Este artículo pertenece a Gen AI Series “From ZERO to HERO: IA Generativa aplicada”, una serie de artículos y novedades sobre IA Generativa aplicada a la industria que te ayudarán a conocer mejor esta tecnología y aplicarla de manera efectiva.
Accede al universo de la IA Generativa
El reciente boom de entusiasmo en torno a la IA Generativa y su relativa facilidad de uso han propiciado que muchas organizaciones quieran empezar a trabajar con esta tecnología. Sin embargo, lo que estamos viendo son muchos proyectos o pilotos que no generan una ventaja competitiva y por tanto un valor real a estas compañías.
A la hora de implementar IA Generativa de manera efectiva, primero hay que tener muy claro lo que los LLM (Large Language Models) pueden y no pueden hacer, y cuál es la mejor manera de utilizarlos. La IA Generativa surge como una herramienta muy potente para resolver un conjunto de problemas muy concretos como clasificación (clasificación de textos o validación de documentos), sintetización (generación de resúmenes o búsqueda de información en documentación), creación (generación de contenido audiovisual o lexicográfico, creación de datos sintéticos o de código), chatbots generativos para interlocución con clientes, o una combinación de todas las anteriores; pero no sustituye a otras técnicas como el Machine Learning o la Optimización Matemática.
Después es necesario identificar casos de uso de IA Generativa susceptibles de ser implantados. ¿Cómo puede aplicarse esta tecnología en un área en la que realmente aporte valor al negocio? En la actualidad, ya existen ejemplos de casos de aplicación de la IAG en diferentes sectores que están dando muy buenos resultados. En este artículo queremos recopilar y hablar sobre los principales Casos de Uso de la IA Generativa aplicada a negocio que realmente aportan una ventaja competitiva.
Casos de uso de IA Generativa en banca y seguros
La IA Generativa aplicada a los sectores financiero y asegurador se centra sobre todo en áreas de gestión documental, atención al cliente y marketing/ventas.
- Realización de resúmenes, informes y validación de documentación: Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son capaces de realizar resúmenes de documentos, informes financieros automáticos estandarizados a partir de datos no estructurados, validación o comparación de documentación, etc. Por ejemplo, en decide4AI hemos implementado un modelo especializado en identificar y comparar las coberturas de las pólizas de documentos provenientes de distintas compañías, con formatos y estructuras dispares, y con diferentes maneras de expresar los mismos conceptos.
- Resúmenes del histórico de conversaciones con los clientes: También permite realizar resúmenes de las conversaciones con los clientes para los operadores, mejorando la experiencia del cliente y eliminando la necesidad de revisar historiales completos de chat, correos o llamadas. Además, se pueden realizar transcripciones, resúmenes y análisis diarios de conversaciones, ofreciendo entre otras ventajas el análisis automático de sentimientos de los clientes, proporcionando información clave al negocio.
- Gestión de consultas y reclamaciones (chatbots): Los chatbots generativos pueden brindar respuestas inmediatas y personalizadas a consultas complejas de los clientes y gestionar las reclamaciones independientemente de su idioma o ubicación. Esto facilita una interacción más fluida a través de diferentes canales, reduciendo significativamente el tiempo de salida de los servicios y elevando la calidad de la experiencia del usuario. Según McKinsey, actualmente la mitad de los contactos con clientes realizados por empresas bancarias ya son manejados por máquinas, y estiman que la IA Generativa podría reducir aún más el volumen de contactos atendidos por humanos (hasta en un 50%).
- Marketing y venta personalizada: Debido a su capacidad para procesar rápidamente datos sobre los clientes y sus historiales de navegación, los modelos generativos pueden identificar sugerencias de productos y ofertas adaptadas a las preferencias del cliente. También pueden mejorar el control de calidad y el asesoramiento al recopilar información de las conversaciones con los clientes.
IA Generativa en el sector energético
La IA Generativa puede aportar grandes ventajas en el sector energético tanto en áreas de atención al cliente y ventas como en áreas de innovación tecnológica y sostenibilidad.
- Las Redes Eléctricas Inteligentes (Smart Grids) y la Respuesta a la Demanda: La IAG es fundamental en las redes eléctricas inteligentes y la respuesta a la demanda al optimizar el consumo y la generación de energía, aprovechando datos en tiempo real y realizando pronósticos precisos. Además, la IAG puede ayudar a mejorar la resiliencia de la red o con la fijación de precios dinámicos para fomentar un patrón de consumo de energía más receptivo y eficiente.
- Soporte a la gestión de documentación y búsqueda de información: Como ya hemos visto, la IAG permite realizar resúmenes, generar informes, clasificar y revisar documentos, y agilizar la búsqueda de información ante consultas sobre información general, ofertas, contratos, normativas, procesos, etc. Estas capacidades son muy útiles en áreas de atención al cliente y marketing/ventas.
- Personalización: La IA Generativa también puede ayudar a las compañías energéticas a proporcionar experiencias más personalizadas a sus clientes, desde la generación de contratos altamente personalizados, hasta recomendaciones, ofertas y descuentos a medida, diseños de productos basados en sus necesidades y preferencias, etc.
- Mantenimiento predictivo y reducción de impacto ambiental. Esta tecnología también puede ayudar a mejorar la seguridad de las operaciones energéticas a través de labores de auditoría, y de detección y prevención de fallos o anomalías en las plantas de generación. También permite realizar simulaciones con diferentes escenarios de demanda, operación, tiempos, etc., que ayuden a tomar mejores decisiones y a optimizar la operativa a lo largo de la cadena.
- Investigación en innovación energética: La IA Generativa se puede utilizar para posibilitar avances en innovación, ayudando en el diseño de dispositivos más eficientes y sostenibles, o explorando nuevas composiciones de materiales. Por ejemplo, se pueden crear nuevas turbinas eólicas que optimicen la generación eléctrica o conseguir materiales para paneles solares que aumenten la eficiencia en la captación de la luz solar.
- Transición energética y energías renovables: Las energías renovables son la gran apuesta de los gobiernos de todo el mundo. A pesar de ser recursos infinitos, el viento o el Sol son, sobre todo, intermitentes. La IAG, por tanto, es fundamental para ayudar a predecir las condiciones meteorológicas, de modo que se pueda anticipar cuánta energía habrá disponible en cada momento.
Casos de uso de IA Generativa en fabricación
La IA Generativa aplicada al sector manufacturero permite la creación de modelos que dan soporte desde el diseño hasta la distribución, incluyendo la gestión de averías y la planificación.
- Apoyo en el proceso de diseño de productos: La IA Generativa puede ser utilizada para generar, probar y evaluar diferentes opciones de diseño y materiales a través de simulaciones basadas en datos no estructurados. También pueden aportar soluciones innovadoras para el diseño, optimizar la geometría o mejorar el rendimiento de los productos teniendo en cuenta por ejemplo las preferencias de los clientes o tendencias del mercado, ajustando el producto para que se adapte perfectamente a las necesidades detectadas.
- Mejoras para mantenimiento predictivo: Los algoritmos generativos pueden analizar datos de sensores y cámaras en la línea de producción y generar datos sintéticos con defectos para entrenar los modelos de detección de anomalías en el proceso de fabricación. Los LLMs en esta área ofrecen dar un paso más allá, debido a que no requieren datos etiquetados ni reglas predefinidas para funcionar. Eso significa que pueden utilizarse para comprender patrones entre la información y generar nuevas muestras de datos sintéticos que sigan ese mismo patrón. Esta ventaja resulta especialmente valiosa si no se tienen conjuntos grandes de datos etiquetados o si los datos incluyen anomalías o fallos raros.
IA Generativa en compañías ecommerce
En el sector retail la IA Generativa puede ayudar sobre todo a personalizar contenido para mejorar el ratio de conversión y la experiencia del cliente.
- Personalización de búsquedas y productos ecommerce: La IA generativa aprovecha las preferencias individuales del usuario, su comportamiento web y su historial de compras para detectar los productos que resultan más relevantes y generar descripciones personalizadas de los mismos con entradas multimodales de texto, imágenes y voz. Esto permite a las empresas de retail mejorar sus ventas de comercio electrónico consiguiendo mayores tasas de conversión en el sitio web.
- Campañas y recomendaciones personalizadas: Con la ayuda de los LLMs se pueden adaptar campañas de marketing y ofertas a audiencias específicas según el perfil demográfico y el comportamiento de los clientes. También pueden realizar traducción rápida de contenido a otros idiomas, lo que resulta tremendamente útil a la hora de lanzar campañas globales de manera centralizada.
- Análisis del sentimiento de los clientes: Otra manera en la que la IA Generativa puede mejorar la experiencia del cliente es mediante el análisis del feedback y el sentimiento del cliente. Esta tecnología es capaz de extraer rápidamente las ideas más valiosas y analizar el sentimiento de montañas de datos, y encontrar nuevas formas de mejorar los puntos de contacto con el cliente. De esta manera se puede tener una imagen más precisa de cómo reaccionan los clientes ante ciertos productos y servicios, o su satisfacción con el proceso de atención.
Sin duda la IA Generativa es una tecnología con gran potencial en diferentes sectores y algunas compañías ya están empezando a implementarla. Para poder obtener una ventaja competitiva real de la aplicación de IAG, debemos apoyarnos en compañías con conocimiento y experiencia en este tipo de proyectos. En decide4AI ya hemos trabajado con empresas del sector asegurador, financiero, energético, manufacturero y retail; y hemos aplicado modelos generativos con resultados sobresalientes para generar un valor real a nuestros clientes.
Si te interesa conocer las posibilidades que tiene aplicar IA Generativa en tu compañía, te asesoramos teniendo en cuenta el nivel de digitalización de tu empresa u otros datos disponibles.
