El Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML) es el subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA) o Artificial Intelligence (AI) por sus siglas en inglés, que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. Hoy día, existen muchas aplicaciones prácticas de ML con las que puedes estar familiarizado, como, por ejemplo: filtros de correo no deseado, recomendaciones de productos de Amazon y Netflix, o Google priorizando los resultados de búsqueda entre otros.
Antes de continuar, es importante resaltar que la Inteligencia Artificial necesita datos suficientes para entrenar el modelo; una regla general es diez veces más ejemplos que la cantidad de variables independientes en su modelo.
Según un estudio Gartner predijo que el 70% de las organizaciones utilizarían IA para 2021. El 85% de los directores ejecutivos encuestados en la Encuesta global de directores ejecutivos de PwC están convencidos de que el ERP integrado con IA tendrá un impacto significativo en las empresas y sus modelos de negocio durante los próximos cinco años.
Dado que el aprendizaje automático o machine learning permite que los programas informáticos crezcan y aprendan mediante el estudio de análisis predictivos y estadísticos (en lugar de ser programados explícitamente), los algoritmos se repiten en milisegundos, lo que le permite lograr resultados optimizados en minutos en vez de semanas o meses. Aunque el análisis predictivo es posible sin el aprendizaje automático, las capacidades de aprendizaje automático mejoran la precisión del análisis predictivo a lo largo del tiempo.
¿Cuáles son los casos de uso de la Inteligencia Artificial (IA) en un ERP?
En general, los modelos de IA permiten a las organizaciones reducir costos y mejorar las operaciones. Ejemplos son:
Análisis y pronóstico avanzados
La mayoría de las actividades operativas, como la gestión de la cadena de suministro y la producción, pueden beneficiarse de predicciones precisas. Los modelos de IA pueden mejorar las predicciones utilizando datos históricos y condiciones actuales. Existen aplicaciones más específicas en:
Producción: Mejor gestión de la estacionalidad para evitar sobreproducción.
Gestión de almacenes: Por ejemplo, BMW utiliza algoritmos de aprendizaje para rastrear un artículo desde la etapa de fabricación hasta el momento en que se vende, monitoreando 31 líneas de ensamblaje en diferentes países.
Ventas: Un análisis más detallado de las ventas puede proporcionar mejores pronósticos que se traducen en mejores objetivos, mejorando el desempeño de los empleados
Tecnología y Finanzas
En una encuesta de Harvard Business Review, entre el 34% y el 51% de los líderes empresariales predijeron que la IA tendrá su mayor impacto en la empresa en sus funciones administrativas de Tecnología y Finanzas. Específicamente, la IA en la gestión financiera puede automatizar funciones contables repetitivas, aumentar la eficiencia del procesamiento de transacciones y verificar la exactitud de las declaraciones e informes.
Servicio al Cliente
El ERP integrado con IA puede permitir un servicio más rápido, rentable y consistente. Un beneficio ampliamente citado son los chatbots que se utilizan instantáneamente para responder a las consultas comunes de los clientes. Por lo tanto, los representantes de servicio al cliente pueden manejar consultas de clientes más complejas.
Si quieres conocer más de este tema, te invitamos a ver este video en donde compartimos los conceptos de Inteligencia Artificial (AI - Artificial Intelligence) y Aprendizaje Máquina o Machine Learning y su aplicación al mundo de los negocios, especialmente en las plataformas de gestión empresarial en la Nube como Adm Cloud.