La inteligencia artificial, que alguna vez fue ciencia ficción, ahora está tan arraigada en nuestras vidas que a menudo no nos damos cuenta. Estamos alternativamente agradecidos y agraviados por la autocorrección en nuestros teléfonos. Lo damos por sentado cuando Facebook etiqueta nuestras fotos, Amazon recomienda libros y los algoritmos de detección ayudan a leer nuestras mamografías. Sin embargo, Gartner predice que habrá mucho más IA por venir. En su informe reciente, 100 Predicciones de datos y análisis hasta el año 2022, Gartner postula: “La introducción de la inteligencia artificial en todos los tipos de funciones comerciales en todas las industrias se acelerará y ampliará. Se manifestará en muchas, si no en la mayoría de las tareas diarias, de lo personal a lo profesional, pero dará lugar a ganancias netas de trabajo “. 1

Esa última parte me intriga, la noción de que la IA creará, no eliminará empleos, a la vez que se enredará más en nuestra vida personal y profesional. Mi teoría? Es porque la inteligencia artificial se complementa grandemente pero no puede reemplazar la intuición humana. IA y sentimientos viscerales, como el tocino y los huevos, están mejor juntos. Aquí hay tres organizaciones que usan AI en 2018 para mejorar la intuición humana, mejorar las ganancias y las vidas.

Experiencias de café personalizadas

La próxima vez que obtenga su dosis de cafeína, puede detenerse por un momento para apreciar todas las formas en que el big data y la inteligencia artificial están dando forma a su experiencia con Starbucks. Se calcula que 90 millones de transacciones por semana le otorgan a la compañía 90 millones de oportunidades para recopilar y aprovechar datos. Más de 15 millones de personas le permiten a Starbucks recopilar datos aún más detallados sobre sus hábitos de café a través de su programa de recompensas y su aplicación móvil, aunque los clientes solicitan y pagan a través de sus teléfonos. Esta información, a su vez, le permite a la compañía enfocarse en la personalización, creando una experiencia de cliente “justa para usted”. AI respalda las recomendaciones de la aplicación de nuevos alimentos y bebidas según las compras pasadas, la geografía y el clima, además de las ofertas especiales que se envían en el momento justo. Todo esto complementa los esfuerzos de retención y participación de clientes basados ​​en humanos de Starbucks, incluido el barista que conoce su nombre y su bebida favorita.

Detectando tendencias de moda

Al igual que la cadena de café más grande del mundo, la marca de ropa más grande del mundo está recurriendo a la inteligencia artificial para crear experiencias personalizadas de venta minorista. H & M emplea 200 científicos de datos, analistas e ingenieros para detectar tendencias, alinear mejor el suministro y la demanda, y ajustar qué artículos están disponibles en sus más de 4,000 tiendas, según The Wall Street Journal. La compañía utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para analizar publicaciones de blogs, términos de búsqueda, redes sociales y otras fuentes en una búsqueda para detectar tendencias con hasta ocho meses de anticipación. Los diseñadores de H & M también confían en sus instintos de moda, pero este análisis cuantitativo les ayuda a detectar la próxima gran novedad.

A nivel de tienda, H & M ha comenzado a usar algoritmos para analizar recibos, devoluciones, datos de tarjetas de fidelidad y patrones de compras para ubicaciones individuales. El objetivo es utilizar esta información granular para personalizar la mercancía disponible en cada tienda, un gran cambio con respecto a la práctica tradicional de H & M de almacenar todas las tiendas con artículos similares. La compañía informa que mejoró las ventas en una tienda de Estocolmo que ajustó sus existencias y ahora está desplegando el programa a nivel mundial.

Triaging llamadas de crisis

Otras empresas están adoptando la IA para ayudar mejor a las personas en tiempos de crisis. Crisis Text Line es una organización sin fines de lucro que brinda soporte gratuito las 24 horas, los 7 días de la semana, con voluntarios que responden a mensajes de texto sobre depresión, suicidio, intimidación y problemas de relación, entre otros. Si bien cada texto es leído y manejado por un ser humano, la organización depende en gran medida de los datos para proporcionar ayuda de manera más rápida y precisa. Crisis Text Line utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para buscar los textos que recibe: más de 65 millones y la escalada. El sistema identifica las palabras de alto riesgo y las combinaciones de palabras y luego coloca esos mensajes de texto en la parte delantera de la cola. La organización explica:

Nuestra capa de aprendizaje automático identifica al 86% de las personas con riesgo inminente de suicidio en sus primeras conversaciones. El modelo, un conjunto de redes neuronales profundas, aprendió a predecir el riesgo de suicidio en todas las conversaciones marcadas con “Suicidio” por los consejeros de crisis en una encuesta realizada después de las conversaciones. La interacción de las predicciones del modelo y el ciclo de retroalimentación en tiempo real de los consejeros de crisis es fundamental para volver a capacitar al modelo. Ahora estamos en posición de atender al 94% de los usuarios de mensajes de texto de alto riesgo en menos de 5 minutos.

Crisis Text Line predice que a medida que aumente la precisión del algoritmo, disminuirá los tiempos de espera para las personas con mayor riesgo, especialmente durante las horas de mayor actividad durante la noche. Además, la capa de aprendizaje automático actual solo lee los mensajes de apertura, pero un modelo mejorado podrá detectar y ajustar el riesgo durante el curso de una conversación. Crisis Text Line espera que el aprendizaje automático eventualmente detecte el riesgo de suicidio 5-10 minutos más rápido que un consejero de crisis humano podría por sí misma.

Analítica en su máxima expresión

Como Gartner observa, “el futuro del negocio digital enfrenta a las organizaciones con posibilidades casi ilimitadas de crear valor comercial a través de datos y análisis” 1. Estos son solo tres ejemplos de organizaciones que aprovechan miles de millones de insumos para servir mejor a sus clientes y clientes Starbucks y H & M usan AI para crear experiencias de clientes personalizadas, mientras que AI conecta a los voluntarios de Crisis Text Line con las personas en crisis más rápido que nunca. En cada caso, AI no reemplaza el toque humano. Por el contrario, lo mejora. Eso es análisis de datos en su máxima expresión: combina poder de cómputo con intelecto e instinto humano para obtener la mejor decisión posible.

Fuentes

1 Gartner, 100 predicciones de datos y análisis hasta 2022, 21 de mayo de 2018.

“H & M aumenta el uso de datos”, por Saabira Chaudhuri , The Wall Street Journal, 8 de mayo de 2018.

Laura Remington

Laura Remington is a writer and editor at Dimensional Insight. Her many years as a journalist took her from Capitol Hill to California's vineyards to glacier trekking in New Zealand. She graduated from Brown University.
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