Desarrollos científicos que llegan en 2020 para acelerar el crecimiento de tu negocio

El rápido desarrollo de la tecnología abre la puerta a grandes oportunidades para mejorar la competitividad de la empresas. ¿Qué viene para 2020?

Conoce a continuación los 3 desarrollos de la ciencia que marcarán el rumbo de los negocios, a partir del próximo año, en materia de crecimiento.

1. Inteligencia Artificial (IA)

De acuerdo al estudio “Getting smarter by the day: how AI is elevating the performance of global companies”, a pesar de que el 84% de las empresas de todo el mundo ya está utilizando Inteligencia Artificial en sus negocios, su aplicación se fortalecerá gracias a las ventajas que seguirá aportando para gestionar desafíos, entre ellas:

• Será prioridad para mantenerse competitivo.
• Impactará mayormente en funciones de: ventas, marketing, servicio al cliente, finanzas, planificación estratégica, desarrollo corporativo y recursos humanos.
• Optimizará la captación de capital, ya que entre 2014 y 2015 las ganancias de las empresas que priorizaron su uso aumentaron 16% con respecto al 5% de las que no.

Por otro lado, Gartner, líder mundial en investigación de Tecnologías de Información (TI) y asesoramiento empresarial, también asegura que de aquí al 2025 la IA se convertirá en la herramienta fundamental para:

• Crear soluciones de aprendizaje automático y dirigir tareas específicas.
• Generar procesos inteligentes y experiencias de usuario avanzadas.
• Automatizar la preparación de datos y el descubrimiento e intercambio de información.
• Interactuar de una manera más inteligente con las personas y los alrededores.

Caso de éxito de IA aplicada en los negocios

Durante el evento Startup Battlefield de TechCrunch, el CEO de la compañía Kinta AI, Steven Glinert, mencionó que su objetivo con el uso de IA es lograr que los fabricantes sean más inteligentes al implementar sus equipos y recursos.

La tecnología que ofrece Kinta AI está centrada en un algoritmo avanzado de IA que aborda problemas que permiten a los planificadores automatizar su flujo de trabajo y lograr planes optimizados en torno a sus objetivos.

2. Machine Learning

Según la consultora de negocios KPMG, para 2020, se estima que el 80% de las conversaciones entre empresas y clientes se lleve a cabo mediante una máquina, lo que exige a los ejecutivos tener una visión clara y una cultura sólida para gestionar la interacción inteligente entre dispositivos tecnológicos.

Tal y como lo señala la firma Gartner, Machine Learning es la tendencia que revolucionará la manera de enfrentar este tipo de desafíos, es una técnica que resuelve problemas empresariales complejos y ricos en datos donde los enfoques tradicionales fallan cada vez más.

Su impacto en la empresa es:

• Innovación: fomenta nuevas ideas y cambios comerciales basados en la ciencia de datos.
• Exploración: explora patrones desconocidos y los transforma en datos.
• Creación de prototipos: desafía el status quo con nuevas soluciones radicales.
• Refinamiento: mejora continuamente los procesos y productos existentes.
• Solución de emergencias: identifica las fuentes que originan los principales problemas.

Ejemplo de éxito de Machine Learning

La plataforma online de INTEF (Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y Formación Docente) de España, pone a disposición de sus usuarios miles de recursos de aprendizaje y promueve la interconexión entre profesores con ayuda de un agente pedagógico virtual desarrollado por Emergya Digital.

El chatbot usa información que procede de una base de datos de conocimiento para generar respuestas dinámicas y está centrado en el procesamiento de lenguaje natural creado con la tecnología Dialogflow de Google e integrado también con la API de traducción para generar conversaciones en más de 90 idiomas.

3. Big Data Analytics.

El reciente estudio “Data 2020: State of Big Data Study”, destaca que 83% de los negocios considera que se beneficiaría al usar una solución de integración de datos ya que actualmente existe la necesidad de transformarlos en información valiosa para mejorar procesos y la toma de decisiones.

Para aprovechar los beneficios, la implementación del Big Data Analytics es fundamental ya que los datos sin la analítica no sirven de nada.

De hecho, la revista especializada en TI, Reporte Digital, enfatiza que los beneficios de hacerlo son:

Da retroalimentación en tiempo real

Recopila datos y los procesa, además calcula indicadores que aportan información oportuna.

Aprovecha el conocimiento generado

Mediante el aprendizaje automático, se genera autoconocimiento que permite:

• Aumentar la velocidad en la identificación de problemas y su solución.
• Optimizar procesos.
• Mejorar la formación continua y la adaptación de los empleados.

Conoce mejor a los clientes y los fideliza

Con la minería de datos es posible:

• Identificar las expectativas de los clientes.
• Otorgar una mejor atención y servicios de mayor calidad.
• Encontrar clientes ideales para lograr los objetivos del negocio.
• Adaptar las estrategias de marketing en social media.

Permite crear nuevos productos y servicios

El análisis de grandes volúmenes de información y la aplicación de analítica predictiva permiten conocer mejor a empleados, clientes, proveedores y competencia para identificar mejor las necesidades y tendencias y, con base en ello crear nuevos productos y servicios y/o mejorar los ya existentes.

Implementación exitosa de Big Data Analytics

El asesor en analítica empresarial, Andrés Torres, argumenta las aseguradoras están haciendo inversiones en analítica para reducir el riesgo, contrarrestar el fraude, brindar un servicio más personalizado a sus beneficiarios y mejorar la toma de decisiones.

Como ejemplo está Santam, la principal aseguradora en Sudáfrica que detecta rápido el fraude con una solución de analítica avanzada que capta datos de las reclamaciones presentadas, valora cada una frente a factores de riesgo y las separa; con esto ahorra dinero y reduce tiempo en el procesamiento de las reclamaciones.

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