Corporativa, I. (s/f). ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Iberdrola. Recuperado el 21 de noviembre de 2023, de https://www.iberdrola.com/innovacion/que-es-inteligencia-artificial

Ejemplos de inteligencia artificial aplicada a la Industria 4.0. (2019, diciembre 3).

Historia de la inteligencia artificial: origen y auge de la IA. (2021, noviembre 23). www.elternativa.com. https://www.elternativa.com/historia-inteligencia-artificial/

Peña, M. (2022, febrero 22). Principales aplicaciones de IA en las empresas. GAMCO, SL. https://gamco.es/principales-aplicaciones-de-ia-en-las-empresas/

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Se basa en aplicar modelos matemáticos a los datos para extraer conocimiento y hallar patrones que los humanos difícilmente podrían encontrar. El ML también recomienda acciones, pero no dirige los sistemas a llevarlas a cabo sin intervención humana. 

El deep learning puede mejorar los resultados del ML tradicional (o técnicas de aprendizaje superficial) al trabajar con datos complejos y a menudo multidimensionales, como imágenes, voz y texto. De todas formas, tanto los sistemas basados en reglas como el ML tradicional pueden resolver con eficacia muchos problemas de IA.

Esto permite impulsar el valor estratégico de la empresa y sus responsables. De este modo, los profesionales de compras pueden disponer de más tiempo para trabajar en las oportunidades que identifican.

Automatizar los procesos

Gracias a las aplicaciones de IA permiten identificar qué procesos se pueden automatizar y ser capaces de reconocer errores o inconsistencias en los datos que se emplean, permite ahorrar grandes cantidades de tiempo que pueden dedicarse a actividades que aporten valor real. 

Segmentar clientes

Se trata de procesar la información recabada en la base de datos de los clientes y realizar, posteriormente, un estudio demográfico para delimitar el tipo de cliente al que se deben orientar los esfuerzos comerciales.

Desarrollar oportunidades de negocio

Con el empleo de aplicaciones de IA se pueden proponer productos o servicios a medida, lo que puede ayudar a identificar nuevos clientes.

Garantizar el cumplimiento de las políticas de gastos

Se trata de restringir los productos y servicios que los empleados pueden adquirir directamente, así como los proveedores y negocios a los que tienen acceso.

Reforzar la ciberseguridad

Minimizar las posibilidades de que los ciberdelincuentes accedan a los sistemas de información y gestión de las empresas.

Detectar fraudes

Su detección se puede automatizar de forma más eficaz con la incorporación de los datos externos de los registros históricos. Esto posibilita una mejor estimación de los posibles costos de reparación y cancelación.

Predicción de datos

Se puede anticipar, por ejemplo, qué clientes no van a pagar a tiempo sus próximas facturas.

Permitir el reconocimiento de idiomas, patrones, imágenes y personas

Con el aumento de los datos y las imágenes disponibles se desarrollan y perfeccionan nuevas funcionalidades de IA, como las de reconocimiento facial.

Mejorar la asistencia al cliente en línea mediante chatbots

El auge de estos sistemas de aprendizaje automático en los últimos años, que se ajustan en función del comportamiento del usuario, y su implantación masiva en muchas empresas repercutirá en una mayor calidad de los mismos.

Detectar anomalías

Se puede controlar si se están dando circunstancias empresariales fuera de una tendencia lógica.