Inteligencia artificial para empresas no tecnológicas

Inteligencia artificial para empresas no tecnológicas

Aunque la inteligencia artificial continúa prosperando y creciendo, existen desafíos para usar la tecnología. Algunos de los principales retos son encontrar científicos de datos, determinar los problemas correctos en los que enfocarse, obtener datos de calidad o escalar los modelos. En este artículo que originalmente fue publicado por Tom Taulli para Forbes.com, te contamos cómo aún las empresas no tecnológicas pueden beneficiarse de la IA.

Sin duda, estos problemas son aún peores para las empresas no tecnológicas. Por lo general, no tienen la experiencia ni los recursos suficientes para que la IA sea un éxito.

La investigación muestra que las empresas no tecnológicas han luchado para llevar sus programas de inteligencia artificial más allá de la prueba de concepto y las fases piloto, con solo el 21% del comercio minorista, el 17% de la automoción, el 6% de la fabricación y el 3% de las empresas de energía han escalando con éxito sus casos de uso de IA”,
comenta Jerry Kurtz, vicepresidente ejecutivo de Insights and Data en Capgemini North America.

Pero a pesar de todo esto, todavía hay una gran cantidad de empresas que están superando las probabilidades. Y se están volviendo mucho más competitivos.

Hay muchas oportunidades para que las empresas no tecnológicas aprovechen la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y brindar una mejor experiencia a los clientes y empleados“,
dijo Margaret Lee, vicepresidenta sénior y gerente general de gestión de operaciones de servicios digitales en BMC.

 Lecciones aprendidas sobre inteligencia artificial

Entonces, ¿Cuáles son algunas de las empresas no tecnológicas que han podido mover la aguja con sus esfuerzos de inteligencia artificial? Aquí hay un vistazo a dos y las lecciones aprendidas.

John Deere: toma en cuenta que la compañía tiene una larga historia de innovación, que se remonta a la invención del arado de acero en 1837. El resultado es que John Deere es un líder mundial, con una capitalización de mercado de $ 120 mil millones y ventas anuales de más de $35 mil millones.

Los esfuerzos de IA de la compañía comenzaron con la visión artificial debido a sus ventajas con la conectividad GPS en sus equipos y ricos conjuntos de datos. Por ejemplo, durante la primavera, la ingesta máxima de datos fue de 425 MB por segundo o alrededor de 50 millones de mediciones de sensores por segundo.

Nuestros proyectos han dado como resultado productos en el mercado, o que pronto estarán en el mercado, que reducen los insumos químicos pero detectan las malezas de las que no son y aplican selectivamente químicos”, dijo Jahmy Hindman, director de tecnología. de John Deere. “Además, este trabajo ha llevado a sistemas de control automatizados basados en visión en cosechadoras que optimizan la configuración de procesamiento de las ‘factories on wheels’ para minimizar la pérdida de grano durante la cosecha“.

Una lección clave para la empresa ha sido lo importante de tener en cuenta las necesidades y deseos de los clientes. “Trabajamos incansablemente para ayudar a nuestros clientes a hacer avanzar sus negocios y alimentar al mundo”, dijo Hindman.

Levi Strauss: uno de los primeros proyectos de esta empresa se produjo en respuesta a los bloqueos de Covid-19 en Europa. Levi Stratus buscó formas de gestionar la acumulación de inventario. Con este fin, la compañía recopiló conjuntos de datos únicos sobre elasticidades de precios dinámicas y luego le aplicó IA.

Testimonios

Fue un proyecto pequeño pero se pudo escalar rápidamente. Lo que comenzó como una prueba en 11 tiendas en Alemania en mayo de 2020 creció a 17 países en Europa en octubre. El sistema también se utilizó para el Día del Soltero del 11/11 en China.

Tengo tres consejos de esta experiencia“, dijo Louis DiCesari, director global de datos, análisis e inteligencia artificial de Levi Strauss. “Primero, elija problemas comerciales reales que estén alineados con las prioridades estratégicas de su empresa y divídalos en pasos. En segundo lugar, no se obsesione demasiado con tener datos o tecnología perfectos, o con el uso de los últimos algoritmos. En su lugar, adopte la agilidad, ofrezca productos mínimos viables, mida continuamente el impacto y continúe iterando y agregando nuevas funciones. Y, por supuesto, establezca una visión, comunique el progreso hacia esa visión en toda la organización y fomenta la retroalimentación“.

DiCesari: atribuye la inteligencia artificial a la capacidad de la empresa para acelerar la innovación y moverse más rápido que nunca.

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En 2021, nuestro objetivo es ofrecer más valor y apoyar a todos los países y funciones de la empresa, infundir datos e inteligencia artificial en toda la empresa, habilitar nuevas formas de trabajar y continuar optimizando los procesos, al mismo tiempo que digitalizamos los activos”, comenta DiCesari.

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Consulta el contenido original en inglés.

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