Inteligencia Artificial en la productividad y las operaciones

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de impactar significativamente los niveles de productividad en muchas industrias y operaciones. A medida que los sistemas de IA se hacen cargo de más tareas rutinarias de los trabajadores humanos, pueden impulsar la eficiencia y la producción. Al mismo tiempo, la IA también está potenciando el trabajo humano al mejorar las capacidades. Si se implementa estratégicamente con enfoque en los resultados, la IA puede ayudar a las organizaciones a optimizar los procesos, reducir costos y generar mejores resultados empresariales.

Impacto en las medidas de productividad
Al automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas, la IA permite a los trabajadores enfocarse en tareas más cognitivas que requieren juicio humano, interacción y habilidades de resolución de problemas. Esto cambia la naturaleza del trabajo de actividades intensivas en mano de obra a tareas basadas en el conocimiento. Algunos impactos clave en las medidas tradicionales de productividad incluyen:

• Producción por trabajador: La automatización de trabajos físicos y de procesamiento de datos a través de soluciones de IA permite que el trabajador promedio incremente significativamente las unidades de trabajo producido por unidad de tiempo.
• Costos laborales por producción: Con la IA haciéndose cargo de trabajos manuales rutinarios, la mano de obra humana requerida para producir cada unidad de salida disminuye. Esto reduce los costos totales por unidad.

Optimización de operaciones con IA
Para que las industrias aprovechen plenamente los beneficios de la IA, esta debe adoptarse de manera estratégica enfocándose en optimizar las principales operaciones y procesos empresariales. Algunos ejemplos incluyen:

• Cadena de suministro y logística: La planificación de la demanda, optimización de inventarios, enrutamiento de transporte y vehículos autónomos impulsados por IA pueden agilizar la planificación y entregar costos de cumplimiento significativamente más bajos.
• Ejecución de fabricación: Herramientas de IA para mantenimiento predictivo, control de calidad, asignación de recursos en tiempo real, programación de producción pueden maximizar la producción de fábricas minimizando tiempos improductivos y defectos.
• Servicio al cliente: Asistentes de IA manejando consultas básicas por chat, voz o redes sociales pueden liberar a los agentes humanos para resolver problemas complejos, impulsando mayores tasas de resolución.

Efecto de IA en diferentes industrias
Como bien se ha mencionado con anterioridad, con la ayuda de IA se puede llegar a una optimización operativa, sin entrar a especificar una industria en particular, imagina puedas apoyarte en diversas gestiones, como por ejemplo, realizar análisis de imágenes médicas o exámenes con un acertado diagnóstico de enfermedades a través de aprendizaje profundo; herramientas de medicina de precisión que analizan genomas y antecedentes de pacientes para brindar opciones de tratamiento más dirigidas; equilibrio de carga hospitalaria y programación de quirófanos para optimizar la utilización de recursos; detección de fraude mediante algoritmos de aprendizaje automático para analizar actividades de cuentas y etiquetar transacciones sospechosas en tiempo real.


Con mayor especificidad, el apoyo significativo que podría darse a distintas industrias podría ser:

Industria de Manufactura:
Control de calidad predictivo usando visión computarizada para inspeccionar productos/partes en busca de defectos en las líneas de producción.
Robotización de procesos (RPA) para automatizar tareas administrativas repetitivas como entrada de datos.
Pronóstico de demanda usando algoritmos de ML para predecir con más precisión la demanda de productos y optimizar los niveles de inventario.

Retail:
Recomendaciones personalizadas de productos usando análisis del historial de compras de clientes.
Fijación dinámica de precios que se ajustan según los patrones de demanda, precios de la competencia e inventarios.
Optimización inteligente de la cadena de suministro usando IA para mejorar la gestión de inventarios, reducir agotamientos y disminuir costos de cumplimiento.

Salud:
Análisis de imágenes médicas usando deep learning para asistir a radiólogos en el diagnóstico de enfermedades.
Herramientas de medicina de precisión que analizan genomas y historiales de pacientes para proveer opciones de tratamiento más específicas.
Balance de carga hospitalaria y programación de quirófanos para optimizar la utilización de recursos.

Banca/Seguros:

Detección de fraude usando algoritmos de machine learning (ML) para analizar actividades de cuentas e identificar transacciones sospechosas en tiempo real.
Chatbots y agentes virtuales para responder automáticamente consultas de clientes las 24 horas.

Asesores-robots usando algoritmos para proveer asesoramiento financiero y de inversiones automatizado.

Transporte:

Vehículos autónomos que pueden potencialmente aumentar la capacidad y eficiencia vial.
Mantenimiento predictivo de vehículos/equipo usando análisis de datos de IoT.

Optimización dinámica de rutas y despacho para reducir millas vacías y costos de combustible.

En resumen, la IA permite una toma de decisiones más inteligente, automatización de tareas rutinarias, conocimiento predictivo y optimización de operaciones en las principales funciones e industrias.