Cómo utilizan las empresas la inteligencia artificial

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ChatGPT y la inteligencia artificial generativa (IA) se han convertido en un tema candente en los últimos meses, pero tanto los consumidores como las empresas han estado usando la IA durante varios años. Se usa cuando Amazon o Netflix brindan recomendaciones, o mediante el uso de asistentes de voz, incluidos Siri o Alexa. Este artículo analizará la forma en que muchos sectores y empresas diferentes ya están utilizando la IA como parte de sus procesos y ofertas comerciales diarias.

La IA está transformando el futuro de la agricultura

La IA en la agricultura se está utilizando para mejorar la productividad agrícola de tres maneras principales: robótica agrícola, monitoreo de suelos y cultivos y análisis predictivo.

John Deere ha pasado las últimas décadas invirtiendo en tecnología y robótica para desarrollar y lanzar los primeros tractores totalmente automatizados en CES 2022. Al aplicar datos de entrenamiento de aprendizaje automático y IA de alta calidad adaptados a la agricultura, los tractores autónomos pueden realizar tareas como cultivar, fertilización, cosecha y siembra con mínima intervención humana. Monarch Tractor, una empresa emergente con sede en EE. UU., también está desarrollando tractores autónomos, con el respaldo de CNH Industrial.

Otro uso importante de la IA es la agricultura de precisión mediante el análisis predictivo. Combinada con datos de sensores en tiempo real y datos de análisis visual de drones, la IA puede proporcionar a los agricultores una guía avanzada para mejorar la predicción del rendimiento de los cultivos y detectar infecciones de plagas y enfermedades. Recientemente, PepsiCo (EE. UU.) se asoció con Cropin (India), un proveedor de software como servicio (SaaS), para lanzar un modelo de inteligencia de cultivos para India que utilizó análisis predictivos de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de la papa.

La IA está impulsando la innovación en el sector de la automoción

La IA tiene una amplia gama de aplicaciones para la industria automotriz, desde el diseño, la producción y el mantenimiento de vehículos hasta el infoentretenimiento y la conducción autónoma.

Los algoritmos de IA, combinados con entradas de sensores (incluido LiDAR) y cámaras, ya pueden dirigir vehículos autónomos dentro de áreas autónomas prescritas. El BMW X5, el Tesla Model S y el Cadillac Escalade de GM ahora operan en el nivel 2 o 3 de los cinco niveles de conducción autónoma. Esto significa que aún requieren la atención del conductor a tiempo completo, pero brindan asistencia con la dirección, el frenado, la aceleración y el control de crucero adaptativo. Mientras tanto, Cruise (EE. UU.; propiedad de GM), Waymo (EE. UU.; propiedad de Alphabet) y Pony.ai (China) se encuentran entre las empresas que experimentan con robotaxis sin conductor de nivel 4 en ciudades desde Phoenix, Arizona hasta Beijing, China.

En términos de fabricación, la IA se utiliza para el diseño de vehículos, soluciones de flujo de trabajo y robótica en las líneas de producción. BMW (Alemania), Toyota (Japón) y GM se encuentran entre los que implementan sistemas de visión artificial, que utilizan IA para la inspección automática y ayudan a detectar productos defectuosos. AI también impulsa los sistemas de información y entretenimiento en el vehículo, lo que permite la navegación, la seguridad a través del reconocimiento biométrico y el monitoreo de conducción para las aseguradoras.

La IA ha ayudado a suavizar la logística y la venta al por menor

Amazon (EE. UU.) ha estado utilizando IA para la logística predictiva durante varios años, después de haber patentado la tecnología en 2014. El gigante minorista en línea analiza los datos de los clientes para predecir la demanda de bienes, de modo que pueda preparar y enviar productos para entrega dentro de A pocas horas de la compra. Los minoristas como Walmart (EE. UU.) utilizan herramientas de IA para predecir y planificar los niveles de inventario, no solo analizando la demanda, sino también escaneando imágenes y videos de las cámaras de las tiendas. Las empresas de consumo utilizan datos de IA y geolocalización para mejorar la transparencia en sus cadenas de suministro, por ejemplo, para cumplir sus objetivos de sostenibilidad; Unilever (Países Bajos) usa esto para rastrear la deforestación.

Otro caso de uso para la IA (especialmente la IA generativa) es el servicio al cliente, con muchas empresas que utilizan chatbots con tecnología de IA para abordar las consultas de los clientes, o incluso para tomar pedidos o ayudarlos a comprar. Sin embargo, algunos minoristas luchan por monetizar dichos servicios; Walmart cerró su asistente de compras personal de inteligencia artificial experimental en 2020, tres años después del lanzamiento, por falta de aceptación suficiente. Los avatares digitales impulsados ​​por IA han tenido más éxito. Usados ​​en China para reemplazar a los influencers humanos en línea que están sujetos al escrutinio del gobierno, son particularmente populares entre las marcas de lujo occidentales como Louis Vuitton (Francia) y Prada (Italia).

La IA puede mejorar la resiliencia de las redes eléctricas

Actualmente, el principal uso de la IA en el sector energético es mejorar la gestión y la eficiencia de la red en una red cada vez más volátil y flexible. Dado que la producción de las plantas de energía eólica, solar e hidroeléctrica fluctúa con el clima, se necesita una gestión eficiente de la red para evitar apagones. En los EE. UU., el Departamento de Energía ha puesto a la IA en el centro de su estrategia de red inteligente, mientras que en el Reino Unido, National Grid se ha asociado con IBM para desarrollar análisis basados ​​en la nube. Estas iniciativas permiten el monitoreo en tiempo real de las redes eléctricas y la capacidad de pronosticar y responder a aumentos repentinos en la producción o la demanda.

Esta flexibilidad es cada vez más importante a medida que se electrifican los bienes duraderos. Los vehículos eléctricos (EV) necesitan una red de energía flexible, ya que se cargan desde la red pero también se pueden descargar a la red, proporcionando una fuente adicional de electricidad. Los electrodomésticos se están electrificando y conectando a medidores inteligentes, lo que lleva a un uso más flexible. Esto incluye lavadoras que se encienden automáticamente cuando la electricidad es barata.

La detección de fraude y la inversión automatizada dominan la IA financiera

Las empresas de la industria financiera fueron las primeras en adoptar algoritmos e inteligencia artificial, aunque podría decirse que el sector se ha quedado atrás en los últimos años. Un uso generalizado es en la detección de fraudes. Visa, Mastercard y PayPal (todos en EE. UU.) están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos sobre el comportamiento de los clientes capturados durante varias décadas. Tal análisis puede detectar rarezas en las actividades de la cuenta e identificar actividades fraudulentas en meros milisegundos en cualquier punto del ciclo de la transacción. Estos sistemas a veces generan falsos positivos, bloqueando los pagos de los clientes genuinos, pero han tenido éxito en la reducción del fraude.

Otro uso destacado de la IA es lo que alguna vez se llamó comercio algorítmico, que ahora se basa más en el aprendizaje automático que en las instrucciones humanas. Los primeros en adoptar estos sistemas a menudo obtuvieron buenas ganancias, pero se arriesgaron a provocar un comportamiento de manada que sacudió los mercados. Más recientemente, las empresas de inversión han implementado sistemas similares para la inversión automatizada, o roboadvisors, que pueden hacerse cargo de tareas como el reequilibrio de la cartera, la recolección de pérdidas fiscales y la inversión eficiente de las tenencias de efectivo. Entre los roboasesores más populares de EE. UU. se incluyen el asesor digital de Vanguard y el bot de inversión automatizada de SoFi.

¿La IA ya está en el rosa de la salud (cuidado)?

La IA ya se está utilizando en las instalaciones de atención médica y las industrias farmacéuticas de varias maneras, entre ellas, el descubrimiento de fármacos, el diagnóstico y la asignación de recursos.

Pfizer (EE. UU.), Genentech (EE. UU.) y Sanofi (Francia) se encuentran entre las empresas que utilizan IA y aprendizaje automático para acelerar sus esfuerzos de I+D. Esto se puede hacer rastreando documentos de investigación históricos y datos de ensayos clínicos en busca de patrones no detectados, o analizando datos genéticos de pacientes y enfermedades para generar nuevos conocimientos. Esta información ayuda a desarrollar candidatos a fármacos más personalizados y efectivos, y la IA también se utiliza para diseñar los ensayos clínicos posteriores.

GE HealthCare (EE. UU.) se encuentra entre las empresas de tecnología médica que utilizan IA para ayudar con la digitalización de los servicios de salud. Sus centros de mando centralizados, como los que se utilizan en el Hospital Johns Hopkins (EE. UU.) y Bradford Royal Infirmary (Reino Unido), utilizan análisis predictivos de IA para ayudar a los médicos en la toma de decisiones, la gestión de los flujos de pacientes y las colaboraciones de investigación.

El diagnóstico es otra área con potencial, con IA utilizada para verificar los síntomas de los pacientes frente a posibles causas o para analizar escaneos. Los primeros en adoptar incluyen aplicaciones de salud chinas como Good Doctor de Ping An y hospitales chinos, particularmente en Shanghái, que quiere convertirse en una base para la IA en el cuidado de la salud.

Los casos de uso deben impulsar la adopción

En todos estos sectores, la pandemia ha puesto de relieve la necesidad de una estrategia de transformación digital, y la IA es una parte fundamental de ese proceso. La tecnología se está desarrollando rápidamente, pero sigue siendo importante que las empresas entiendan por qué quieren usarla. Esa necesidad comercial impulsará la inversión y la innovación necesarias en la dirección correcta, con menos pasos en falso.

El análisis y los pronósticos presentados en este artículo se pueden encontrar en el servicio de análisis de país de EIU. Esta solución integrada proporciona información global inigualable que cubre las perspectivas políticas y económicas de casi 200 países, lo que ayuda a las organizaciones a identificar posibles oportunidades y riesgos potenciales.

lunes, 05 de junio de 2023 Etiquetas de artículosPronósticoGlobalAnálisis de paísTecnología