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La IA como servicio: 6 beneficios que pueden proporcionar las plataformas de inteligencia artificial de terceros

Todo sin dejar de tener en cuenta la ética.

Según Technavio, se espera que el mercado global de inteligencia artificial como servicio (AIaaS) crezca $ 14,700 millones de 2021 a 2025. La IA ha demostrado ser vital para las empresas para todo, desde las experiencias de los clientes hasta la automatización de tareas redundantes. Los casos de uso de AIaaS se alinean estrechamente con los objetivos de la transformación digital. Lograr el crecimiento de su organización requiere no solo el talento adecuado, sino también tecnología enfocada en el futuro.

En una era en la que los datos se acumulan más rápido que nunca, la implementación de tecnología que pueda procesarlos rápidamente para permitir que las empresas actúen en cuestión de minutos en lugar de meses las pondrá por delante de sus competidores.

La forma más rápida y económica de implementar IA: servicios de terceros

La forma más rápida y rentable de implementar AIaaS es a través de servicios de terceros. Crear un equipo de expertos en IA internamente es más costoso y el proceso de reclutamiento puede ser bastante desafiante. Al encontrar a los expertos adecuados, los reclutadores deben evaluar las habilidades técnicas, la creatividad, la perspicacia comercial y, dado que los sistemas de IA amplifican cualquier sesgo de sus creadores, un sentido inquebrantable de responsabilidad ética y moral.

El talento detrás de la tecnología no solo es costoso, sino que desarrollar procesos y marcos AIaaS internos es un proceso largo y complicado y requiere una inversión de capital significativa. Pasar por el proceso de implementación de IA con los procesos actuales dentro de una empresa genera un costo y un esfuerzo significativos, a menudo sin un retorno garantizado. Incluso cuando ese talento está asegurado, los equipos a menudo se ven atascados en tareas laboriosas asociadas con la preparación de datos, la selección de modelos y tareas operativas como la implementación de modelos en un entorno de producción.

Para empezar, se recomienda a las empresas que busquen expertos externos que tengan experiencia trabajando con una variedad de clientes y que ya posean las últimas herramientas de inteligencia artificial y activos intelectuales únicos. Pero, los proyectos exitosos comienzan con el reconocimiento por adelantado de que la organización tendrá que abordar más que solo los aspectos técnicos de la IA; también examinarán qué significa realmente la IA para la organización y cómo se puede obtener el mayor valor de ella. Hay muchos beneficios en este enfoque, incluido un proceso de incorporación sin fricciones, poco tiempo para demostrar el valor y un retorno de la inversión incremental a través de un enfoque en los resultados comerciales, aplicado con experiencia y conocimiento de las mejores prácticas de la industria. Sin el aumento necesario en un contexto nuevo, sus servicios ahorran tiempo, esfuerzo y dinero. 

Elegir la IA correcta

Las empresas que están evaluando diferentes plataformas de IA deben considerar qué niveles de sesgo existen en los datos que se utilizan para construir los algoritmos y modelos. Si bien la medición del sesgo es un campo emergente, un paso crítico es realizar una prueba retrospectiva de los resultados de la IA y luego evaluar los efectos en varias partes interesadas. Por ejemplo, si un algoritmo de préstamo bancario se basa únicamente en la actividad crediticia anterior, ¿a quién excluye? La plataforma de IA correcta debe permitir un amplio conjunto de diferentes escenarios alineados con los objetivos y valores de su organización.

Algunas de esas capacidades AIaaS podrían incluir:

Capacidades de IA como servicio

  • Anticipar la retención y la rotación
  • Predicción de resultados
  • Recomendación de producto
  • Detección de fraude
  • Marketing y mensajería
  • Segmentación de clientes

1. Retención/abandono

Desarrollar un sistema para comprender a sus clientes en términos de su valor económico potencial es fundamental. Al identificar a las personas que tienen más probabilidades de volver a comprar o a las personas que tienen más probabilidades de comprar otro producto o servicio del mismo proveedor, una organización puede, a través de los sistemas de inteligencia artificial en línea, anticipar de manera preventiva las necesidades del cliente y comenzar a sentar las bases para que las necesidades adicionales producto o servicio es lo que necesitan.

2. Predicción de resultados

AIaaS permite a las organizaciones lograr un tiempo de creación de valor más rápido al emplear el poder de la IA para activar productos modernos que se centran en los resultados para el usuario final. Al combinar la IA con la experiencia interfuncional de terceros para desarrollar sistemas adaptables, se obtienen los mejores resultados posibles de forma continua.

3. Recomendación de producto

Cada vez más, las organizaciones confían en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones basadas en el comportamiento de los usuarios individuales. Los sistemas pueden proporcionar recomendaciones personalizadas y personalizadas a escala, lo que hace que los compradores dependan menos de las reseñas y calificaciones. En un mundo donde existe la expectativa de que los productos brinden una experiencia personalizada o contextual, es más importante que nunca priorizar cuidadosamente los productos o características en los que invertir.

4. Detección de fraude

A medida que la sofisticación del fraude continúa evolucionando, también lo hacen las herramientas utilizadas para detectar actividades fraudulentas. La detección de fraude y otras actividades maliciosas se implementa con frecuencia como sistemas basados ​​en eventos. Los sistemas basados ​​en eventos pueden permitir la detección rápida de actividad maliciosa y al mismo tiempo manejar ráfagas de carga, sin bloquear transacciones de gran volumen.

5. Tecnología de marketing/mensajería

Una mejor manera de aumentar el rendimiento de su función de marketing es trabajar con una organización que pueda dedicar el tiempo para aprovechar cada punto de contacto con la audiencia para guiar cada acción siguiente, desde un aspecto de marketing creativo, y luego identificar la tecnología que lo hará. ayudar a entregar eso. Con la experiencia adecuada, la inversión adecuada y mucho tiempo para alimentar el motor y entregar los resultados, los beneficios prometidos de la tecnología de marketing pueden convertirse en realidad.

6. Segmentación de clientes

Aproveche la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) para segmentar a los clientes por sus datos de comportamiento, como: cuántas sesiones tienen en el sitio web, cuántas transacciones realizaron, cuántos ingresos generaron esas transacciones, etc. Una vez que tenga estos grupos, puede identificar puntos débiles potenciales para tipos particulares de clientes y mejorar la inteligencia detrás de su programa de pruebas A/B.