High-Performance Computing aplicado a la Inteligencia Artificial tiene un amplio rango de aplicaciones en muchos campos. Echa un vistazo a algunas maneras mediante las que la tecnología de Aeternal Mentis puede poner la IA a trabajar para tu compañía.
Estrategia de Inversión: La Inteligencia Artificial es capaz de optimizar la búsqueda de diversos elementos interconectados, como el destino de los fondos, riesgo, o rentabilidad, para potenciar los rendimientos de forma más efectiva que los sistemas basados en reglas.
Construcción de Portfolios: La IA puede mejorar y automatizar el proceso de la construcción de carteras para las Gestoras de Patrimonio. Herramientas como los “robo-advisors” son capaces de analizar los objetivos de un cliente, y dentro de los criterios de la Gestora, desarrollar carteras personalizadas, de forma autónoma o semiautónoma y a un coste reducido.
Gestión del Riesgo: Grupos de datos de mayor tamaño pueden ser analizados en más detalle, gracias a la incorporación y procesamiento del Lenguaje Natural. La tecnología puede ser utilizada para analizar empresas, identificar patrones en los datos con mayor granularidad y confianza, e identificar y cuantificar los riesgos de manera más eficaz.
Atención al Cliente: La IA puede incrementar la eficiencia en la atención al cliente, a través del uso de interfaces chatbot, tanto dentro como fuera de las empresas de gestión de activos. Los canales de atención al cliente permiten a los gestores llevar la relación con sus clientes, ayudándoles a comprender el rendimiento de sus carteras en menor tiempo. Menos gerentes de cuenta pueden entonces proporcionar un servicio de mayor calidad a un mayor número de clientes.
Diagnóstico: Los sistemas Deep Learning pueden reemplazar los complejos conjuntos de reglas estadísticas desarrolladas específicamente para cada diagnóstico con el objetivo de identificar las correlaciones en los datos de una forma escalable y automatizada.
Desarrollo de Medicamentos: La aplicación de la IA en el desarrollo de medicamentos está permitiendo a la industria farmacéutica acelerar el tiempo de comercialización y reducir el incertidumbre de los procesos de desarrollo. La IA es capaz de sintetizar y analizar artículos de investigación científica, predecir el comportamiento de los compuestos desde una etapa más temprana del desarrollo, y mejorar la identificación de pacientes para los análisis clínicos.
Seguimiento de los Pacientes: La vigilancia de los signos vitales de los pacientes en planta, o de las personas en situación de riesgo en el hogar, continúa siendo un proceso manual muy intensivo en mano de obra. La IA puede sintetizar las señales de los dispositivos de cada uno de los pacientes para ofrecer una supervisión de grado clínico y permitir que un gran grupo de pacientes sea supervisado en tiempo real por una sola enfermera. Adicionalmente, gracias al análisis predictivo de estos datos, se reduce el uso innecesario de las camas de hospital.
Jurisprudencia y Due Diligence: La IA de procesamiento del lenguaje natural puede identificar, clasificar, y utilizar el contenido de bases de datos y documentos no estructurados. Las principales aplicaciones en este ámbito las constituyen la búsqueda y clasificación de jurisprudencia y la identificación de documentos clave en los procesos de due diligence. La Inteligencia Artificial tiene el potencial de aumentar la velocidad de las operaciones y reducir su coste.
Estrategia en los Juicios: La IA puede analizar juicios pasados con mayor velocidad y detalle de lo que ha sido posible anteriormente con otras tecnologías. Permite anticipar la probabilidad de que se produzcan resultados diferentes, permitiendo a los abogados informar y mejorar su toma de decisiones estratégicas para los juicios. En ámbitos de gran volumen de casos, como las lesiones personales, los programas informáticos pueden ayudar a un despacho a decidir si acepta un caso. En ámbitos de gran valor, como los litigios empresariales, los programas informáticos pueden sugerir la probabilidad de un determinado resultado basándose en el comportamiento previo de los jurados y en la tendencia de los abogados a llegar a un acuerdo o a ir a juicio.
Compliance: La prevención de infracciones, desde el robo de datos confidenciales hasta el desvío accidental de un correo electrónico que contenga una base de datos de clientes, constituyen un reto para los sistemas basados en reglas. Al conocer los hábitos de los usuarios a lo largo del tiempo, los sistemas de Inteligencia Artificial pueden señalar posibles infracciones de compliance en tiempo real, incluso antes de que se produzcan.
Mantenimiento Predictivo: El coste de la inactividad es alto en cualquier industria. La Inteligencia Artificial puede identificar patrones concretos en los diferentes sensores incorporados en la maquinaria de un proceso productivo (sensores de vibración, temperatura, o presión, entre otros) para identificar los principales indicadores de fallo de los equipos. Al predecir con mayor precisión qué componentes tienen más probabilidades de fallar y cuándo, las piezas pueden ser reemplazadas proactivamente para prevenir los fallos y ahorrar los costes que acarrea la inactividad.
Mejoras en el Rendimiento: Para los activos de más valor, tales como las turbinas de gas y de viento, la IA puede ser enfocada a la optimización de su rendimiento en diversos aspectos. Mientras que los programas basados en reglas ofrecen resultados limitados cuando se aplican a tareas complejas (como el ajuste de las válvulas de combustible de una turbina de gas) la aplicación de redes neuronales pueden optimizar el consumo de manera más efectiva.
Optimización de la Utilidad: La IA permite a las empresas anticipar y alinear el consumo de aprovisionamientos como la electricidad o el agua, adecuándolo en tiempo real a los requisitos reales de sus procesos y así reduciendo su consumo.
Segmentación de Clientes: Las capacidades del Deep Learning para el procesamiento del lenguaje natural permite a las compañías de gran consumo aumentar los conjuntos de datos, incluyendo los perfiles en las redes sociales de sus potenciales clientes, con el objeto de obtener segmentaciones más precisas. Asimismo, la Inteligencia Artificial también puede permitir a estas compañías seleccionar los canales más adecuados para dirigirse a sus potenciales clientes.
Personalización del Contenido: La mayoría de los contenidos que se presentan a los compradores online son irrelevantes o poco adecuados a las preferencias de los usuarios, reduciendo la conversión. Al igual que con la segmentación de clientes, la IA ofrece conjuntos de datos no estructurados adicionales para un mejor análisis multivariado con el objetivo de identificar una mayor cantidad de correlaciones que los sistemas basados en reglas.
Optimización de Precios: La IA permite una optimización de los precios más sofisticada que los modelos tradicionales de “cost-plus,” “relativo a los competidores” o “precio impar” (€0,99). Al identificar las correlaciones entre los conjuntos de datos, la Inteligencia Artificial puede optimizar mejor los factores relevantes, que incluyen la elasticidad del precio, los ingresos, los beneficios, la disponibilidad del producto y las fases del ciclo de vida del producto. Incluso puede incidir la disposición a pagar.
Predicción de Pérdida de Clientes: Los programas tradicionales flaquean a la hora de incorporar nuevas fuentes de información, maximizar el valor de los conjuntos multivariantes u ofrecer recomendaciones detalladas. Cuando la IA impulsa la predicción de rotación de clientes, puede identificar los principales indicadores de rotación de manera más efectiva, y mejorar la corrección mediante una predicción más precisa del formato y contenido de las intervenciones para que resulten exitosas.
Vehículos Autónomos: Los sistemas de visión computarizada de la Inteligencia Artificial permiten a los vehículos percibir e identificar las características físicas y de la dinámica de su entorno, desde los carriles de las carreteras hasta los peatones y los semáforos, con un alto grado de precisión. En combinación con los algoritmos de procesamiento de datos y planificación de la IA, los automóviles, autobuses, y camiones podrán funcionar y orientarse por sí mismos, sin la intervención humana.
Infraestructura y Optimización de Sistemas: La capacidad de la IA para detectar patrones y optimizar datos complejos se está aplicando a los problemas del tráfico, la congestión e infraestructura general de los sistemas de transporte. Predecir los flujos de tráfico, o modelizar el deterioro de la infraestructura de transporte es posible gracias a la aplicación de sistemas Machine Learning y Deep Learning.
Gestión de Flotas: La Inteligencia Artificial puede optimizar las recogidas, la planificación de rutas y la programación de las entregas para maximizar la utilización de los activos, teniendo en cuenta al mismo tiempo los potenciales impactos económicos, sociales, y medioambientales. Se puede aplicar a todo desde las redes logísticas que sustentan la economía hasta las flotas de taxis y servicios de entrega de “ultima milla.”
Aplicaciones de Control: Los sistemas de Aprendizaje Automático se adaptan bien a los numerosos retos en los campos de predicción y optimización, tales como el control del tráfico aéreo, la señalización del tráfico de vehículos, y el control de la red ferroviaria.
Gestión del Suministro: Los modelos de IA pueden ser aplicados en numerosos aspectos de la gestión del suministro eléctrico. Estas aplicaciones van desde los cambios en la oferta derivados de la intermitencia en la producción de energía renovable hasta la optimización en las redes de suministro, que son cada vez más complejas como consecuencia de la introducción de consumidores-productores a la cadena de suministro.
Optimización de la Demanda: Al ser capaz la Inteligencia Artificial de identificar patrones en el comportamiento de los consumidores, los modelos son capaces de distribuir el consumo de energía desde los periodos de máximo uso y precios altos a periodos de menor demanda y menor coste.
Seguridad: Los sistemas basados en reglas luchan por entregar el sistema seguridad dada la naturaleza continuamente cambiante de las amenazas a la seguridad. Al identificar patrones anormales en el comportamiento de la red, el Deep Learning puede identificar los ataques a la seguridad de la red que los programas tradicionales eluden.
Experiencia del Cliente: Los chatbots ofrecen administración de cuentas de autoservicio de los consumidores, además de información sobre los productos y atención al cliente aplicados a la industria energética.