La Inteligencia Artificial (IA) utiliza datos y algoritmos (ML) para pensar, decidir o activar en base a información que el usuario va aportando en los canales, ayudando a resolver problemas operativos en diferentes sectores.
He aquí la gran cuestión, ¿cuál es la diferencia entre ambos? La IA es un sistema capaz de entender conjuntos de datos, simular el pensamiento humano sin conciencia, y esa conciencia, por así decirlo la aporta el aprendizaje automático o Machine Learning. Proporcionando a ese sistema los algoritmos necesarios para identificar patrones, predicciones o activar en tiempo real.
¿Qué necesito saber sobre IA?
La lealtad y el engagement que los usuarios tienen con las marcas se basa no sólo en la oferta sino en cómo construyes relaciones, qué propuesta relacional ofreces (contenidos, acciones, canales, promociones o productos) y cómo lo haces, es decir qué mecánicas y herramientas utilizas para ejecutar y gestionar esas relaciones. En este sentido la IA es un booster de eficiencia y efectividad, ya que a grandes rasgos proporciona a las compañías que lo adoptan diferentes beneficios como:
- Optimizar operaciones y asignación de recursos
- Automatizar procesos
- Potenciar la personalización de acciones y UX
- Mejorar los modelos predictivos y generar insights de valor
Sin embargo hay elementos decisivos que hay que tener en cuenta a la hora de adoptar una solución u otra y todas ellas tienen que ver con los datos. Antes de ello debes plantearte si:
- El volumen de datos que captas es relevante: en ocasiones, las compañías o no están preparadas porque no capturan datos o si lo hacen, su modelo de datos no es óptimo. En ocasiones se definen demasiados parámetros (datos) en relación a un número limitado de observaciones y sin calidad, con datos aleatorios, duplicados y no asignables. Con un modelo así, tu AI system reaccionará de manera incorrecta antes ciertas interacciones y por tanto, no será eficiente.
- Claridad en tus datos: tener datos categorizados, decuplicados y fiables (aquí interviene de lleno la identidad) permite monitorizar correctamente tus conjuntos de datos.
- Privacidad y seguridad: ¿adquieres los datos de manera proactiva con la regulación? ¿ y de manera segura? Si es así, es probable que ya tengas una arquitectura de datos Identity First. De esta forma disminuirás muchísimo la probabilidad de fugas (data-breaches) o ataques a los algoritmos, que posibiliten tomar decisiones en base a datos falsos.
¿Qué puedo conseguir a nivel de negocio con la Inteligencia Artificial?
Entender el comportamiento de tu audiencia y responder en base a análisis de valor:
Todo ecosistema integrado bajo un layer de identidad y tracking en tiempo real que ingeste datos de usuarios identificados permite a tu sistema de AI absorber cantidad de información de calidad, asignarla a una identidad y explotarla de diferentes formas. Bajo este contexto la inteligencia artificial te permite:
- Realizar predicciones en base a comportamientos, acciones o datos que ha realizado o provisto el usuario y que sirven de base de conocimiento para definir un modelo predictivo, que te ayude a definir elementos clave en tu cadena de valor, volumen de demanda para un día concreto, necesidades de stock, o KPIs relevantes como conversión, precio medio de venta, producto más vendido etc. información clave para por ejemplo, lanzar nuevos productos o definir nuevas acciones.
- Definir alertas y comportamientos de usuarios identificados para responder en tiempo real.
- Permite clasificar cada acción y perfilar constantemente a tus consumidores para elaborar segmentos y ofrecer una contraprestación adecuada, a través de ofertas concretas, contenidos…
Imaginemos que un usuario ha notificado una mala experiencia en la compra de un producto. Gracias a los análisis predictivos podremos entender la intencionalidad de esa solicitud y derivarlo al agente adecuado o al Customer Service apropiado mientras fomentamos la lealtad a través de una notificación de descuento para ese usuario.
Automatizar procesos y mejorar operativa
Cuando una compañía valora desplegar un sistema de Machine Learning es por qué quiere estandarizar y agilizar procesos, entre otras muchas razones y con ello reducir tiempos y gastos.
La Inteligencia Artificial basa sus modelos predictivos en datos, imágenes, textos, acciones (triggers) previos que interpreta, analiza para responder de manera inteligente y en base a esta información. Decidiendo qué respuesta automatizada realiza:
- Activación: acciones de marketing para incentivar un proceso, como una compra, solicitud o gestión. Por ejemplo, descuentos, contenido relevante etc.
- Recomendaciones personalizadas en base a las reviews del usuario identificado, al histórico de compra o el historial de búsqueda de productos.
- Mejora de la experiencia a través de personalización de campañas, oferta etc.
- Email marketing, facilitando la ejecución de aquellas tareas repetitivas como seguimiento de cliente, comunicación directa o contacto u oferta a leads potenciales.
Aplicaciones de IA para diferentes sectores
Retail
Estamos de acuerdo en que en este sector la experiencia de cliente debe ser personal y óptima. No sólo en el canal digital, si no en POS también, pues las marcas coleccionan datos de ambos y deben ser capaces de resolver la identidad de los usuarios para reconocer comportamientos. Entender quién, cómo, cuando, qué y dónde ha comprado para poder responder en tiempo real.
Pero no sólo interviene en el canal directo, sino que puede potenciar otros canales de su cadena de valor, como en logística (Supply Chain). Ayudando a detectar las tendencias y comportamientos con respecto a ciertos productos, demanda en ciertas fechas etc. Estos datos aportan información crucial en los modelos predictivos incidiendo en la previsión de demanda, automatización para mejorar los suministros y agilidad operativa, incluso en el reparto.
Turismo
Su aplicación a consumidor final se centra en aportar un servicio optimizado al cliente en el pre-durante-después. Sobre todo en el Servicio al Consumidor. La Inteligencia Artificial puede ser tu aliado para identificar patrones de comportamiento por tipología de visitante e incluso para medir el impacto medioambiental.
En el futuro próximo se prevé que la cantidad de APP móviles proporcionen la capacidad de planificación de viaje personalizada que incorpore integraciones como recomendaciones de zonas seguras o incluso que puedas integrarlo con tu sistema de iHealth.
Además a nivel de negocio las compañías pueden utilizar la Inteligencia Artificial para identificar tendencias concretas gracias a la ingesta masiva de datos.
Automoción
Algunos vehículos de alta gama como los Tesla, ya incorporan esta tecnología a un nivel avanzado. La detección del piloto automático cuando el conductor se duerme a través de reconocimiento facial a través de la cámara del coche.
Sin embargo otras compañías pueden aprovechar este sistema para mejorar sus servicios a través del mantenimiento predictivo para maximizar la productividad, vehículos conectados con APPs de asistencia e incluso gracias a las plataformas integradas, ejecutar reclamaciones o servicios rápidos para la liquidación de siniestros con los Seguros.
Fuente: Future Bridge
Seguros
El sector seguros está experimentando una revolución digital sin igual. La necesidad de superar los legacy systems en este proceso obliga a acelerar la adopción de tecnología y así mejorar el servicio y operativa.
En este sentido la Inteligencia Aritificial juega un papel destacado en el procesamiento de solicitudes que permita obtener un Customer View rápidamente, automatizar procesos como solicitudes y envío de partes o incluso la explotación de datos para detectar fraudes o la evaluación de daños, etc.
IA & Identidad
La identificación basada en el aprendizaje automático e inteligencia artificial es una técnica muy exitosa utilizada para asignar determinados atributos a un usuario con el objetivo de identificarle en base a la consolidación de múltiples identificadores (mail, móvil, DNI y social id) y eventos.
El aprendizaje automático evoluciona el proceso de identificación siendo capaz de realizar un proceso de resolución y gestión de identidades en tiempo real, de tal forma, que genere perfiles de usuarios (consumidores, clientes…) unificados en base a la captura ilimitada de atributos para cada individuo.
Desde DruID apostamos por construir plataformas Identity First que consideren la colección, gestión y explotación de datos de calidad para poder definir modelos de datos partiendo de Identidades 100% verificadas que potencien el conocimiento y permitan desplegar iniciativas de IA óptimas y efectivas.