Hijo, ¿tú usas Inteligencia Artificial en el trabajo? Sí mamá, claro, nosotros nos dedicamos a eso. Eso es el “Chatpeté” ese, ¿no? No mamá, no toda la Inteligencia Artificial es ChatGPT. Mi madre va a cumplir pronto los 70 años, no le preocupan mucho ni ChatGPT ni los últimos avances en IA, pero no es la única que confunde conceptos.
En numerosas conversaciones con personas ocupando puestos importantes de empresas de relevancia hemos escuchado frases como “aquí ya tenemos un chatbot” o “ya todos usan Copilot o ChatGPT”. ¿Ya está? ¿A eso se resume todo este boom de la Inteligencia Artificial? Afortunadamente, no todo queda ahí.
Forecasting
Uno de nuestros clientes lleva muchos años con un método de predicción de ventas semanales de cemento con un error de pronóstico medio del 18%. Entrenando un modelo de IA con datos históricos de ventas y añadiendo información externa como festivos nacionales o periodos de confinamiento por covid, el error de pronóstico se redujo en más de un 8%. No es tan sencillo como preguntarle a ChatGPT o a Copilot, pero con un buen trabajo se pueden conseguir resultados así de interesantes. La predicción de valores es una herramienta muy potente para cualquier empresa. En este caso funcionó muy bien para las ventas, pero también se puede aplicar para la demanda de productos, los ingresos, el consumo de energía o la afluencia de personal.
Visión por Computador
¿Qué empresa no tiene que manejar hoy día cantidades ingentes de documentos? En cada reunión de exploración de oportunidades con equipos directivos nos comentan “el procesado de documentos nos lleva mucho tiempo, pero ya tenemos automatizado todo lo que se puede”. ¿Todo lo que se puede? ¿Estás en serio? Gracias a la RPA se ha automatizado mucho tratamiento de documentos perfectamente estructurados y definidos, pero ¿qué pasa cuando estos documentos no son fijos o pueden cambiar? Buenas noticias. También se pueden procesar. No todo es posible, pero tampoco todo es imposible. Con muchos clientes hemos cotejado documentación cambiante y no estructurada. Invirtiendo el tiempo con inteligencia y usando los modelos adecuados, se pueden obtener resultados increíbles.
Pero no todo es documentación. Trabajando con imágenes se puede conseguir mucho más.
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Estimación de materiales en planta: Procesando imágenes obtenidas por drones hemos calculado el peso de pilas de materiales en plantas de construcción.
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Verificación de instalaciones: Entrenando un modelo con imágenes previas, se puede verificar el estado de instalaciones y detectar incidencias
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Clasificación de imágenes: Muchos clientes manejan cientos de miles de imágenes muy similares entre ellas. Con modelos de clasificación de imágenes les hemos ahorrado horas de búsqueda y frustración.
Agentes cognitivos
“Si fuéramos capaces de implementar un consultor de pólizas de seguro que pudiera comprobar las coberturas de una póliza en vivo durante una llamada entre un agente y un cliente, reduciríamos el tiempo al teléfono de los clientes a menos de la mitad”. Dicho y hecho. Esta afirmación de un alto cargo de una compañía de seguros nos inspiró para crear nuestro agente que procesa todo tipo de documentos en tiempo real. Nació como un agente de seguros, pero puede aprender de todo. Leyes, pólizas, políticas de privacidad, contratos… Si es largo y aburrido, el agente lo puede hacer por ti. Si quieres probar uno de nuestros agentes puedes seguir el siguiente enlace:
https://mccminnovations.com/es/eu-ai-act
Sistemas de Optimización
En el frío invierno de Suiza, después de comprobar que el precio de una fondue superaba los 100€ y de evitar una pelea de bar entre Sudáfrica y Estados Unidos, lo más increíble que nos pasó fue escuchar “tenemos una flota de camiones que no trabaja el 100% del tiempo, y tenemos camiones de terceros subcontratados”. Es cierto que las regulaciones y restricciones horarias no lo ponen fácil, pero para eso está la tecnología. Nos puede ayudar a procesar información infinitamente más rápido. Obtenidas todas las condiciones y restricciones, el modelo genera la ruta óptima de reparto reduciendo la contratación externa un 80% y el consumo de combustible de la flota interna un 20% ¿No hay camiones en tu empresa? Este es sólo un ejemplo. La optimización se puede aplicar a casi cualquier campo. Algunos ejemplos probados:
- Gestión de inventario
- Producción en plantas
- Consumo energético
- Planificación de turnos
Mantenimiento predictivo
La mayoría de las personas somos reactivas. No nos acordamos del paraguas hasta que estamos chorreando. Nos ponemos la crema solar cuando ya nos hemos quemado. La mayoría de las empresas actúan igual. No buscan soluciones hasta que no ha ocurrido el problema. La tecnología también nos puede ayudar aquí. Un modelo bien entrenado puede detectar fallos antes de que ocurran. Si arreglamos el fallo antes de que ocurra, nos acercamos mucho a la cultura de cero errores. Suena todo muy teórico ¿No hay ejemplos? Muchos, y reales. Una planta de producción de energía solar detectaba el fallo en las placas cuando su producción disminuía. La placa ya estaba fallando. Un modelo entrenado con imágenes antes de llegar al fallo podía detectar el problema antes de que sucediera. Se arreglaba la placa antes de que llegara a fallar. Cero errores. En una compleja planta de generación de frío, hay miles de tuberías, válvulas y conexiones que pueden fallar. Imposible de procesar toda esta información a mano. Pero no para la IA. Aprendiendo el funcionamiento de la planta, es capaz de saber qué valores de presión o caudal van a provocar un fallo antes de que este aparezca.
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