Tres formas en que la IA puede transformar su negocio ahora La mayoría de las empresas se encuentran en las primeras fases de determinar la mejor manera de poner la IA a trabajar para ellas.

Dejando de lado por un momento la promesa futura de los automóviles autónomos y la medicina de precisión, veamos cómo la IA ya puede satisfacer un puñado de necesidades comerciales cruciales.

Estas implementaciones a menor escala definitivamente no son lo que usted llamaría llamativas, pero tienen el poder de impactar sus resultados de manera significativa. Lo mejor de todo es que cada una de las ideas que se tratan aquí se basa en tecnología existente que se puede implementar en un plazo razonable y a un costo razonable.

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1. Automatización de procesos comerciales

En casi todas las áreas de negocio, se dedica una gran cantidad de tiempo de los empleados a ejecutar tareas rutinarias y repetitivas. Tareas como la entrada y transferencia de datos son necesarias para administrar una empresa, pero también consumen mucho tiempo y consumen mucho recursos.

Aquí es donde entra en juego la automatización de procesos robóticos (RPA). RPA es una forma de tecnología de automatización de procesos comerciales en la que se implementa software (el "robot" en la automatización de procesos robóticos) para realizar tareas basadas en la lógica. Si existe una regla sobre cómo se realiza una tarea, es probable que se pueda lograr con RPA. La administración administrativa, los servicios financieros e incluso los recursos humanos son áreas en las que la RPA puede ayudar a reducir la carga de las tareas monótonas de los empleados.

La RPA se puede implementar en toda la organización, lo que brinda una mayor eficiencia a prácticamente todos los departamentos. Lo mejor de todo es que es fácil y económico de implementar y no requiere un proceso onboarding onboarding para ponerlo en funcionamiento.

2. Extracción de conocimientos prácticos

Una de las implementaciones de IA más prometedoras para las marcas y los especialistas en marketing es la capacidad de extraer datos para obtener información procesable. Vivimos en un mundo repleto de datos disponibles sobre los consumidores y sus comportamientos. La gran cantidad de datos presenta su propio problema: cómo darle sentido a todo.

Una vez más, la IA está perfectamente posicionada para ofrecer una solución. Los algoritmos son más rápidos y mucho mejores que los humanos para detectar patrones en grandes cantidades de datos. En lugar de perder el valioso tiempo de los empleados examinando datos con la esperanza de encontrar la aguja proverbial en el pajar, las aplicaciones de aprendizaje automático pueden hacer gran parte del trabajo preliminar para extraer los conocimientos más significativos.

Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden analizar datos pasados para predecir resultados y comportamientos futuros, lo que hace que esta forma de IA sea indispensable para los especialistas en marketing. El "aprendizaje" en el aprendizaje automático significa que los algoritmos se vuelven más inteligentes con el tiempo. Cuanto más entrenados, más precisos se vuelven.

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3. Compromiso con clientes y empleados

Involucrar a los clientes y a los empleados internos es otra forma en que las empresas pueden poner en funcionamiento la inteligencia artificial en el futuro inmediato.

Las tecnologías de participación cognitiva como los chatbots, los motores de recomendación y los agentes inteligentes pueden ayudar a llenar el vacío del servicio al cliente. Al administrar una variedad de solicitudes y problemas de los clientes de nivel inferior, estas tecnologías reducen la carga para los empleados de servicio al cliente, liberando su tiempo para manejar tareas más complicadas.

Crear experiencias más personalizadas y personalizadas para los usuarios es un objetivo fundamental para los especialistas en marketing. Los motores de recomendación impulsados por el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural ayudan a ampliar las oportunidades para las iniciativas de personalización que impulsan las ventas y la participación del consumidor.

A estas alturas, debería estar claro que no es necesario someterse a una revisión de arriba a abajo para beneficiarse de la inteligencia artificial. Comenzando con la automatización de procesos comerciales, la extracción de datos para generar conocimientos y predicciones enriquecidos, y centrándose en el compromiso cognitivo, las marcas pueden comenzar a realizar mejoras organizativas significativas con IA de inmediato.