Si hemos jugado alguna vez al ajedrez, algunas de las preguntas que nos hacemos frecuentemente durante la partida son: ¿Qué estrategia o jugadas pretende hacer el contrincante?, si muevo esta pieza ¿qué puede suceder?, repasamos mentalmente unas 5 ó 6 jugadas anticipadas que quisiéramos hacer e imaginar las posibles reacciones del oponente. Bien, ahora veamos qué pasaría si tuviéramos un asistente de ajedrez que utiliza inteligencia artificial: en primer lugar, lo más probable es que tendría acceso a una base de datos de tal vez cientos de miles de partidas con todas las jugadas realizadas y los resultados favorables o desfavorables que lograron; en segundo lugar, tendría configurado varios modelos matemáticos que le permiten describir y predecir al rival, así como sugerir la mejor jugada para ganar en la menor cantidad de movidas. Entonces, antes de mover una pieza, la solución les brindaría:
- La mejor jugada.
- Las consecuencias que tendría si se desea mover otra pieza y hacer una jugada diferente.
- A medida que ha ido “observando”, registrando y “aprendiendo” el juego del rival, diría cómo reaccionaría el oponente ante una jugada determinada.
- La probabilidad en un momento determinado de ganar la partida.
Como el ser humano es impredecible, una jugada totalmente ortodoxa del contrincante (outlier), la eliminaría de su set de datos y proseguiría su partida. Imaginemos que contamos con esta especie de “oráculo”, ¿qué nos diría?, y ¿qué insights del negocio nos podría dar? En primer lugar, nuestra relación con el cliente (ahora nuestro oponente en el tablero), cambiaría; podríamos anticipar qué me va a comprar y cuándo, cuáles productos compra juntos (emparejamiento), qué canales prefiere, qué atributos son los que privilegia de mis productos y servicios, a qué precios obtengo la mayor rentabilidad, qué productos sugerirle y de qué forma para incrementar mi participación en su billetera. Nuestras operaciones serían mas costo-eficientes, podríamos optimizar los insumos que necesitamos, mejorar la eficiencia energética, el lay-out de planta y de almacenaje, pronosticar los niveles de inventario óptimo, realizar mantenimientos predictivos que cuiden la maquinaria y alarguen su vida útil a menor costo, la distribución sería planeada de mejor forma y podría predecir los costos de transporte. La información de la empresa aumentaría significativamente de calidad al utilizar algoritmos que corrijan las descripciones de los SKUs, o los datos generales de los clientes, y sobre estas bases tener un adecuado registro de todas las transacciones de los ERP de las empresas, que son la materia prima fundamental de los algoritmos de extracción de conocimiento. Esta es parte del conocimiento que nos acompañaría al enfrentar los tableros con cada uno de los actores de una empresa: clientes, proveedores, colaboradores, reguladores, entre otros…imaginemos las ventajas de enfrentar esta partida múltiple con una o varias soluciones de inteligencia artificial
Codelco implementa una solución de Ai para mantenimiento predictivo que reducirá sus costos significativamente
La empresa líder mundial de producción de cobre, implementa una solución de Ai para monitorear la “salud” del equipo en mina para asegurar que las operaciones sean eficientes y predecir las necesidades de mantenimiento. El alcance de esta solución incluye la explotación en Calama, con equipos tales como grinding mills, raosters, crushers, bombas, haul trucks entre otros equipos para crear una solución que pueda llevar a todos sus proyectos. “El desplegar Ai hará possible que Codelco haga uso de su data operacional y lograr nuestro objetivo de maximizar la productividad minera, reducir costos y mantener la seguridad y continuidad operativa de nuestra maquinaria y equipos”, manigfestó Jaime Rivera, Gerente General de Codelco Andina.
Un reporte de Forbes indica los grandes avances de Ai en Agricultura
Los fundos agrícolas producen cientos de miles de puntos de data en el campo diariamente. Con la ayuda de Ai, los agricultores pueden ahora analizar una variedad de cosas en tiempo real tales como las condiciones del clima, temperatura, uso de agua, condiciones del suelo, recolectadas en los campos para mejorar sus decisiones. Por ejemplo, las tecnologías de Ai ayudan a los agricultores para generar el mayor rendimiento por hectárea al determinar con mayor precisión las mejores ventanas para cosechar, las mejores elecciones de semillas hibridas y la combinación óptima de insumos químicos y pesticidas. Esta nueva agricultura es la denominada agricultura de precisión, en donde es posible detectar tempranamente enfermedades de las plantas, plagas, y mala nutrición; los sensores detectan las zonas afectadas y recomiendan el mejor tratamiento, en el caso de herbicidas, esto previene de excesos de toxinas que pueden presentarse en nuestros alimentos.
La realidad aumentada (AR), está creciendo disruptivamente en el retail
De acuerdo a Global Market Insights, las inversions de Ai en retail excederán los USD 8B en un par de años. Ai cambiará definitivamente el ciclo de servicio al cliente tanto en los retailers como en el consumidor. De acuerdo al reporte de Global Market Insights se hallaron las siguientes interesantes cifras por el uso de realidad aumentada:
- Crear una experiencia de compra que atrapa al cliente
61% de compradores prefieren comprar en tiendas que ofrecen AR sobre las que no
- Modificar o personalizar opciones de compra
77% de compradores desean utilizar AR para “ver” las diferencias y alternativas de estilo y color de sus elecciones de productos
- Visualizar y enteder las funcionalidades de productos
95% de compradores aprecian el uso de AR que les permite acceder a animaciones que explican cómo funcionan productos complejos