La llegada de la Inteligencia Artificial a nuestras vidas está provocando un verdadero terremoto profesional en todos los sectores.
Me atrevo a decir que el impacto será superior al que supuso la aparición de internet y no tendrá nada que ver con lo que supone para la mayoría de nosotros el metaverso o el blockchain, por hacer mención a otras revoluciones tecnológicas.
Las razones principales son que el impacto es generalizado; nos llega a todos de manera sencilla y transversal, afecta a todas las industrias con increíble adaptabilidad y escalabilidad, la velocidad de desarrollo es exponencial, y su aplicabilidad es inmediata.
En este contexto, la aplicación de herramientas de IA en el sector provocará una nueva brecha. Y es que, las empresas que apliquen la IA (independientemente de su tamaño), lograrán unos enormes incrementos de productividad a la vez que mejorarán la experiencia de servicio a sus clientes. Por el contrario, aquellas que no lo hagan, se verán relegadas a posiciones secundarias y comprometerán su futuro.
La IA y la productividad
Puede parecer una aseveración apocalíptica, como tantas que han resultado fallidas a lo largo de la historia, pero creo que se entiende mejor si se describen algunos ejemplos de cómo la IA está ya multiplicando la productividad de fabricantes y distribuidores. Veamos diez ejemplos:
1) Previsiones de demanda: la IA puede predecir demandas futuras basándose en datos históricos, tendencias del mercado, incluso previsiones climáticas, con una capacidad de análisis y relación de variables desconocida hasta la fecha.
Los principales programas de gestión de la producción de las compras ya la están incorporando, optimizando los niveles de inventario, los tiempos de entrega y la calidad del stock. De esta forma, los procesos de coordinación entre fabricantes y distribuidores se multiplican y el cliente es el gran beneficiado, así como la cuenta de resultados y la tesorería.
2) Control de calidad: A través de sistemas de visión artificial basados en IA, se pueden inspeccionar los productos durante la fabricación, identificando defectos que son difíciles de detectar a simple vista, reduciendo el rechazo de algunos productos y las incidencias de fabricantes y distribuidores.
3) Mantenimiento predictivo: sensores y algoritmos de IA pueden predecir cuándo es probable que las máquinas fallen, permitiendo un mantenimiento preventivo que evite interrupciones en la producción. Esto supondrá un radical cambio en las estrategias y gestión del negocio de postventa y mantenimiento, la gestión de garantías o los programas de renovación de instalaciones.
4) Marketing y ventas personalizadas: desde analizar los comportamientos de cliente y automatizar campañas de marketing personalizadas hasta utilizar software basado en IA para realizar listados de potenciales con el máximo de información clave y la mínima dedicación humana hasta la fase de contacto.
5) Preparación de las negociaciones: el ‘simple’ ChatGPT bien utilizado puede ayudar a conocer el perfil de tu interlocutor, elaborar una propuesta exitosa o evaluar de forma previa el escenario de negociación.
6) Automatización de procesos administrativos: de forma sencilla y con mínima programación informática o sin ella, se están automatizando tareas administrativas como la gestión de documentos, procesos de facturación y conciliaciones contables, ahorrando tiempo y reduciendo errores humanos.
7) Optimización de rutas de entrega: Los algoritmos de IA pueden calcular rutas más eficientes para las entregas, reduciendo tiempos y costes logísticos a una velocidad impensable con la capacidad de razonamiento humana.
8) Automatización de pedidos: el análisis de datos históricos permite predecir las necesidades de reposición de los clientes en función de sus patrones de compra, automatizando esta reposición de productos de manera proactiva.
9) Asistente virtual para clientes: ya sea un asistente para los equipos de ventas internos y mostrador o un chatbot para dar respuestas a consultas básicas.
10) Apoyo a la estrategia comercial y la interpretación de resultados: las herramientas de inteligencia comercial ligadas a la IA pueden ayudar al vendedor a hacer un análisis de los resultados de su cartera, sugerir acciones a poner en marcha y potenciar, por ejemplo, actividades concretas de venta cruzada.
Más servicios y mejor experiencia
Más servicios y mejor experiencia y de manera más eficiente. Esto es lo que permite la IA. Algunas organizaciones lo tienen tan claro que le han dado prioridad absoluta y están trabajando intensamente para identificar cómo la inteligencia artificial les puede ayudar en cada proceso. Mientras tanto, otros siguen pensando que será una moda pasajera y se agarran a su “siempre lo hemos hecho así y no nos ha ido tan mal”. La brecha está servida.
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