TOTVS lanza plataforma de inteligencia artificial Carol

TOTVS lanza plataforma de inteligencia artificial Carol

TOTVS anunció hoy la disponibilidad de Carol, una plataforma de datos de calidad e inteligencia artificial.

Esta nueva plataforma permitirá a las organizaciones mejorar la propiedad de los datos y ampliará la capacidad de análisis y la velocidad de toma de decisiones ante un creciente volumen de información. Además, actuará como asistente virtual, respondiendo preguntas y ofreciendo iniciativas de negocios.

En el mundo actual, las empresas ya no pueden tomar decisiones basadas en las intuiciones o los resultados del último mes. Es necesario acompañar los números por la mañana, para adaptar la estrategia de la tarde, y tener la certeza de que es el paso correcto a seguir. Ante esta necesidad, nació Carol.

El principal objetivo es ayudar a empresas de todos los segmentos y tamaños a alcanzar velocidad, precisión, confiabilidad e individualización en sus negocios. Todo ello con el fin de proporcionar experiencias increíbles para los clientes.

Una de las aplicaciones desarrolladas con la plataforma de inteligencia artificial fue con Bematech, empresa del Grupo TOTVS de dispositivos inteligentes e internet de las cosas (IoT). A partir de Bemacash, solución única para punto de venta dirigida a los micro y pequeños minoristas, Carol pasó a recibir datos de las ventas realizadas por los clientes a través de componentes de IoT con extrema velocidad, rendimiento, seguridad y privacidad.

El siguiente paso es utilizar el motor de Machine Learning para llevar ideas de negocios a esos comercios. De esta forma, los empresarios pueden entender cómo se están saliendo de su segmento en comparación con los competidores de la región, cuál es la previsión de ventas basada en eventos externos, como el clima y días festivos  y hasta planear una expansión.

A medida que la plataforma recibe nuevos datos, más aprende y conoce mejor a esos sectores. La capacidad infinita de aprendizaje también se acelera desde las aplicaciones (APIs) abiertas de la herramienta, permitiendo a cualquier persona o empresa enseñar nuevas habilidades y crear modelos sobre Carol. Así, conforme alguien las enseña, los demás clientes también se beneficiarán de esa inteligencia, abreviando la evolución y los beneficios del uso de la inteligencia artificial.

Este perfeccionamiento constante permitió la creación de otra aplicación de IA a Bemacash: la ayuda a procesos extremadamente complejos, especialmente para pequeños empresarios, como la fijación de productos y servicios. Definir a cuánto vender determinada mercancía depende de diversos análisis, como el mercado objetivo, competencia, costos, estacionalidad, entre otros factores. Con Carol, al crear un nuevo producto en Bemacash, el cliente recibirá una notificación dentro del propio software con sugerencia de precio, de forma instantánea.

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Periódico crea noticias personalizadas con inteligencia artificial

Periódico crea noticias personalizadas con inteligencia artificial

El periódico Toutiao, en China, se ha constituido como el principal canal por el que los internautas, especialmente los jóvenes, se informan de las noticias en el mundo.

Sin embargo, el diario no crea contenidos, sino que las noticias provienen de más de 4,000 medios de comunicación, y además incluye contenido generado por los propios usuarios, normalmente en videos cortos. Todo esto se logra gracias a la inteligencia artificial.

La personalización se concreta cuando se abre la aplicación y un algoritmo crea una serie de contenidos personalizados, dependiendo de la localización de cada usuario, su género, el sistema operativo del teléfono que usa y la información de sus redes sociales si decide compartirla.

Si un usuario usa Android y está en el noroeste de Pekín, es probable que el sistema ofrezca noticias de ciencia y tecnología, ya que en esta zona se encuentra un importante centro de empresas tecnológicas. En cambio, si utiliza iOS y se encuentra en Lujiazui, en Shanghai, seguramente aparecerán noticias financieras.

Mientras más información se reciba del usuario, como el tiempo en que permanece, dónde lo comenta, que comparte o cómo interactúa en ellos, más y mejor se detectan los contenidos personalizados.

Esta empresa, fundada en 2012, genera sus ingresos fundamentalmente de los anunciantes, a quienes puede ofrecer una segmentación basada en múltiples variables.

La empresa ha tenido un crecimiento exponencial que ha llamado la atención a los inversores chinos. De hecho, en su última ronda de financiamiento, habría logrado reunir hasta 1,000 millones de dólares.

‘Si bien esta empresa tiene un enorme mercado, no olvidemos que no crean contenido propio original, sino que simplemente es una compilación de cosas generadas por otros’, según Qiao Mu, analista independiente de medios de comunicación.

Sin embargo, lo que a los inversores les interesa es que la empresa desarrolla un laboratorio de inteligencia artificial. Toutiao creó un robot que escribe noticias de forma automática llamado Xiaomingbot, que aborda principalmente noticias sobre resultados deportivos o finanzas. Durante los juegos olímpicos de Río de Janeiro, por ejemplo, el sistema generó 90 artículos en tres días, a casi la misma velocidad que una retransmisión en directo por televisión.

Un problema que la empresa ha tenido que enfrentar son las informaciones falsas, además de la obligación de filtrar contenidos que por la censura en China, están prohibidos en el país. En este caso la máquina es la que se encarga de identificar estas piezas para que después un empleado decida su curso.

En China es prácticamente imposible encontrar versiones que se desvíen de lo oficial: ‘verás que en la aplicación abunda el entretenimiento, pero en raras ocasiones sobresalen los temas políticos’, comenta Qiao Mu.

Con la información de El País

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Apple se concentra en sistemas para vehículos autónomos

Apple se concentra en sistemas para vehículos autónomos

En una entrevista con Bloomberg Television, El CEO de Apple Tim Cook dijo que la compañía se está ‘enfocando en sistemas autónomos, una tecnología clave que consideramos muy importante’.

El ejecutivo aseguró que se trata ‘probablemente de uno de los proyectos de inteligencia artificial más difíciles de trabajar’. Comparativamente, ‘la madre de todos los proyectos de AI’.

Por otro lado, Cook mostró optimismo respecto a las perspectivas de los vehículos eléctricos, un mercado que la semana pasada ayudó a Tesla a convertirse en el cuarto mayor fabricante de automóviles del mundo por capitalización bursátil. ‘Es una experiencia maravillosa no tener que detenerse en las gasolineras’, dijo Cook.

Inicialmente, Apple se había mostrado interesado en la construcción de su propio coche, pero Bob Mansfield, un veterano de la firma, desechó esos planes en favor de la construcción de un sistema de conducción autónomo.

En la entrevista con Bloomberg, Cook no reveló si Apple finalmente fabricará su propio automóvil. ‘Realmente no estamos diciendo el punto de vista de lo que haremos respecto al producto’.

El pasado mes de abril, el estado de California otorgó la licencia a Apple para probar en sus carreteras coches autónomos, con lo que se confirman rumores sobre los intentos del fabricante de teléfonos móviles y computadoras de entrar en el mercado automovilístico.

Apple ha mantenido en secreto el llamado Project Titan para desarrollar su propio vehículo autónomo, algo que ya ha comercializado y desarrolla Tesla.

Con información de Bloomberg

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10 tecnologías de Inteligencia Artificial que dominarán en 2017

10 tecnologías de Inteligencia Artificial que dominarán en 2017

Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando diversos ámbitos de la vida cotidiana de las personas, y el ámbito empresarial no es una excepción.

De acuerdo a un reporte de Narrative Science, en el 2016 el 38% de las empresas a nivel munidal utilizaba inteligencia artificial, porcentaje que se elevará a 62% para el 2018.

Otro estudio realizado por Forrester Research predijo que habría un incremento de más del 300% en la inversión que se realizará en inteligencia artificial en 2017, en comparación del año pasado.

Ante este panorama, múltiples compañías mexicanas se preguntan cómo pueden integrar estas tecnologías para aumentar el rendimiento de sus ventas. ADEXT, una startup de inteligencia artificial que impulsa el crecimiento de miles de negocios en Internet, proporciona las 10 principales tecnologías de inteligencia artificial que dominarán este año:

 

1. Generación de lenguaje natural: Es un subcampo de la inteligencia artificial que consiste en crear texto a partir de datos obtenidos. Esto permite que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud. Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.

2. Reconocimiento de voz: Siri no es el único agente que te entiende. Cada vez más sistemas incorporan la transcripción y transformación del lenguaje humano a formatos útiles para las computadoras. Actualmente se implementa en sistemas interactivos voice response (reconocimiento de voz) y en aplicaciones móviles.

3. Agentes virtuales: ‘La diva actual de los medios’, según Forrester. Un agente virtual es una computadora o programa capaz de interactuar con humanos. El ejemplo más común de esta tecnología son los chatbots. Actualmente se utiliza en servicio y atención al cliente y para la administración de las casas inteligentes.

4. Plataformas Machine Learning: El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine Learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Proporcionando algoritmos, APIs (interfaces de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y entrenamiento, así como el procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data, las plataformas con Machine Learning están cobrando día con día mayor relevancia… Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones o clasificaciones.

5. Hardware optimizado con IA: El hardware tiene que comenzar a ser más amigable con las tecnologías de inteligencia artificial, y esto concibe la creación de unidades procesadoras de gráficos y dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA.

6. Manejo de decisiones: Las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial, y se utilizan para la instalación inicial, mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u operación empresarial. Es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales, asistiendo o ejecutando la toma de decisiones automatizadas.

7. Plataformas de aprendizaje profundo: Un tipo especial de Machine Learning que consiste en circuitos neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Esta tecnología imita las funciones del cerebro humano para procesar datos, y crea patrones que utilizará en la toma de decisiones, como también ocurre en el ejemplo antes mencionado. Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

8. Biométricas: Esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las características físicas (forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a– reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal.

9. Automatización de procesos robóticos: Esta automatización se da al integrar scripts y otros métodos para imitar y automatizar tareas humanas que apoyen en los procesos empresariales. Actualmente es utilizado en casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o proceso. Eso sí, la inteligencia artificial no viene a reemplazar la capacidad humana, sino a complementarla y a potencializar todo el talento humano.

10. Analíticas de texto y NLP: El procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) utiliza analíticas de texto para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, así como su significado, entonación y lo que pretenden decir a través de métodos estadísticos y de Machine Learning. Actualmente, se utiliza en sistemas de seguridad y detección de fraudes, y en una amplia gama de asistentes automatizados y aplicaciones para la extracción de datos no estructurados.

 

Para concluir, es clave recalcar que la inteligencia artificial no es exclusiva de las grandes empresas que disponen de altos presupuestos. Herramientas como ADEXT surgieron justamente para hacer accesibles tecnologías como estas a pequeñas y medianas empresas que deseen tener presencia significativa en Internet para crecer sus negocios y ser más competitivas.

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Inteligencia artificial puede acelerar el PIB en Sudamérica

Inteligencia artificial puede acelerar el PIB en Sudamérica

La inteligencia artificial puede acelerar en por lo menos un punto porcentual el producto interno bruto (PIB) de Sudamérica hasta el año de 2035, según un estudio de Accenture.

El informe ‘Cómo la inteligencia artificial puede acelerar el crecimiento de América del Sur’, de Accenture Research, destaca el potencial de esa tecnología para transformar el mercado de trabajo en la región y crear una nueva relación entre el ser humano y las computadoras.

Esa ‘aceleración de la economía’, a partir de la aplicación de la inteligencia artificial, se da a través de procesos de automatización inteligente, con la creación de una nueva fuerza de trabajo ‘virtual’; con la innovación para la actividad económica y con la intensificación para aumento de la competitividad.

En el caso de Brasil, según el estudio, el llamado valor agregado bruto (VAB) puede ganar en ese período de 17.5 años un total de 432,000 millones de dólares.

De ese total, 192,000 millones de dólares corresponden al aumento de la capacidad de mano de obra y de capital, 166,000 millones serían por la automatización inteligente y los 74,000 millones restantes por el impacto de la difusión de los sistemas de innovación.

Ya en el caso específico de los bancos, el estudio apunta que 7 de cada 10 usuarios de instituciones bancarias confían en las orientaciones financieras ofrecidas a través de los sistemas robotizados.

El uso de las llamadas plataformas ‘robot advisor‘ (consulta robotizada) es considerado por el 39% de los usuarios como una herramienta de más rapidez y por el 31% como una forma de abaratar costos, tanto para los bancos como para sus clientes.

En Brasil, en tanto, el 46% de los usuarios le dan relevancia a la rapidez, pero solo un 30% considera este tipo de herramientas como un soporte para reducir los costos del servicio ofrecido por las instituciones financieras.

La ‘inteligencia más imparcial y analítica’ ofrecida por los sistemas robotizados fue el tópico más destacado por los usuarios consultados, con un 26% a nivel global y un 25% por parte de los brasileños.

No obstante, para reclamaciones el 68% de los encuestados en el mundo y el 84% en Brasil prefiere ser atendido por una persona al servicio del banco.

EFE

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Inteligencia artificial: más que una amenaza, una oportunidad

Inteligencia artificial: más que una amenaza, una oportunidad

Los avances tecnológicos desde su nacimiento han marcado el camino al éxito para las empresas. Para darles un ejemplo de esto, viajemos a la época cuando la tecnología de cómputo y el Internet se establecieron de manera permanente.

Entre 1970 y 1990, la economía mundial se expandió 37 veces para llegar a un PIB impresionante de 75 trillones de dólares, debido en gran parte a la capacidad de los humanos de evaluar y comunicar grandes cantidades de información a una velocidad sin precedentes.

Hoy en día esa fuerza está representada por la era digital. Más que una tendencia, se trata de una integración de elementos como la inteligencia artificial (IA), la robótica, social media, movilidad, cómputo omnipresente, la nube, el análisis de macro datos y el Internet de las Cosas, que en conjunto han logrado conectar a la gente, y se visualiza que para el año 2050 serán 50,000 millones de dispositivos conectados.

Sin embargo, a pesar del gran interés en la tecnología emergente, no existe un consenso claro sobre qué es la IA y cómo impactará al mundo que nos rodea. Esto es una señal de mayor conciencia y entusiasmo, pero también un indicio de la necesidad por más perspectivas y conversación. Después de todo, la IA ya está aquí, sea a través de Siri de Apple, de Echo de Amazon o del centro de atención telefónica de una aseguradora, el cual rastrea automáticamente tus datos para mejorar la experiencia del cliente.

En el más reciente estudio de Tendencias Globales de TCS, los resultados muestran cómo es que las compañías perciben el impacto de la AI:

  • El estudio muestra que existe una clara correlación entre las inversiones en IA y el impacto en los negocios. Las empresas grandes invierten cinco veces más en IA respecto a las empresas más pequeñas, lo que les genera un aumento de ingresos de 16% o más y una disminución de costos, mientras que aquellos que invierten menos percibieron un aumento de ingresos de 5%. La ventaja empresarial de la IA habla por sí sola.
  • Las compañías no sólo piensan en la IA como algo deseable, sino como un elemento “esencial”, ya que el 84% de los participantes en la encuesta afirma que la tecnología desempeña un papel significativo en la competitividad y otro 50% la considera “transformadora”.
  • El impacto de la IA se extiende más allá de los departamentos de TI. Mientras que el 68% de las compañías utiliza la IA para funciones de TI, el 70% considera que el mayor impacto de la IA en el 2020 será en otras funciones, tales como administración, ventas y mercadotecnia. Las finanzas y la contabilidad también se nombraron sectores importantes para la aplicación de la IA, con el 27% que utiliza la tecnología para operaciones financieras y problemas crediticios de los clientes.
  • Aunque la opinión general sobre el impacto de la IA es unánimemente positiva, existen consideraciones importantes a tener en cuenta, una de las cuales es el impacto en los empleos.

 

El estudio encontró que esos temores son exagerados. A pesar de que la tecnología conducirá inevitablemente a la automatización de ciertos puestos, los líderes empresariales confían en que surgirán nuevos tipos de empleo.

Los líderes consideran más importante que los empleados adopten las tecnologías, así como utilizar los sistemas nuevos para optimizar las capacidades de toma de decisiones y aprovechar la IA para identificar nuevas oportunidades de ingresos. El foco, pareciera ser, no es eliminar empleos, sino trabajar con los empleados para obtener el máximo provecho de las nuevas perspectivas que brindan las capacidades cognitivas de la IA.

A medida que los tecnólogos luchan con los desafíos y las oportunidades de la transformación digital, hay optimismo respecto al impacto positivo que los nuevos desarrollos como la IA tendrán en los negocios y en la sociedad. El estudio muestra claramente que no estamos solos en cuanto a la expectativa del impacto significativo que tendrá la IA. Las empresas ya están buscando el mejor lugar dónde aplicar esta tecnología, lo que no es tarea fácil. Lo que sin duda es cierto es que se están realizando grandes inversiones y que casi todos los aspectos de la operación de una compañía se beneficiarán.

Las tecnologías digitales fungirán como una fuerza vital y dinámica para el bien. Eso significa que todos tenemos la responsabilidad de pensar en las oportunidades y encontrar soluciones a los problemas. Habrá grandes ventajas para todos nosotros si adoptamos este nuevo paradigma en la forma adecuada.

Por K Ananth Krishnan, Vicepresidente y Director de Tecnología en TCS

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Inteligencia artificial y ciberseguridad, una tarea compartida

Inteligencia artificial y ciberseguridad, una tarea compartida

Las estrategias de seguridad deben someterse a una evolución radical. Los dispositivos de seguridad del mañana necesitarán ver y operar internamente entre ellos para reconocer los cambios en los ambientes interconectados y así, de manera automática, sean capaces de anticipar los riesgos, actualizar y hacer cumplir las políticas.

Los dispositivos deben tener la capacidad de monitorear y compartir información crítica y sincronizar sus respuestas para detectar amenazas.

¿Suena muy futurista? No realmente. La Seguridad de Redes Basada en la Intención (IBNS) es una nueva tecnología que recientemente ha acaparado la atención y que contiene las bases para dicho enfoque de automatización.

Esta tecnología provee visibilidad extendida a través del total de la red distribuida y permite que las soluciones integradas de seguridad se adapten automáticamente a los cambios de las configuraciones de la red y cambien las necesidades con una respuesta sincronizada contra amenazas.

Estas soluciones también pueden dividir de forma dinámica los segmentos de la red, aislar los dispositivos afectados y deshacerse del malware.

De igual manera, las nuevas medidas y contramedidas de seguridad pueden abastecerse y actualizarse automáticamente, conforme se muevan o desplieguen nuevos dispositivos, servicios y cargas de trabajo desde y hacia cualquier parte dentro de la red y desde los dispositivos hasta la nube. La estrechamente integrada seguridad automatizada permite una respuesta general contra amenazas mucho mayor que el total de todas las soluciones individuales de seguridad que protegen la red.

La inteligencia artificial y el aprendizaje mecánico se han vuelto aliados significativos para la ciberseguridad. El aprendizaje mecánico será reforzado por los dispositivos repletos de información del Internet de las Cosas y por las aplicaciones predictivas que ayudan a salvaguardar la red. Pero asegurar esas “cosas” e información, las cuales son objetivos o puntos de entrada ya listos para los cibercriminales, es un desafío por sí mismo.

 

La calidad de la inteligencia

Uno de los retos más grandes de utilizar inteligencia artificial y aprendizaje mecánico reside en el calibre de la inteligencia. Hoy día, la inteligencia contra ciberamenazas es altamente proclive a falsos positivos debido a la naturaleza volátil del IoT. Las amenazas pueden cambiar en cuestión de segundos, un dispositivo puede ser vaciado en un parpadeo, infectar el siguiente y regresar a vaciar de nuevo en un ciclo completo de muy baja latencia.

Mejorar la calidad de la inteligencia contra amenazas es sumamente importante, ya que los equipos de TI transfieren cada vez más control a la inteligencia artificial para realizar el trabajo que ellos, de otra manera, deberían hacer. Este es un ejercicio de confianza y en éste reside un desafío único.

Como industria, no podemos transferir el control total a un dispositivo automatizado, pero necesitamos equilibrar el control operativo con la ejecución esencial que pueda ser realizada por el personal. Estas relaciones laborales realmente harán que la inteligencia artificial y las aplicaciones de aprendizaje mecánico para defensa cibernética sean realmente efectivas.

Debido a que aún existe una escasez de talento en ciberseguridad, los productos y servicios deben desarrollarse con una mayor automatización con el fin de correlacionar la inteligencia contra amenazas y así, determinar el nivel de riesgo para sincronizar de manera automática una respuesta coordinada.

Frecuentemente, para el momento en que los administradores tratan de enfrentar un problema por ellos mismos, ya es demasiado tarde, incluso provocando un problema mayor o generando más trabajo.

Esto puede manejarse automáticamente, utilizando un intercambio directo de inteligencia entre los productos de detección y prevención o con mitigación asistida, la cual es una combinación de personas y tecnología trabajando en conjunto.

La automatización también permite que los equipos de seguridad asignen más tiempo a los objetivos comerciales de la empresa, en lugar de pasar tiempo en la rutinaria administración de la ciberseguridad.

En el futuro, la inteligencia artificial en ciberseguridad se adaptará constantemente al crecimiento de la superficie de ataque. Hoy, apenas estamos conectando los puntos, compartiendo información y aplicando esa información a los sistemas. Las personas están tomando estas complejas decisiones, mismas que requieren una correlación de inteligencia proveniente de los humanos. Se espera que en los próximos años, un sistema maduro de inteligencia artificial pueda ser capaz de tomar decisiones complejas por sí mismo.

Lo que no es factible es la automatización total; esto es, transferir el 100% del control a las máquinas para que ellas tomen las decisiones todo el tiempo. Las personas y las máquinas deben trabajar juntos. La siguiente generación de malware “consciente” utilizará inteligencia artificial para comportarse como un humano, realizar actividades de reconocimiento, identificar objetivos, elegir los métodos de ataque y evadir de forma inteligente los sistemas de detección.

Tal como las organizaciones pueden usar inteligencia artificial para mejorar su postura de seguridad, los criminales cibernéticos también pueden empezar a usarla para desarrollar malware más inteligente.

El malware autónomo, así como las soluciones inteligentes de defensa, está guiado por el conjunto y análisis de inteligencia ofensiva tales como los tipos de dispositivos desplegados en el segmento de una red, flujo de tráfico, aplicaciones que están siendo usadas, detalles de transacciones o la hora del día en que éstas ocurren.

Entre más tiempo permanezca una amenaza dentro de la red, tendrá mucha más capacidad de operar independientemente, mezclarse dentro del ambiente, seleccionar herramientas basándose en la plataforma que tiene como objetivo y, eventualmente, tomar contramedidas basadas en las herramientas de seguridad que se encuentren en el lugar.

Esta es, precisamente, la razón por la que se necesita un enfoque donde las soluciones de seguridad para redes, accesos, dispositivos, aplicaciones, centros de datos y nube trabajan en conjunto como un todo integrado y de colaboración, combinado con inteligencia ejecutable para mantener una postura fuerte en relación a la seguridad autónoma y defensa automatizada.

Por Derek Manky, estratega global de Seguridad de Fortinet

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La Inteligencia Artificial en el futuro del Servicio al Cliente

La Inteligencia Artificial en el futuro del Servicio al Cliente

Las empresas están en la búsqueda constante de incrementar la productividad de todas sus áreas con el objetivo de obtener mayores ventas y retornos de inversión para seguir creciendo en el mercado.

Para lograr este objetivo, invierten grandes capitales en todas sus áreas de negocio para mantener en movimiento sus ciclos de mejora continua.

Sin embargo, los departamentos de servicio al cliente tienen problemas para obtener mayores inversiones o son utilizados como una extensión de las áreas de ventas, provocando problemas que a largo plazo significa la pérdida de las relaciones con clientes cautivos.

Con frecuencia los usuarios recurren a las áreas de soporte o atención al cliente con una meta en mente: obtener una respuesta rápida y satisfactoria con el problema que quieren resolver después de adquirir un producto o servicio. Desafortunadamente para ellos, también es frecuente que en lugar de recibir la respuesta que necesitan, su paciencia se vea puesta a prueba debido a largos tiempos de espera, redireccionamientos a ofertas de otros productos, menús interminables y confusos, por mencionar algunos de los más recurrentes.

Para lograr conservar a sus clientes y generar relaciones de largo plazo con ellos, las áreas de servicio al cliente son un pilar fundamental que a través de los esfuerzos adecuados, puede ayudar a incrementar la productividad del negocio en general.

La aplicación de plataformas de Inteligencia Artificial en este segmento puede ser de gran utilidad, ya que contribuyen a la reducción de costos operativos para atender grandes volúmenes de consultas simples y dejar que los ejecutivos de servicio al cliente se enfoquen en dar atención especializada y experta a aquellas consultas más complejas por parte de los usuarios.

 

Empatía con el cliente

El reto que actualmente enfrentan las empresas es tener empatía con sus clientes. La meta es devolverle el tiempo a la gente con la ayuda de la tecnología aplicada al servicio al cliente. Para esto es imperativo transformar el enfoque en torno al concepto del servicio al cliente y ser empáticos con los usuarios, con la finalidad de resolver sus problemas de la forma más rápida posible.

Otro reto de las empresas que brindan servicio al cliente radica en atender las solicitudes de sus usuarios de forma inmediata y homogénea. Este concepto es conocido como omnicanalidad. Generar la misma experiencia en los usuarios y tener la capacidad de atender las demandas a través de todos los canales existentes, a la vez de ser constante en cada uno de ellos, será el objetivo por alcanzar.

Empresas de telecomunicaciones, bancos, aseguradoras, gobierno, telefonía, tecnología, etc., son ámbitos en los cuales los empleadores se enfrentan a clientes cotidianamente con la finalidad de resolver dudas, quejas, obtener mantenimiento, realizar pagos y en conjunto, satisfacer las necesidades por la venta de un producto o servicio.

En México, y Latinoamérica en general, se aplican modelos arcaicos de atención al cliente. Llamadas largas, menús de espera complejos y varios días para resolver problemáticas que podrían solucionarse en minutos. Las empresas saturan a sus agentes de atención al cliente con un montón de casos similares, mismos que les restan tiempo para atender problemas específicos y mucho más complejos.

Esto quiere decir que si el cliente quiere pagar una factura y se comunica con la empresa a través de su red social preferida, la plataforma pueda proporcionarle una vía inmediata para hacer el pago sin problemas en minutos, y si en otra ocasión llama por teléfono con el mismo objetivo, obtenga el mismo nivel y tipo de respuesta que por los demás canales de contacto.

 

El futuro de la Inteligencia Artificial en el Servicio al Cliente

Actualmente la tecnología ofrece la posibilidad de una nueva experiencia de interacción entre las empresas y sus clientes a través de asistentes virtuales con Inteligencia Artificial (IA). El objetivo es ofrecer un servicio al cliente sin esperas, creando soluciones inmediatas y mejorando la experiencia de servicio basado en la automatización y la asistencia.

Esto es posible mediante el uso de tecnología cognitiva, la cual consiste en una plataforma que simula las respuestas que encontraría un ser humano y que busca e identifica la intención del cliente o usuario entre las combinaciones de palabras para poder entregar una respuesta satisfactoria e inmediata.

Nos encaminamos a la revolución del servicio al cliente ya que la IA será implementada en la mayoría de las empresas en aproximadamente tres años. Sin embargo, los asistentes virtuales no desplazarán a las personas.

Esta tecnología incluso permite que los empleados puedan trabajar en otras áreas que agreguen valor a sus empresas, o simplemente se enfoquen en los casos particulares o complejos que requieran una atención directa, basándose siempre en las necesidades de los clientes y en resolver sus problemas lo más rápido posible.

Por Martín Frascaroli, CEO y Fundador de Aivo

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IBM es el líder en inteligencia artificial con Watson

IBM es el líder en inteligencia artificial con Watson

Para muchos analistas, ‘gran parte del potencial de crecimiento de IBM se debe a Watson‘, que Grey Cardiff, editor del boletín de noticias de Sound Advise describe como ‘una computadora de  inteligencia artificial que puede pensar como un ser humano’.

‘Watson examina de forma cognitiva un mundo de datos y agrega información relevante a lo que aprende sobre el negocio y los sistemas de una empresa, para crear nuevos flujos de ingresos, reducir gastos y hacer que las operaciones existentes sean más eficientes. Apenas hemos comenzado a ver e imaginar los usos de la inteligencia artificial. IBM es el líder en este campo y tiene un camino sólido para proporcionar crecientes oportunidades’.

John Buckingham, editor del boletín Prudent Speculator, agrega que ‘la oportunidad de crecimiento para los Imperativos Estratégicos de la compañía es alto. Watson sigue impresionando con sus despliegues en la atención de la salud, Internet de las cosas y servicios financieros’.

Por su parte, Kelley Wright, editora de Quality Trends, recomienda las acciones de IBM a partir del rendimiento de dividendos. De hecho, calcula que la acción no se sobrevaluaría hasta que se negocie en 462, dólares, que representa más del triple de donde IBM opera en estos momentos.

Con información de MarketWatch

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Robots enfrentan ciberseguridad y competencia desleal

Robots enfrentan ciberseguridad y competencia desleal

Los robots están saltando de la ciencia ficción a la realidad cotidiana y los expertos en tecnología pronostican que los seres humanos pronto viviremos rodeados de inteligencia artificial: las máquinas cuidarán a los ancianos, atenderán a los enfermos y conducirán los coches.

Pero la llegada de los autómatas en nuestra sociedad plantea muchas incertidumbres, tanto en el ámbito de la ética o del empleo como en el de la seguridad, pues los ciberdelincuentes podrían utilizar lo que hoy son amigables humanoides de ojos grandes y formas redondeadas para convertirlos en armas letales contra sus propios dueños.

‘La inteligencia artificial se puede utilizar de forma muy poderosa para defendernos de las amenazas pero, al mismo tiempo, los malos pueden penetrar en ellas’, explica el experto en tecnología de la consultora Accenture Allan Haughton.

Ese asesor británico en seguridad de los objetos conectados apunta que ‘actualmente, las máquinas solo hacen las tareas para las que están programadas’, de forma que ‘los piratas solo pueden explotarlas si los humanos cometen errores (…) al programarlas o al utilizarlas’.

Es decir, que las máquinas son vulnerables porque los humanos que las fabricamos somos vulnerables, prosiguió Haughton.

‘Pero la inteligencia artificial es un área fascinante porque las máquinas serán capaces de aprender, de descubrir amenazas y compartirlas con otras máquinas. Es un arma de doble filo’, resume.

Lejos de ser hipotética, esa amenaza se concretó de forma masiva el año pasado a través del ataque informático Dyn, en el que los piratas se sirvieron de computadoras domésticas y aparatos conectados para multiplicar el poder de su ciberatentado.

La maniobra afectó a buena parte de internet en Estados Unidos y a empresas de internet como Twitter o Reddit, de comunicación como Spotify o WhatsApp, de seguridad como Paypal o medios de comunicación como The New York Times.

‘Potencialmente, podría ocurrir de nuevo y tenemos que defendernos’, añadió Haughton, quien tampoco descartó que los cibercriminales puedan alterar dispositivos médicos como marcapasos o prótesis electrónicas.

‘En teoría es posible, pero es poco probable. No obstante, las instituciones médicas generalmente son las peor financiadas’, agrega el experto.

Y cita el ejemplo del ciberataque internacional del virus WannaCry lanzado este mismo mes y que afectó, entre otros, a la estructura sanitaria del Reino Unido, equipada con computadoras basadas en un sistema operativo de Microsoft de 2001 que dejó de recibir actualizaciones de seguridad en 2015.

‘Tenemos que elevar el nivel de conciencia general sobre la ciberseguridad’ en lo que debería ser ‘una responsabilidad compartida’ entre los fabricantes tecnológicos, los poderes públicos, el sector privado y los hogares particulares, añade.

El consultor en ciberseguridad y estandarización Franck Boissiere, empleado del sector privado tras 25 años trabajando para la Comisión Europea, comparte la misma visión de que en la tecnología ‘la dimensión humana es esencial’.

Y subraya la necesidad de ‘que todo el mundo tenga más conocimientos y sea más consciente del entorno tecnológico’ en el que vive.

Esa dimensión humana referida a la tecnología de la que habla Boissiere, además de ayudar a la sociedad a protegerse mejor contra las nuevas formas digitales de criminalidad, también permitirá que las personas salgan victoriosas de la competición contra los robots que se avecina, resume la socióloga digital Lisa Talia Moretti.

En su ponencia ‘El hombre contra el robot. Última llamada para embarcar, querido humano’ en el Festival Digital de Bruselas, la investigadora animó a sus semejantes a que aprovechen las cualidades que nos diferencian de las máquinas en vez de intentar procesar datos como los ‘cerebros’ elaborados con chips para combatir la competencia desleal de la inteligencia artificial.

‘Estamos tan mezclados con las máquinas que olvidamos dónde acaban ellas y dónde empezamos nosotros’ y ‘nos hemos colocado ante la amenaza de intentar convertirnos en máquinas’, explicó Moretti.

Sin embargo, nuestro verdadero talento reside en ‘resolver problemas desestructurados’ utilizando las capacidades de las que carecen los robots: la exploración del entorno, la evaluación de la situación a través del pensamiento crítico y la capacidad de adaptar nuestro comportamiento de manera creativa para superar un obstáculo.

EFE

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