Modernización de datos, mejores decisiones y valor agregado
Voz, textos, imágenes, fotos, videos, variables numéricas. En cualquier industria se generan datos que brindan información de valor que permiten tomar mejores decisiones de negocio. Tomemos como ejemplo un Call Center, donde la voz se examina para que se obtengan palabras que, al almacenarlas y analizaras, ayudan a extraer patrones para identificar maneras específicas de interacción humana —como la razón de la llamada y el humor de la persona que llama— y que eso permita una mejor atención a los clientes.
En este sentido, Atento en Brasil evalúa un promedio de 10 millones de llamadas de voz por mes, lo que equivale a 50 millones de minutos mensuales o una llamada telefónica de 95 años de duración, con el fin de proporcionar un servicio más energético, y aumentar los niveles de comprensión sobre el perfil y comportamiento de los consumidores para que sea posible trazar estrategias de relación más asertivas.
Y es que conforme existen más dispositivos conectados —como aquellos con Internet de las Cosas— surgen enormes cantidades de datos que por sí solos no aportan valor a las compañías. Por eso una aproximación y operación cotidiana a través innovaciones como el cómputo en la nube, aprendizaje automático, lenguajes de desarrollo e inteligencia artificial proporcionan los medios necesarios para entender y aprovechar dichos conjuntos de datos en tiempo real.
Los datos tienen una diversidad muy amplia, así que una tecnología flexible y segura —por ejemplo, Azure Data Lake, que permite administrar varios tipos y cantidades de datos— supone un estado actual o moderno para manejar esa información con eficiencia.
Por ejemplo, en Brasil, Grupo Oncoclínicas tiene un proyecto en el que se recurre a la inteligencia artificial para ofrecer mejores opciones de tratamiento para pacientes con cáncer. Este consiste en un software con recursos de aprendizaje automático con el que se analizan las imágenes de las zonas corporales dañadas por la enfermedad, con el objetivo de brindar las alternativas de tratamiento más adecuadas a quienes tienen este padecimiento.
El uso de servicios cognitivos —los cuales dentro de Microsoft se conforman por 29 APIs de inteligencia que permiten a los sistemas ver, escuchar, hablar, entender e interpretar necesidades— permite que los datos sirvan para la toma de decisiones a través del análisis de patrones, reconocimiento e investigación en tiempo real para actividades entre las que se puede contemplar la atención a clientes, manufactura o eficiencia de medios de transporte, entre otros.
En México, la empresa Gran Portuaria utiliza la nube y herramientas de aprendizaje automático para darle seguimiento en tiempo real al transporte de mercancías, lo cual les permite conocer variables como salidas, llegadas, documentación, percances y consumo de combustible. Al analizar estos factores, la compañía atiende mejor a sus clientes, reduce gastos y se encamina al crecimiento.
Y continuando con el tema del transporte, pero ahora desde el ámbito deportivo, la inteligencia artificial es componente básico para alcanzar el alto desempeño de equipos de automovilismo, como es el caso del Renault Sport Formula One Team™. Los técnicos logran el dominio de la pista al tomar decisiones rápidas —el tiempo es una variable contundente en este aspecto— y acertadas debido al análisis avanzado de los datos y los algoritmos de aprendizaje automático que existen en sus aplicaciones de software.
En otras industrias, como la financiera, en la que a diario se atienden a millones de personas, el empleo de la inteligencia artificial apoya a la identificación de patrones de consumo y necesidades, lo que ayuda a proporcionar servicios oportunos. Tal es el caso del uso de bots —actualmente más de 130,000 desarrolladores usan el Bot Framework de Microsoft—, útiles en el reconocimiento de voz para realizar traducción en tiempo real e inclusive monitorear patrones de interacción humana con los que se obtenga información relativa a la satisfacción del usuario.
Cuando las empresas se deciden a usar los datos de manera moderna, es decir, con herramientas innovadoras que integren al cómputo en la nube, servicios cognitivos, herramientas de desarrollo, analítica avanzada e inteligencia artificial, pueden conseguir un entendimiento de los negocios y clientes, algo que lleva a tomar decisiones pertinentes y generar un valor para la compañía y las personas que se benefician de esas actividades.