir nuevas moléculas y materiales cambiará la forma de hacer ciencia, reduciendo la dependencia de la «intuición química». El equipo se centra inicialmente en la creación de sales de almacenamiento de energía, acero sostenible, plástico seguro y nuevas proteínas vegetales.
Dallas. Vehículos autónomos de nueva generación: En Texas, Estados Unidos, una nueva generación de camiones autónomos está siendo probada entre Dallas y Houston. Estos vehículos, entrenados con IA generativa, representan una mejora significativa sobre sus predecesores. El sistema Copilot4D utiliza sensores lidar para detectar la distancia a objetos y generar un mapa 3D continuo del entorno, permitiendo predicciones de hasta 10 segundos en el futuro. Raquel Urtasun, consejera delegada de Waabi, la empresa detrás de esta innovación, destaca que el enfoque «AI-first» del sistema permite que «aprenda de los datos» en lugar de ser entrenado para reaccionar ante situaciones específicas. Si estos vehículos demuestran ser más seguros y fiables, podrían solucionar problemas como los atascos en la cadena de suministro, las emisiones de carbono y la escasez de mano de obra, según el Toronto Globe and Mail.
Estas ciudades ejemplifican el potencial transformador de la IA generativa en la vida urbana, abriendo camino hacia un futuro más eficiente, sostenible y centrado en el ciudadano.
Fuente de TenemosNoticias.com: www.eleconomista.es
Publicado el: 2024-06-28 08:07:19
En la sección: elEconomista tecnologia