5 tendencias que están cambiando los negocios a través de IA.
Puede que conceptos como cálculo diferencial o multiplicación de matrices suenen demasiado complejos dentro de la vida diaria. Sin embargo, gracias a estos conceptos y sus operaciones la IA es una realidad que está permitiendo el cambio en prácticamente todas las industrias. Estas son cinco tendencias que están potenciadas por la inteligencia artificial a través de las matemáticas.
1 Lo entiende todo: texto, voz, imagen e incluso emociones
Los modelos de IA no sólo escriben textos, sino que ya son capaces de entender imágenes, audios y videos al mismo tiempo. A esto se le llama IA multimodal.
¿Cómo es esto posible?
Las frases son presentadas en operaciones de álgebra lineal súper pesadas y cálculos de probabilidad sobre vectores que representan palabras, sonidos, píxeles de una imagen y más.
¿Cómo se aplica?
- Dentro de herramientas como GPT-4o o Gemini es posible tener asistentes que lean una tabla, te expliquen un pdf, respondan a un audio e incluso generen un video con voz.
- Esto ya lo usan hoy los equipos de marketing, servicio al cliente e incluso en el sector educativo para crear contenidos que pueden responder dudas o incluso dar clases completas sin intervención humana.
2 El misterioso caso en los precios de las cosas que compras:
Cuántas veces no nos ha pasado que estamos mirando un artículo en línea con el propósito de comprar, y de pronto vemos que el producto cambia de precio. Esto es posible gracias a un pricing dinámico que ahora está potenciado por un modelo que previamente era posible por machine learning y que ha evolucionado a un modelo que está completamente bajo la capa de la IA.
¿Cómo es esto posible?
Mediante derivadas, gradientes y optimización constante se cálcula constantemente que precio maximiza la ganancia priorizando en la posibilidad de no perder a los clientes. Todo en tiempo real y sin intervención humana (para la definición del precio a asignar). Las matemáticas permiten hoy vender más sin que tengas que contar con más vendedores.
¿Cómo se aplica?
- Uber sube precios cuando hay más demanda.
- Aerolíneas como Volaris que ajustan precios según la fecha.
- Amazon cambia precios decenas de veces al día con base en tu historial y el de todos los demás.
3 En la detección de fraudes en forma oportuna
En la banca, pero sobre todo en empresas dentro del sector fintech existen muy buenas prácticas de adopción de tecnología relacionada con la identificación de fraudes y robos. Hoy en día la inteligencia artificial permite la detección de estos casos en incluso segundos.
¿Cómo es esto posible?
Mediante probabilidad estadística y modelos bayesianos, se calculan las probabilidades de que una transacción sea fraudulenta considerando aspectos de hábitos o escenarios de uso.
¿Cómo se aplica?
- Imagina que alguien intenta pagar desde un país diferente, en horarios raros o en categorías de compra que normalmente no usas, es posible que esta operación requiera ser revisada.
- Plataformas como Mercado Pago o Nubank lo usan en tiempo real para proteger tanto al negocio como al cliente en una modalidad que prácticamente analiza las operaciones en tiempo real.
4. La Personalización para cada cliente
Gracias a vectores y matrices (fórmulas y operaciones en álgebra para variar), los algoritmos hoy pueden determinar que te gusta, que vas a querer e incluso que podrías querer y no sabías que querías.
¿Cómo es esto posible?
Heredado de los modelos de machine learning, tu comportamiento online se transforma en vectores (números que representan acciones) y a su vez estos se comparan con datos de millones más, obteniendo patrones refinados que permiten sugerirte algo basado en tu afinidad. Tal cómo lo hablamos en el anterior artículo.
¿Cómo se aplica?
- Spotify toma en consideración tus gustos y ahora te sugiere música que “cree” te gustará.
- Netflix te sugiere series o películas que te pueden interesar.
- En comercio electrónico, te aparecen productos similares justo cuando te interesa comprar.
5. Decisiones claras con la ayuda de IA
En el sector de la publicidad es innegable que los datos llegaron para quedarse y que cada vez están más conectados a la toma de decisiones dentro de marcas, empresas e incluso proveedores. Esto ha propiciado una era de decisiones sustentadas por información con el propósito de mitigar riesgos.
¿Cómo es esto posible?
A través de la teoría de la información y estadística, se puede ahora medir cuánta “pureza” o mejora de información aporta cada dato.
¿Cómo se aplica?
- En el sector de la salud, para entender por qué un un modelo de datos recomienda un tipo de tratamiento, procedimiento quirúrgico o abordaje clínico.
- En seguros (sobre todo de vida) y derivado del punto previo se usa para justificar por ejemplo a quien se le negó un servicio por ejemplo de una póliza de seguros para gastos médicos mayores.
Y tú, ¿Qué otro caso conoces?
