Según la MIT Sloan Management Review, 2022 se perfila como el año en que la IA comenzará a producir retornos sólidos sobre las inversiones de los últimos años. En 2019, por ejemplo, solo tres de cada 10 empresas encuestadas reportaron un valor mínimo de sus esfuerzos de IA, y las fallas se atribuyen en gran medida a la dificultad de llevar la tecnología a los entornos de producción. Este año, más del 90 % reporta retornos sólidos de sus inversiones en IA y planea expandir sus estrategias en el futuro.
Ejemplos de empresas que ya se están beneficiando de la IA:
- Vanguard. Su división de planes de jubilación, Vanguard Institutional, necesitaba una forma de brindar información, ofertas de servicios y otro contenido a los clientes, no solo de manera general, sino de forma personalizada y a escala. Usando una plataforma de lenguaje natural, la compañía ahora puede dirigirse a clientes de forma individual con redacción, formato y relevancia exactos, lo que lleva a un aumento del 15% en las tasas de conversión.
- Lays. Esta empresa utilizó recientemente tecnología deep fake para permitir a los usuarios personalizar mensajes de video del jugador de fútbol argentino Lionel Messi para compartir entre amigos.
- La firma de colchones Tomorrow Sleep puso a la AI a trabajar en sus programas de marketing de contenido para identificar formas de mejorar el tráfico orgánico, y vio un salto de 4000 visitas por mes a más de 400,000 por mes en un año.
- McDonald’s adquirió recientemente una empresa israelí llamada Dynamic Yield que proporciona un software de personalización que puede hacer de todo, desde recomendar ofertas de alimentos y bebidas en el quiosco de pedidos hasta anticipar los volúmenes de tráfico y las preferencias en función de múltiples criterios, como el clima y los eventos públicos. Al mismo tiempo, también puede leer los niveles de inventario para promocionar los artículos que abundan y desalentar los artículos que son escasos, lo que alinea mejor la oferta y la demanda de una manera muy dinámica.
Pero el factor distintivo entre la IA y las formas anteriores de tecnología digital es su capacidad para adaptarse a las circunstancias cambiantes. Esto significa que cuando falla, o simplemente no cumple con las expectativas, se puede volver a entrenar fácilmente para producir un resultado más óptimo; ya no es necesario volver a reescribir el código completo que puede o no abordar un problema que podría ni siquiera ser relevante ya.
Más información: https://venturebeat.com/2022/04/04/how-ai-is-making-real-contributions-right-now-to-business-models/
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