Hace ya tiempo que la inteligencia artificial (IA) es considerada por muchos como una nueva tecnología que puede ayudar a las empresas de manufactura y distribución a modernizarse, y por sobre todo, a digitalizar sus operaciones. Accenture la define como una constelación de tecnologías que permiten que máquinas inteligentes usen funcionalidades humanas entendiendo, actuando y aprendiendo para que las personas puedan lograr mucho más.
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Hace ya tiempo que la inteligencia artificial (IA) es considerada por muchos como una nueva tecnología que puede ayudar a las empresas de manufactura y distribución a modernizarse, y por sobre todo, a digitalizar sus operaciones. Accenture la define como una constelación de tecnologías que permiten que máquinas inteligentes usen funcionalidades humanas entendiendo, actuando y aprendiendo para que las personas puedan lograr mucho más.
Después de varias décadas de desarrollo, la IA está embebida en nuestra vida diaria. Los dispositivos inteligentes del hogar, como el termostato inteligente, utilizan IA para conocer los patrones y así maximizar el uso eficiente de energía. También se aplica a las compras, por Amazon, Mercado Libre u otras plataformas siempre brindan recomendaciones conforme a las búsquedas, compras realizadas y también consideran lo que otras personas en situación similar están comprando.
Es una herramienta que puede agregarse a las tecnologías digitales, ya que hace que las operaciones funcionen de forma más eficiente estableciendo sus propios parámetros. Recomendaciones de ventas: Esta tecnología puede realizar recomendaciones para compras adicionales basándose en lo que el cliente está comprando y esto aumenta las ventas. Para aquellas que se realizan por mostrador, la IA brinda información similar que puede usarse para realizar sugerencias a los clientes. Un vendedor experimentado con 30 años en el mostrador ya sabe qué ítems adicionales puede sugerir, pero un empleado nuevo no cuenta con esa experiencia, ahí es donde la IA ayuda.
La elección de proveedores es uno de los aspectos más críticos de toda organización. Cualquier error en el proceso de selección puede causar un bajo rendimiento, disrupciones en la cadena de suministro e ineficiencia en el proceso empresarial. Los modelos de machine learning impulsados por IA segmentan a los proveedores considerando tres métricas: puntualidad, calidad y cantidad de proveedores disponibles.
Recomendaciones de descuentos: Usando datos históricos de las órdenes de los clientes, la IA conoce a los mismos, los ítems, cantidades, precios y descuentos de cada . Así, aumenta el conocimiento empresarial del cliente con las recomendaciones máximas que pueden ofrecerse.
Optimización del inventario: No existe activo más valioso para el distribuidor que el inventario y poder visibilizar la cantidad precisa en el sitio correcto resulta crítico para un buen servicio a los clientes. Contar con demasiado inventario llena los centros de distribución y el capital queda comprometido, dado que no contar con suficiente no permite completar las órdenes. Supongamos que el inventario no se encuentra en el centro de distribución adecuado: esto agrega costo al transporte y al tiempo de entrega. La IA puede analizar los patrones de las órdenes del cliente y optimizar la cantidad en el inventario para aumentar las ventas y la rentabilidad.
Además, la inteligencia artificial también puede ayudar a maximizar la vida de los activos por medio del análisis predictivo sobre las necesidades de salud, mantenimiento y repuestos.
Generar visibilidad sobre qué vender y cómo mantener a los clientes satisfechos, ya que mejora la eficiencia en la interacción y retención aumentando la facturación. Iniciar disparadores de procesos automatizados considerando eventos específicos o condiciones para mejorar la eficiencia y disminuir los procesos manuales. Acceder a datos ocultos para aumentar la automatización y lograr mayor eficiencia.