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La IA impulsa mejores decisiones comerciales
En alianza con PricewaterhouseCoopers
Al igual que en otras industrias, los líderes empresariales en las industrias automotriz y de servicios financieros tienen una necesidad urgente de información del mundo real confiable y procesable que pueda ayudarlos a conocer y servir mejor a sus clientes al tiempo que permite una innovación rápida.
Sin embargo, con demasiada frecuencia, los ejecutivos han tenido que operar con información incierta, incompleta e inconsistente. Ahora, los avances en inteligencia artificial (IA) han hecho realidad la construcción de modelos y simulaciones del mundo real basados en datos.
Una investigación de profesionales tecnológicos de 2015 encuesta indicó que el 24 por ciento de las empresas de todas las industrias utilizan actualmente IA o tenían planes de hacerlo dentro del año. Si bien el sector de la atención de la salud ha estado entre los principales adoptantes de la IA, las empresas de servicios financieros y automotrices también recurren cada vez más a la inteligencia asistida, aumentada y autónoma. Estas organizaciones esperan que esos tres tipos de IA ayuden a mejorar su eficiencia y eficacia, mejoren sus capacidades innovadoras y les permitan aprovechar mejor las oportunidades, como expandirse a nuevos mercados. (Para obtener definiciones breves de los tres tipos de IA, consulte AI de un vistazo).
Más allá de ayudar a sus clientes automotrices y de servicios financieros a comprender cómo utilizar la IA para su mejor ventaja, PwC emplea técnicas de IA dentro de sus propias operaciones. Por ejemplo, PwC Strategy& ha desarrollado una herramienta llamada De nuevo que permite tanto a los analistas internos de la empresa como a sus clientes evaluar el potencial disruptivo de una tecnología financiera en particular y evaluar rápidamente cómo aprovecharla para un mejor uso. DeNovo está fuertemente influenciado por un conjunto de herramientas internas de PwC, Emerging Tech Radar, que se utiliza para comprender las tendencias emergentes al aprovechar el análisis semántico del lenguaje natural, el procesamiento de gráficos y el aprendizaje supervisado.
Con DeNovo, está formando muy rápidamente un cuerpo de conocimiento sobre la tecnología: las empresas que lo hacen, los capitalistas de riesgo que invierten en él, cuántos artículos hubo al respecto esta semana en comparación con la semana pasada y quiénes son algunos de los principales actores. involucrados, explica Anand Rao, socio y líder de innovación, PwC Data & Analytics. Con el tiempo, DeNovo aprende qué tipo de información es más útil para los usuarios y ofrece resultados personalizados.
PwC también desarrolló un mercado de IA habilitado aplicaciones de análisis para uso interno de sus analistas. Actualmente, el mercado contiene 60 aplicaciones, y PwC tiene planes en proceso para lanzarlas también para uso externo y de clientes.
Comprender las necesidades financieras en constante cambio
En el sector de servicios financieros, PwC ha desarrollado un modelo a gran escala de las decisiones financieras y de compra a lo largo de la vida de casi 320 millones de consumidores estadounidenses. Esta información se obtuvo mediante la combinación de datos de la Oficina del Censo de EE. UU., datos de financiamiento al consumidor de EE. UU. e información de varias otras fuentes autorizadas y disponibles públicamente. Desarrollado y comercializado por PwC, este conjunto masivo de datos, llamado $ecure, proporciona un modelo realista contra el cual las empresas de servicios financieros pueden evaluar las decisiones estratégicas complejas de varios años de los consumidores. Crea un modelo de alguien como usted, así como qué productos financieros compró esa persona, cuándo, dónde, por qué y de quién. Las empresas de servicios financieros también pueden aprovechar estos datos para validar sus propias decisiones operativas en tiempo real en una fracción de segundo.
La tecnología también puede modelar su yo futuro mediante la simulación de lo que es probable que suceda con su estado financiero en términos de ingresos frente a gastos, así como activos frente a pasivos. Las empresas de servicios financieros pueden modelar preguntas sobre el comportamiento del cliente, como '¿Cuál es su comportamiento respecto al uso de tarjetas de crédito, préstamos, productos de seguros?', '¿Cómo cambia eso con el tiempo?', y '¿Cómo cambia por segmento?' Y no solo cómo ha cambiado, sino también '¿cómo cambiará en el futuro en función de varios supuestos sobre la economía, el mercado y las personas?', dice Rao. Este es un sistema muy completo.
IA: impulsando el futuro del transporte
El sector automotriz incluye innumerables aplicaciones actuales de IA, así como posibilidades futuras, que van desde el ajuste automatizado de reclamos de accidentes hasta proporcionar advertencias de seguridad a los conductores y la eventual adopción y proliferación de automóviles autónomos. Muchos vehículos hoy en día están equipados con cámaras y sensores que brindan datos que pueden usarse para promover la seguridad, señala Rao.
Hoy en día, la mayoría de los autos nuevos están equipados con sensores en la parte delantera, trasera y en los costados, así como cámaras frontales y traseras, dice. Muchos están utilizando esos datos de sensores y cámaras para crear aprendizaje automático que pueda identificar patrones anómalos y advertir a los conductores antes de que ocurra un accidente. Los sistemas adicionales de conducción segura ahora están aprovechando este aprendizaje automático para advertir sobre salidas de carril y riesgos de colisión inminentes.
Por ejemplo, algunas empresas emergentes venden una cámara de video económica que un conductor puede colocar en el parabrisas de un automóvil. La cámara capta toda esa información, esencialmente mirando a través del parabrisas tal como lo haría el conductor, pero está midiendo todo: dónde están los árboles, dónde está el humano que cruza la calle, dice Rao. Todas esas cosas se están recopilando, y el sistema puede darte instrucciones como 'Estás yendo demasiado rápido; deberías reducir la velocidad aquí' o 'Cuidado con el peatón del otro lado'.
El control de crucero adaptativo basado en algoritmos de IA es otra característica que Rao cree que se consolidará pronto. Si establece su velocidad en 70 millas por hora y el automóvil que está frente a usted va a 50, cuando se acerque a una distancia segura, comenzará a reducir la velocidad automáticamente, dice. No tienes que hacer nada. PwC asesora a clientes de la industria automotriz, tanto fabricantes como otros actores en el ecosistema automotriz más amplio, sobre cómo aprovechar el aprendizaje automático para mejorar el transporte y la seguridad.
Los sistemas de IA también se están utilizando para modelar todo el ecosistema automotriz del futuro. Actualmente, millones de agentes inteligentes, o bots, capturan las decisiones individuales que toman los consumidores, los fabricantes de automóviles, los proveedores de servicios de movilidad personal (por ejemplo, taxis y operadores de automóviles compartidos) y otros actores del ecosistema. Estos sistemas luego permiten el modelado de la adopción por parte de los clientes de vehículos compartidos o de vehículos autónomos o eléctricos; también permiten modelar diferentes modelos de negocios, publicidad y fijación de precios de varios servicios. A diferencia de los estudios de estrategia típicos que ejecutan algunos escenarios de comercialización (GTM) sobre las opciones disponibles para los jugadores en el ecosistema, estos sistemas de IA han ejecutado más de 200 000 escenarios GTM para desarrollar escenarios GTM óptimos e individualizados para maximizar los ingresos o las ganancias.
Estos sofisticados sistemas de IA van más allá de los modelos prescriptivos actuales hacia la inteligencia aumentada que mejora la toma de decisiones humanas complejas. Las decisiones humanas del mundo real, a su vez, informan a estos sistemas de IA y les enseñan a funcionar de manera más efectiva en el futuro.
La capacidad de modelar los resultados de un número ilimitado de escenarios es el mayor avance de las técnicas modernas de IA, en opinión de Rao. Los sistemas de IA comienzan desde cero, pero una vez que reciben una dieta constante de big data, pueden proyectar resultados sin precedentes. Existe una inmensa oportunidad de utilizar la IA en todo tipo de toma de decisiones, dice Rao.
De acuerdo con el estereotipo anticuado, las máquinas inteligentes reemplazarán a los humanos en el trabajo, robando así puestos de trabajo. Pero con las técnicas avanzadas de IA actualmente en uso, los trabajos de las personas en realidad se verán enriquecidos por la gran cantidad de información proporcionada por la IA, que pueden usar para tomar la mejor decisión posible en este momento, dice Rao. La IA ya está transformando las industrias de servicios financieros y automotriz, entre otras, pero los líderes empresariales en todos los sectores deben prepararse ahora, aprender más sobre la IA y cómo pueden usarla para su mejor ventaja.
Para obtener más información sobre qué técnica de IA es adecuada para su empresa, explore Blog de tecnología emergente de PwC .