El análisis basado en IA aplica técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) a las tareas de análisis empresarial para aumentar, acelerar y mejorar la precisión de la prise de décision empresariales basadas en datos.
¿Por qué es importante la analítica basada en IA?
Las tecnologías de IA y ML permiten que el análisis de datos descubra información a partir de grandes volúmenes de datos con mayor rapidez y eficacia que los métodos tradicionales por sí solos. La incorporación traitement du language naturel (PLN) con la IA générative puede ayudar a automatizar la explicación de ideas en conjuntos de datos complejos.
La IA y el aprendizaje automático amplían las capacidades del análisis de datos en múltiples dimensiones. Entre ellas se incluyen el manejo de mayores volúmenes de datos para analizar, el aumento de la precisión de las predicciones y la facilitación del tratamiento de datos más complejos que contienen relaciones más matizadas.
Herramientas que permiten el análisis basado en IA
TensorFlow proporciona modelos de redes neuronales para imágenes y traitement du language naturel. Accord.net también es útil para el análisis de datos de imagen y audio. Apache Spark MLlib incluye algoritmos de regresión, agrupación en clústeres, filtros y árboles de decisión.
IBM Watson proporciona herramientas de clase empresarial para gestionar el déploiement de modelos de IA y facilita el análisis permitiendo a los analistas impulsar la analítica basada en IA y deducir la intención de los usuarios utilizando un enfoque conversacional.
Aplicaciones del análisis basado en IA
Decisiones empresariales basadas en el análisis de IA
La prise de décision empresariales tiene más probabilidades de dar un resultado positivo si se basa en datos sólidos y se complementa con modelos predictivos precisos. La mejor manera de mejorar las decisiones basadas en datos es analizar puntos de datos más grandes utilizando conjuntos de datos de origen de mayor calidad. La aplicación de modelos de IA y aprendizaje automático agiliza la prise de décision y aumenta su seguridad.
Hostelería impulsada por la IA
Los chatbots son útiles porque responden mejor que hacer cola para una interacción humana. Marriott International ha añadido capacidades de IA para analizar y atender las peticiones de los huéspedes. Esta gestión de solicitudes traitement du language naturel natural satisface las peticiones de los huéspedes con mayor rapidez y permite analizarlas para aprender y afinar futuras interacciones.
Recomendaciones basadas en IA
Servicios como Spotify y Netflix utilizan motores de recomendación basados en IA para descubrir las preferencias musicales y televisivas de los usuarios y hacer recomendaciones personalizadas. Este enfoque aumenta los niveles de satisfacción y compromiso con la aplicación.
Análisis basados en IA para profundizar en la información al consumidor
Coca-Cola aplica lo aprendido a partir del análisis basado en IA de grandes volúmenes de publicaciones en redes sociales para mejorar su comprensión de los datos demográficos y las preferencias de los consumidores. La información obtenida se utiliza para comercializar de forma proactiva los productos más adecuados en función de las opiniones y los gustos de los consumidores. Este enfoque hace un mejor uso de los presupuestos de marketing, aumenta la eficiencia de la distribución de productos y mejora la percepción de la marca.
Análisis de interacción de aplicaciones basado en IA
El análisis de los registros de interacción web es una excelente forma de comprender cómo interactúan los clientes con los servicios. Las herramientas de IA y ML permiten a las empresas analizar muestras más grandes para encontrar y solucionar problemas de interfaz de usuario más rápidamente y ajustar los diálogos para que menos usuarios se queden atascados debido a un mal diseño de la interfaz de usuario. La PNL puede interpretar los registros de chat para comprender los problemas y explicárselos a los jefes de producto y desarrolladores.
Análisis de la siguiente mejor acción
La automatización del marketing puede utilizar técnicas de IA y aprendizaje automático para analizar la actividad de los clientes potenciales, recomendar qué ofertas considerar a continuación y segmentar a los visitantes de la web según la siguiente acción de nutrición adecuada. Los anuncios pueden segmentarse mejor o ajustarse en función del análisis de interacciones anteriores.
Ventajas de utilizar análisis basados en IA
La analítica impulsada por la IA y el aprendizaje automático está ganando popularidad rápidamente debido a sus numerosas ventajas, entre las que se incluyen:
- Aumento de la eficiencia empresarial: La IA, el ML y el NLP hacen que las empresas sean más eficientes al reducir el riesgo de malas décisions éclairées, mejorar las interacciones con los clientes y reducir los tiempos de desarrollo de nuevas aplicaciones.
- Reducción del riesgo: La capacidad de entrenar modelos de ML con mayores volúmenes de datos ha dado lugar a mejores predicciones, lo que lleva a una mejor toma de decisiones con menor riesgo.
- Mejor détection des fraudes: El uso de la IA para analizar las transacciones en busca de banderas rojas ocultas y correlaciones sutiles hace que las transacciones fraudulentas sean más fáciles de separar y prevenir.
- Reducción de la ciberdelincuencia La IA puede analizar el tráfico de red en tiempo real para detener más rápidamente los ataques maliciosos.
- Reducción de la pérdida de clientes: Los chatbots con IA générative han hecho que el servicio de atención al cliente sea más receptivo gracias a interacciones más naturales. Los análisis basados en interacciones anteriores mejoran la personalización y facilitan la interacción con los chatbots. La avantage es que los clientes están más contentos y son más fieles.
Actian y los análisis basados en IA
Actian Data Platform es fácil de implementar y utilizar. Dado que los análisis basados en IA necesitan consumir volúmenes y tipos de datos cada vez mayores, se necesita una plateforme d'analyse datos escalable con un amplio conjunto de funciones para la ingesta y organización de datos para el análisis. Las funciones de integración de datos incorporadas centralizan la orquestación pipeline de données para reducir los costes de gestión. Las funciones de transformación de datos elevan la calidad de los mismos. Las funciones definidas por el usuario pueden utilizarse para desplegar modelos de ML en Actian Data Platform y ayudan a los ingenieros de ML y a los científicos de datos mediante la automatización de canalizaciones de datos, la conexión a fuentes de datos operativas utilizando conectores predefinidos y la transformación de datos para modelos de ML.
