GOBIERNO TI | Noticias | 26 SEP 2017

Historias de éxito de 'Machine learning'

Los líderes de TI comparten la forma en que utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para generar ideas de negocios y nuevos servicios, y ofrecen consejos clave a quienes buscan aprovechar IA y ML como parte de su estrategia de TI.
machine learning
Clint Boulton

Hay tecnologías son más calientes que la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML), que imitan el comportamiento de la mente humana para ayudar a las empresas a mejorar las operaciones comerciales. Y para las empresas que se embarcan en las transformaciones digitales, IA y ML se ven como tecnologías de piedra angular para cortejar a los clientes con nuevos servicios.

Restaurantes, minoristas y aerolíneas están implementando ‘chatbots’ que se aproximan a las conversaciones de tipo humano con los clientes. IBM ha respaldado su principal tecnología de IA, Watson, como tener el potencial para curar el cáncer. John Deere acaba de sacar $ 305 millones para Blue River Technology, que fabrica equipos de pulverización de cultivos que aprovechan el ML. Incluso Uber, resistiendo varios desafíos legales, ha hecho tiempo para revelar Michelangelo, una plataforma interna de ML-as-a-service, que "democratiza el aprendizaje de la máquina y hace que la IA escalable satisfaga las necesidades de los negocios tan fácil como pedir un paseo".

Sin embargo, como suele ser el caso, el bombo tecnológico supera la realidad. La brecha entre la ambición de IA/ML y la ejecución es grande en la mayoría de las empresas, según los nuevos datos de MIT Sloan Management Review y The Boston Consulting Group, que encuestó a más de 3.000 ejecutivos, gerentes y analistas en todo el mundo. Sólo alrededor del 20% de los ejecutivos encuestados dicen que sus empresas han incorporado alguna forma de IA. Además, menos del 39% tiene una estrategia de IA en su lugar. Sin embargo, el 85 % de esos ejecutivos están convencidos de que IA permitirá a sus empresas obtener o mantener una ventaja competitiva.

Reconociendo la oportunidad de mover la aguja para sus negocios, algunos CIO están experimentando, construyendo e incluso patentando nuevas tecnologías de IA y ML. Estos líderes de TI compartieron sus casos de uso de ML con CIO.com.

Banca en mejores perspectivas para el cliente

Como muchos bancos grandes, el Banco de los EE. UU. Ha recopilado una gran cantidad de datos de clientes. Y al igual que la mayoría de los bancos, el Banco de los EE. UU. ha luchado para obtener información útil de estos datos. Durante los últimos meses, han estado utilizando la tecnología Einstein IA/ML de Salesforce.com para aumentar la personalización en las unidades de banca pequeña, comercial, comercial y de banca comercial del banco.

Estas capacidades llegan al núcleo de lo que muchas organizaciones de servicios financieros están tratando de hacer; cultivar una vista de 360 ​​grados de los clientes para recomendar servicios relevantes en el momento.

Asesoramiento clave: adopte un enfoque de prueba y aprendizaje para IA y ML y sea paciente. Pero también esté listo para escalar las cosas que están trabajando.

ML elimina el "trabajo", haciendo que el trabajo sea más productivo

Mastercard está utilizando ML para automatizar lo que él llama "labores", o tareas repetitivas y manuales, liberando a los humanos para realizar trabajos que agregan productividad y productividad.

Mastercard también está utilizando herramientas ML para aumentar la gestión del cambio en todo su ecosistema de productos y servicios. Por ejemplo, las herramientas ML ayudan a determinar qué cambios son los más libres de riesgo y que requieren un escrutinio adicional. Por último, Mastercard utiliza ML para detectar una anomalias en su sistema que sugieren que los hackers están tratando de obtener acceso. 

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