La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están revolucionando la forma en que trabajamos. Un ejemplo simple de cómo la IA puede mejorar nuestra vida laboral es a través de la automatización de tareas rutinarias. Imagina que eres un empleado que normalmente completa su tarjeta de tiempo semanal los jueves por la tarde, ya que no trabajas la mayoría de los viernes. Con la ayuda de la IA, una aplicación de nómina puede aprender los hábitos de trabajo individuales de cada empleado y recordarte que completes la tarjeta de tiempo cuando cierres sesión el jueves. Incluso podría llenar automáticamente la tarjeta de tiempo y presentártela para su revisión y aprobación, ahorrando tiempo y evitando errores.
Esta capacidad, conocida como “auto-defaulting”, tiene aplicaciones en casi todas las aplicaciones basadas en formularios, desde contabilidad hasta inventario y reportes de ventas. La IA integrada en las aplicaciones que utilizan tus empleados a diario puede mejorar la eficiencia y reducir los errores en diversas áreas, como la cadena de suministro, el servicio al cliente y los recursos humanos.
Existen tres grandes categorías de capacidades de IA: clasificación inteligente, reconocimiento inteligente y predicciones inteligentes. La clasificación inteligente implica estudiar tanto datos estructurados como no estructurados para tomar acciones basadas en su significado, como identificar automáticamente proveedores poco confiables, interpretar correctamente facturas complejas y categorizar a los consumidores según sus actividades actuales y su historial pasado. El reconocimiento inteligente busca encontrar anomalías en los datos para detectar errores inocentes o no tan inocentes. Esta capacidad puede ayudar a prevenir fraudes, hacer cumplir políticas corporativas y de cumplimiento, e incluso acelerar las conciliaciones financieras. Por último, las predicciones inteligentes van más allá, ofreciendo consejos proactivos a los representantes de ventas, haciendo recomendaciones en el comercio electrónico o proporcionando sugerencias a los representantes de servicio sobre cómo dirigirse a un cliente. Aquí es donde entra en juego el análisis de patrones, como predecir qué producto adicional es más probable que compre un cliente.
Un elemento clave de la IA centrada en aplicaciones es el contexto. Por ejemplo, si un ejecutivo de ventas desea visitar a clientes importantes en varias ciudades, la IA puede revisar las cuentas y predecir qué clientes podrían aumentar sus negocios después de una llamada de ventas, basándose en su historial pasado, y sugerir un itinerario que maximice el retorno de la inversión del viaje.
La integración de la IA y el aprendizaje automático en las aplicaciones permite que la aplicación realice automáticamente ciertos tipos de acciones. La automatización permite que muchas tareas se realicen sin intervención humana y sin errores humanos. Los sistemas de IA pueden ejecutar acciones relativamente sencillas, como reservar un coche de alquiler para un viaje de ventas. También pueden abordar tareas más complejas que normalmente requieren tiempo y cierto nivel de experiencia, como optimizar flujos de trabajo empresariales, revisar estados financieros en busca de anomalías o encontrar violaciones en informes de gastos. A menudo, todavía se requiere una revisión humana, pero esta revisión puede realizarse más rápido y con mayor precisión con la ayuda de la IA, que proporciona recomendaciones y la información necesaria para respaldar esas recomendaciones.
La IA está transformando la forma en que trabajamos, permitiéndonos ser más eficientes y reducir errores. A medida que la tecnología se vuelve más accesible para empresas de todos los tamaños, es importante considerar cómo podemos aprovechar las capacidades de la IA en nuestras aplicaciones diarias para mejorar nuestros resultados y optimizar nuestras operaciones.
Fuente del artículo: Forbes
