{"id":7299,"date":"2019-05-22T11:34:02","date_gmt":"2019-05-22T14:34:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proyectum.com\/cl\/?p=7299"},"modified":"2019-05-22T11:34:02","modified_gmt":"2019-05-22T14:34:02","slug":"inteligencia-artificial-aplicada-en-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/inteligencia-artificial-aplicada-en-negocios\/","title":{"rendered":"Casos de \u00c9xito de Inteligencia Artificial Aplicada en Negocios"},"content":{"rendered":"

Un potencial cliente me dijo hace unos d\u00edas: \u201ctenemos la meta de incorporar inteligencia artificial en nuestra empresa, pero no sabemos si eso se manda a hacer, se compra, ni tampoco tenemos claro qu\u00e9 problema nos solucionar\u00eda en el corto plazo\u201d.<\/p>\n

Si bien, creo que es un caso del extremo del espectro del (des)conocimiento acerca de las capacidades de la IA, tambi\u00e9n refleja una situaci\u00f3n relativamente frecuente en las empresas, cuyo centro de negocio no est\u00e1 (o no estaba) en la tecnolog\u00eda. Esta situaci\u00f3n se basa en la creciente avalancha de noticias y publicaciones que intensifican la importancia de esta tecnolog\u00eda en las empresas<\/a> y en la distancia pr\u00e1ctica que existe en diferentes industrias hacia las nuevas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

Por ello, alineado con el cambio cultural que impone la transformaci\u00f3n digital<\/a>, la adopci\u00f3n pr\u00e1ctica y exitosa de inteligencia artificial se centra en imaginar nuevas formas de resolver problemas de negocio, para los cu\u00e1les esta \u00e1rea de la ciencia de la computaci\u00f3n puede ofrecer notables ventajas.<\/p>\n

Por mi parte, considero que las preguntas relevantes se hacen desde la perspectiva de negocio y no de las tecnolog\u00edas. En lugar de \u201c\u00bfc\u00f3mo puedo aplicar un modelo de machine learning <\/em>en mi proceso central?\u201d, es m\u00e1s bien \u201c\u00bfc\u00f3mo podr\u00eda mejorar sustancialmente mi proceso central, si tuviese alguna herramienta m\u00e1gica<\/em>?\u201d.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, comparto dos casos de \u00e9xito, en los que la pregunta central estuvo enfocada en el negocio y no en la t\u00e9cnica.<\/p>\n

Caso 1 \u2013 Optimizaci\u00f3n de la Organizaci\u00f3n de una Bodega de Picking <\/strong><\/p>\n

Una empresa mayorista de art\u00edculos para el mercado del retail, se enorgullece en ser capaz de atender sus pedidos con una rapidez mayor que su competencia, por lo cual ha implementado una serie de buenas pr\u00e1cticas en su bodega, tanto en la organizaci\u00f3n estructural, como en la forma de trabajo de los \u201cpickeadores\u201d, que son quienes recorren los pasillos de la bodega, recolectando los \u00edtems de cada pedido.<\/p>\n

El desaf\u00edo aparece al momento de aspirar y visualizar un crecimiento marcado y sostenido. Aparecen preguntas como \u201c\u00bfseremos capaces de atender los pedidos igual de r\u00e1pido si se duplican, triplican, o crecen 10 veces? \u00bfser\u00e1 necesario agrandar la bodega, con el consiguiente costo, o ser\u00e1 posible encontrar una organizaci\u00f3n que permita mayor fluidez en el \u201cpickeo\u201d?<\/p>\n

Si bien, hay formas estructurales de lograr mejorar la capacidad, ya sea implementando extensiones (ampliaciones) en la bodega, contratando a m\u00e1s gente, la pregunta correctamente planteada fue: \u00bfc\u00f3mo podemos aumentar la capacidad de atenci\u00f3n de pedidos, sin cambios estructurales?<\/p>\n

La forma de enfrentar este problema se bas\u00f3 en, primero, encontrar una forma de estimar los pedidos de corto plazo, y, segundo, determinar una organizaci\u00f3n de la bodega que privilegie la atenci\u00f3n de dichos pedidos. En este caso, se implement\u00f3 una heur\u00edstica de optimizaci\u00f3n conocida como programa evolutivo, que se basa en el llamado Algoritmo Gen\u00e9tico<\/a>, que, tomando la met\u00e1fora de la evoluci\u00f3n de las especies, busca iterativamente aquellos individuos que mejor sobreviven (soluciones que mejor resuelven el problema), de modo de re-organizar un m\u00ednimo de la bodega, que facilite el pickeo de los pedidos estimados.<\/p>\n

Esta estrategia permiti\u00f3 establecer esquemas de re-organizaci\u00f3n de posiciones en la bodega una vez por semana, manteniendo un tiempo de picking pr\u00e1cticamente en el m\u00ednimo, incluso con aumentos de cerca de un 80% en la cantidad de pedidos.<\/p>\n

Caso 2 \u2013 Caracterizaci\u00f3n de Documentos Jur\u00eddicos en una plataforma de Gesti\u00f3n Documental<\/strong><\/p>\n

Las plataformas documentales ya llevan un tiempo demostrando sus virtudes, mejorando la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n en diferentes organizaciones. Sin embargo, hasta hace poco, gran parte de la indexaci\u00f3n de documentos depend\u00eda de personas que entienden y reconocen las caracter\u00edsticas esenciales de cada documento, como t\u00edtulo, materias, fecha de emisi\u00f3n, nombres mencionados, tipo de documento, entre otros.<\/p>\n

Una empresa tecnol\u00f3gica con una soluci\u00f3n documental, vio que su posibilidad de crecer se limitaba a la tasa de indexaci\u00f3n que sus t\u00e9cnicos expertos humanos lograban en el procesamiento de documentos. Por ello, se plante\u00f3 que una soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica, basada en t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, y particularmente en modelos de procesamiento de lenguaje natural, permitir\u00eda una extracci\u00f3n autom\u00e1tica de estas caracter\u00edsticas.<\/p>\n

De tal forma, se desarrollaron diversos modelos que resolv\u00edan cada una de las necesidades de indexaci\u00f3n individualmente. Una combinaci\u00f3n de red neuronal, con otros modelos de Machine Learning, lograron superar el 90% de precisi\u00f3n en la determinaci\u00f3n del tipo de documento, incluso reconociendo m\u00faltiples tipos, con la ventaja de tomar apenas unos segundos en esta determinaci\u00f3n. Otras t\u00e9cnicas NER (Named-Entity Recognition), tambi\u00e9n basadas en redes neuronales entrenadas con diversos ejemplos de texto referencial, demostraron excelentes resultados en reconocer nombres de personas, fechas espec\u00edficas, cantidades monetarias, entre otros.<\/p>\n

Y los t\u00e9cnicos expertos fueron reemplazados en su trabajo mec\u00e1nico, pasando a ser los supervisores de estos robots de lectura de documentos. Esto permiti\u00f3 a la empresa, pasar de procesar unos cientos de documentos semanalmente, a decenas de miles (y hasta cientos) en el mismo tiempo.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, las t\u00e9cnicas de IA demuestran una potencia cada vez m\u00e1s evidente en diversos contextos industriales y empresariales, pero el foco de su correcta aplicaci\u00f3n debe basarse en hacer las preguntas correctas, reconociendo el verdadero valor de negocio, no s\u00f3lo en una visi\u00f3n de automatizar procesos puntuales, sino que en la oportunidad de cada empresa de crecer y transformarse en \u00f3rdenes de magnitud impensados.<\/p>\n

Existen numerosos otros casos de \u00e9xito a mostrar, como la optimizaci\u00f3n de asignaci\u00f3n de vuelos en un aeropuerto de alta congesti\u00f3n, o la interpretaci\u00f3n de sentimientos y emociones en comentarios en medios sociales, que se presentar\u00e1n en el pr\u00f3ximo Webinar del 8 de mayo 2019, titulado \u201cInteligencia Artificial: Casos de \u00c9xito\u201d, al que los invitamos a inscribirse y asistir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cada vez que he estado involucrado en un proceso de adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas de Direcci\u00f3n de Proyectos, surge la pregunta: \u00bfy por qu\u00e9 no usamos m\u00e9todos \u00e1giles? <\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-7299","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-articulos"],"featured_image_src":{"landsacpe":false,"list":false,"medium":false,"full":false},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7299"}],"collection":[{"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7299"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7299\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7299"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7299"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/proyectum.com\/gt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7299"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}