A fondo: Las pymes se suben a la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) está llamada a convertirse en la tecnología que lo revolucionará todo en un futuro no demasiado lejano. “A estas alturas, pocos cuestionan que la IA está cambiando profundamente los negocios. Los avances en redes neuronales, la proliferación de datos y la disponibilidad de potencia de proceso especializado en la nube están generando una transformación que muchos equiparan con una cuarta revolución industrial. Cada empresa, cada proceso, cada producto y la forma de trabajar de cada empleado serán redefinidos en los próximos años mediante el uso de la IA”, se indica desde Microsoft.

Del mismo modo, David Fernández, director de Desarrollo de Negocio de Inbenta, declara que “igual que la electricidad sirvió de base para desarrollar el negocio de las empresas modernas, la IA será a corto plazo la base sobre la que las empresas van a cimentar sus nuevas estrategias de negocio”. Considera que su aplicación práctica “no se reducirá a un caso aislado y concreto, sino que será los cimientos sobre los que las empresas van a poder desarrollar todos y cada uno de sus procesos, cada una en su ámbito de actuación y en su sector particular”.

IA para todos

El aspecto más positivo de la revolución tecnológica que estamos viviendo quizá sea la ‘democratización’ de la innovación. En el paradigma clásico, las empresas tenían que destinar buena parte de sus beneficios a la inversión en infraestructura tecnológicas o en investigación y desarrollo. Actualmente, la generalización del modelo ‘as-a-Service’ pone en manos de cualquier compañía todo el potencial que ofrecen los proveedores de tecnología, de manera accesible, escalable y ajustado a la dimensión de la compañía.

Elisa Martín Garijo, directora de Innovación de IBM España, explica que IBM Watson, su plataforma de IA, “no está siendo utilizado sólo por grandes empresas, sino que, al estar en IBM Cloud y basarse en un modelo de pago por uso, es accesible para pequeñas empresas, desarrolladores y startups, para ayudar a los profesionales a potenciar sus conocimientos y tomar decisiones en tiempo real. Y en todo tipo de procesos y operaciones de las empresas, incluso para desarrollar nuevos productos y servicios”. Asegura que “las aplicaciones son numerosas”, con independencia del tamaño de las compañías y de su sector.

“El modelo de precios de IBM para Watson no es único para todos: cada una de nuestras soluciones es escalable y cada implementación es específica para cada caso de uso. Ofrecemos diferentes modelos de precios, incluidos los precios de pago por uso o basados en suscripción. Y cualquiera puede comenzar de forma gratuita”, aclara. La plataforma IBM Watson brinda a las empresas recursos de procesamiento del lenguaje, reconocimiento visual, creación de modelos de machine learning y deep learning mediante Watson Studio, etc.

Microsoft pone a disposición de las pymes sus servicios cloud “pagando sólo por aquello que necesitan, de una forma totalmente dinámica y flexible”, facilitando así el despliegue de proyectos “eliminando la barrera de entrada que supone la adquisición de infraestructuras propias”. Por ejemplo, en el caso de Office 365 en OneDrive, “la nube hace posible aplicar IA a los servicios, para facilitar las tareas del trabajador, desde ofrecer información relevante o la búsqueda de documentos pertinentes, hasta traducir simultáneamente una presentación PowerPoint para eliminar las barreras del idioma”.

Además, su servicio Insights permite detectar de forma automática patrones en los datos que introducen los usuarios en Excel para obtener sugerencias sobre su tratamiento y explotación. Y cuenta con la función Acronyms, “que emplea datos de Microsoft Graph para localizar y mostrar las definiciones de los términos que se han mostrado anteriormente en emails y documentos, actuando como un asistente personal que nos recomienda y recuerda datos y acciones que pueden ser muy valiosas incluso para un autónomo”.

El asistente Cortana es otro ejemplo de aprovechamiento de la IA en productividad, ya que es capaz de revisar distintos calendarios y buzones de correo del usuario, incluso Gmail y Google Calendar, mostrando un resumen. “Por ejemplo, al analizar el calendario personal y de trabajo, puede advertir de un conflicto de tiempo. Asimismo, al ofrecer la síntesis de todos los correos que el usuario ha recibido en todas sus cuentas, puede responder mejor a sus prioridades. Y todo con el uso de la voz”, indica Microsoft.

También dispone de Azure Machine Learning Studio, “una herramienta visual en la nube que permite crear e implementar rápidamente modelos de análisis predictivo, y que cuenta con una gran biblioteca de algoritmos y módulos de machine learning”. Microsoft asegura que “cualquier desarrollador, sin ser experto en IA, puede añadir a su aplicación características de reconocimiento facial, interpretación de texto, etc. Y se encuentra ya todo listo para integrar, sin necesidad de invertir tiempo adicional en desarrollar sistemas complejos, lo que aumenta considerablemente la productividad”. Además, permite personalizar los modelos de sus Servicios Cognitivos para adaptarlos al dominio específico en el que vayan a trabajar. “Por ejemplo, no es lo mismo que un algoritmo reconozca en una imagen que hay latas de refrescos que reconocer imágenes de latas de refrescos de una marca, producto, sabor y calorías concreto”, indica la compañía.

La apuesta de Oracle en el ámbito de la IA se concreta en sus bases de datos autónomas. “Consideramos que la IA debe estar integrada en el corazón de la tecnología empresarial. No es un servicio aparte o un módulo opcional, sino que está incorporada en las diferentes capas de solución que ofrece la compañía. Así, la base de datos autónoma está dotada de capacidades de IA -más específicamente, machine learning-, que le permiten autogestionarse y autorrepararse, minimizando la intervención humana”, comenta Francisco Bermejo, Strategic Sales Director de Oracle.

Precisa que “todas las soluciones Oracle están disponibles en la nube, por lo que han desaparecido las barreras de entrada asociadas a una fuerte inversión inicial y son accesibles para las pymes”. Además, indica que “al estar las capacidades de IA incorporadas en la solución, los beneficios son inmediatos, reduciendo también la necesidad de recursos y personal para gestión y mantenimiento”, optimizando así los costes.

Por su parte, el responsable de Inbenta afirma que “los chatbots o la búsqueda para e-commerce son dos soluciones de atención al cliente basadas en IA muy útiles para cualquier pyme que no tenga grandes presupuestos pero que quiera impulsar su negocio”. Gracias a los chatbots, las compañías pueden disponer de atención al cliente las 24 horas del día y los 7 días a la semana, “ahorrando todos los costes que podría tener si esta atención no estuviese automatizada”, explica. En cuanto a la búsqueda para e-commerce, apunta que “es una herramienta muy potente a la hora de ofrecer al cliente lo que realmente necesita, evitando frustraciones y favoreciendo la conversión”. Además, remarca que ambas aplicaciones “suponen una mejora notable en la relación marca-cliente, muy importante si tenemos en cuenta que estamos en la era del cliente y en la que el marketing emocional ha probado ser el más efectivo para destacar”.

IA en la práctica

Álvaro Gallego, CBDO y socio de Wannabot, señala que la IA “ya se utiliza para prevenir enfermedades, realizar inversiones de forma automatizada, evaluar riesgos de crédito o conducir coches de forma autónoma, entre otras muchas aplicaciones. Pero no sólo eso. Los asistentes virtuales ofrecerán una automatización y una autonomía inimaginable hace apenas unos años. Con estas tecnologías, las pymes podrán conocer de forma más exacta los hábitos de los usuarios para optimizar sus stocks o gestionar sus cuentas. En el caso de las aseguradoras, por ejemplo, uno de los usos será la prevención de riesgos, lo que ayudará a reducir el coste de las pólizas. Los bancos ya la están empleando para perfilar a sus clientes con el fin de cumplir de una forma más eficiente con la normativa MiFID, además de generar leads que permitan aumentar tanto su cartera de clientes como sus ventas. Por su parte, los restaurantes están utilizando para gestionar las reservas y automatizar procesos con sus proveedores”.

Martín Garijo cita el ejemplo de la startup KioAI, que ha creado WatsomApp, “una solución gamificada desarrollada en IBM Cloud y que incorpora IA de IBM Watson, que permite a los educadores identificar a los alumnos con elevado riesgo de convertirse en acosadores o víctimas”.

Podo, una pequeña comercializadora de luz y gas, es otro buen ejemplo del aprovechamiento de la IA. La compañía ha desarrollado un algoritmo que le permite predecir el consumo energético de sus clientes, pudiendo hacer ofertas personalizadas y dar otra serie de beneficios. Las empresas de este sector tienen acceso a una base datos pública que recoge el consumo histórico de luz y gas de los hogares y empresas de España. Con estos datos, combinados con otra información -catastro, meteorología, calendario de laborables y festivos…-, y la aplicación de su algoritmo, puede anticipar el consumo de sus clientes para el siguiente año. Y todo ello sin solicitar datos personales, como el número de personas que viven en el hogar, tipo de calefacción, si se dispone de aire acondicionado, etc. “Empleamos series temporales de consumo. Somos una empresa de datos. No analizamos el comportamiento de las personas, sino de los datos”, anota Jorge Capilla, director general de la empresa.

“Es una oferta personalizada al extremo. Cada hogar o empresa tiene una oferta diferente. Además, decimos cuál va a ser el ahorro que van a obtener frente a lo que estén pagando actualmente. Comparando las previsiones realizadas a nuestros 20.000 clientes y el consumo final, la desviación que tenemos es de un 0,4%. Tenemos un 99,6% de acierto”, precisa. Si el consumo del cliente ha estado por encima de lo previsto, Podo permite que pague el exceso durante los 12 meses siguientes, sin ningún tipo de recargo. Y si ha consumido menos de lo pronosticado, le devuelve el importe abonado de más, aplicando un interés del 3%.

Además, al disponer de esta previsión anual basada en IA, la empresa cobra todos los meses una cuota fija, pasando el recibo a primeros de mes. Así elimina la incertidumbre habitual en el cobro de estos suministros, que suelen ser recibos con importe variable y sin una fecha determinada de emisión.

También emplea la IA en la atención al cliente. Está usando herramientas para transcribir las interacciones con sus clientes a través de correo electrónico y está haciendo pruebas para la transcripción directa de las conversaciones telefónica en texto, usando por el momento las transcripciones de sus agentes. A partir de ellas, aplica una herramienta de IA de análisis de sentimientos que emite una puntuación de las interacciones, valorando la satisfacción del cliente. Esto permite cruzar datos de satisfacción y de bajas, actuar si se detectan bajos niveles de satisfacción, etc. También está empezando a trabajar en la respuesta automática por parte de máquinas para la resolución de tareas sencillas.

Podo aprovecha la nube de Google para subir todos los datos que debe manejar en sus predicciones. También echa mano de Cloudera para explotar los datos en la nube. Además, recurre a los servicios de CRM de Salesforce. Y todo ello mediante un modelo de pago por uso, a partir de su volumen de datos o del número de clientes. “Hay que dismitificar la idea de que hay que hacer inversiones extraordinariamente relevantes para aprovechar la IA”, asegura.