Artificial intelligence applied to human resources
Artificial intelligence applied to human resources will be one of the main advances in this department. Its use will allow your managers to focus on tasks of greater value to the company. One of the areas in which AI is doing the most important work is in the area of personnel selection. One of the departments that have been most impacted by digitalization processes is human resources. In this transformation, the use of Artificial Intelligence applied to human resources is one of the most revolutionary HR trends. Several functions of human resources and talent management solutions are already supported by artificial intelligence. One example is BesTalent IA by aggity which, thanks to its use of data analytics, Artificial Intelligence, Big Data and Machine Learning, optimizes an organization’s talent management strategy, covering from the most basic to the most complex needs. The evolution of AI in HR Despite the novelty of any topic in which artificial intelligence appears, the truth is that AI and HR have already been working in unison for some time. The vast majority of older developments were aimed at reducing the time of repetitive tasks, such as resume screening. In this sense, the job of artificial intelligence is to help simplify processes so that HR professionals can focus on more strategic tasks. Recruiting new employees and profiles to meet business needs is one of the key tasks in any organization. With the help of AI, recruiters are streamlining and improving selection processes. So employment and artificial intelligence are going to be, in a short period of time, two concepts that will go hand in hand. The AI algorithms that HR solutions work with are capable of analyzing large volumes of resumes and automatically filtering the most suitable profiles for a specific job. The fundamental change lies in the fact that, with AI, HR managers do not need to dive through a large number of job applications, as the algorithm will provide them with the right profiles. This way, the recruiter will only have to focus on conducting the most relevant interviews to select the most suitable candidate. Jobs with artificial intelligence While the above is one of the tasks that Artificial Intelligence has already been performing, its use goes further and promises to change the work of the human resources department. The current objective set by its managers is to revolutionize talent management. The impact ofartificial intelligence in Human Resources is going to be fundamental for the development of strategies that analyze employee engagement and accelerate their work performance. Using AI in the jobs performed by employees allows HR to detect problems and take preventive measures before they develop into more serious situations, such as a drop in staff motivation or burnout. Talent loyalty Likewise, AI algorithms in human resources not only make it possible to find the best talent, but also to retain it. Thanks to the vast amount of data it is capable of analyzing, AI can learn how well each employee in the organization is performing. In this way, recommendations can be created to offer rewards to each of them, thus strengthening motivation and the sense of belonging to the company. These are just some of the most characteristic examples of the use of artificial intelligence in human resources, but its contribution goes much further: from improving the employee experience to enhancing the collaborative tasks of the members of a department.
L’intelligenza artificiale applicata alle risorse umane
L’intelligenza artificiale applicata alle risorse umane sarà uno dei principali sviluppi di questo settore. Il loro utilizzo permetterà ai manager di concentrarsi su attività di maggior valore per l’azienda. Una delle aree in cui l’intelligenza artificiale sta svolgendo il lavoro più importante è quella del reclutamento. Uno dei reparti più colpiti dai processi di digitalizzazione è quello delle risorse umane. In questa trasformazione, l’uso dell’Intelligenza Artificiale applicata alle risorse umane è una delle tendenze più rivoluzionarie in ambito HR. Numerose funzioni delle soluzioni HR e di gestione dei talenti sono già supportate dall’intelligenza artificiale. Un esempio è BesTalent IA di aggity che, grazie all’utilizzo di data analytics, Intelligenza Artificiale, Big Data e Machine Learning, ottimizza la strategia di gestione dei talenti di un’organizzazione, coprendo dalle esigenze più elementari a quelle più complesse. L’evoluzione dell’intelligenza artificiale nelle risorse umane Nonostante la novità di ogni argomento in cui compare l’intelligenza artificiale, la verità è che l ‘AI e le risorse umane lavorano all’unisono già da qualche tempo. La stragrande maggioranza degli sviluppi più vecchi mirava a ridurre i tempi per le attività ripetitive, come lo screening del CV. In questo senso, il compito dell’intelligenza artificiale è quello di aiutare a semplificare i processi in modo che i professionisti delle risorse umane possano concentrarsi su compiti più strategici. Reclutare nuovi dipendenti e profili per soddisfare le esigenze aziendali è uno dei compiti principali di ogni organizzazione. Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, i selezionatori stanno ottimizzando e migliorando i processi di reclutamento. Quindi l’ occupazione e l’intelligenza artificiale saranno, in breve tempo, due concetti che andranno di pari passo. Gli algoritmi di intelligenza artificiale con cui funzionano le soluzioni HR sono in grado di analizzare grandi volumi di CV e di filtrare automaticamente i profili più adatti a un determinato lavoro. Il cambiamento fondamentale è che, con l’AI, i responsabili delle risorse umane non hanno bisogno di vagliare un gran numero di domande di lavoro, poiché l’algoritmo fornirà loro i profili giusti. In questo modo, il selezionatore dovrà concentrarsi solo sulla conduzione dei colloqui più rilevanti per selezionare il candidato più adatto. Lavori con l’intelligenza artificiale Sebbene questo sia uno dei compiti già svolti dall’intelligenza artificiale, il suo utilizzo va oltre e promette di cambiare il lavoro del reparto risorse umane. L’obiettivo attuale dei suoi dirigenti è quello di rivoluzionare la gestione dei talenti. L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle risorse umane sarà fondamentale per lo sviluppo di strategie che analizzino il coinvolgimento dei dipendenti e accelerino le loro prestazioni. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale sul lavoro dei dipendenti consente alle Risorse Umane di individuare i problemi e di adottare misure preventive prima che si trasformino in situazioni più gravi, come un calo di motivazione del personale o il burnout. Fedeltà del talento Allo stesso modo, gli algoritmi di intelligenza artificiale nelle risorse umane non solo permettono di trovare i migliori talenti, ma anche di trattenerli. Grazie alla grande quantità di dati che è in grado di analizzare, l’intelligenza artificiale può imparare a conoscere le prestazioni di ciascun dipendente dell’organizzazione. In questo modo si possono creare raccomandazioni per offrire ricompense a ciascuno di loro, rafforzando così la motivazione e il senso di appartenenza all’azienda. Questi sono solo alcuni degli esempi più caratteristici dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle risorse umane, ma il suo contributo va ben oltre: dal miglioramento dell’esperienza dei dipendenti al potenziamento dei compiti collaborativi dei membri di un dipartimento.
Inteligencia artificial aplicada a recursos humanos
La inteligencia artificial aplicada a recursos humanos va a ser uno de los principales avances que se produzcan en este departamento. Su uso permitirá a sus responsables centrarse en tareas de mayor valor para la empresa. Uno de los apartados en los que la IA está realizando una labor más importante es en el referente a la selección de personal. Uno de los departamentos en los que más han impactado los procesos de digitalización es el de recursos humanos. En esta transformación el uso de la Inteligencia Artificial aplicada a recursos humanos es una de las tendencias en RRHH más revolucionaria. Son varias las funciones de las soluciones de recursos humanos y gestión del talento que ya cuentan con la ayuda de la inteligencia artificial. Un ejemplo es BesTalent IA by aggity que, gracias al uso que hace de la analítica de datos, la Inteligencia Artificial, el Big Data y el Machine Learning, optimiza la estrategia de gestión del talento de una organización, cubriendo desde las necesidades más básicas a las más complejas. La evolución de la IA en RRHH A pesar de lo novedoso que parece cualquier temática en la que aparezca la inteligencia artificial, lo cierto es que IA y RRHH ya llevan algún tiempo trabajando al unísono. La gran mayoría de los desarrollos más antiguos estaban dirigidos a reducir los tiempos de aquellas tareas más repetitivas, como la selección de currículums. En este sentido, el trabajo de la inteligencia artificial es ayudar en la simplificación de procesos para que los profesionales del departamento de RRHH se centren en tareas más estratégicas. La contratación de nuevos empleados y de perfiles que permitan cubrir las necesidades de las empresas es una de las tareas clave en cualquier organización. Con la ayuda de la IA, los encargados de la selección de personal están agilizando y mejorando los procesos de selección. Así que empleo e inteligencia artificial van a ser, en un breve plazo de tiempo, dos conceptos que irán de la mano. Los algoritmos de IA con los que trabajan las soluciones de RRHH son capaces de analizar grandes volúmenes de currículums vitae y filtrar automáticamente los perfiles más adecuados para un puesto de trabajo específico. El cambio fundamental radica en que, con la IA, los responsables de RRHH no tienen la necesidad de bucear entre una gran cantidad de solicitudes de empleo, ya que el algoritmo les va a proporcionar los perfiles adecuados. De esta forma, el reclutador sólo tendrá que centrarse en la realización de las entrevistas más relevantes para seleccionar al candidato más adecuado. Trabajos con inteligencia artificial Si bien la anterior es una de las tareas que ya venía realizando la Inteligencia Artificial, su uso va más allá y promete cambiar la labor del departamento de recursos humanos. El objetivo actual que se han marcado sus responsables es revolucionar la gestión del talento. El impacto de la inteligencia artificial en Recursos Humanos va a ser fundamental para el desarrollo de estrategias que analicen el compromiso de los empleados y aceleren su rendimiento laboral. Usar la IA en los trabajos que desempeñan los empleados permite a RRHH detectar problemas y tomar medidas preventivas antes de que se conviertan en situaciones más graves como, por ejemplo, una caída en la motivación del personal o burnout. Fidelización del talento Así mismo, los algoritmos de IA en recursos humanos no sólo permiten encontrar el mejor talento, sino también retenerlo. Gracias a la ingente cantidad de datos que es capaz de analizar, la IA puede conocer el desempeño que tiene cada empleado de la organización. De esta forma pueden crearse recomendaciones para ofrecer recompensas a cada uno de ellos, lo que permite fortalecer la motivación y el sentido de pertenencia a la empresa. Estos son sólo algunos de los ejemplos más característicos del uso de la inteligencia artificial en recursos humanos, pero su aportación va mucho más allá: desde la mejora de la experiencia del empleado hasta la potenciación de las tareas colaborativas de los miembros de un departamento.
The smart factory and its supply chain issues
The evolution towards the smart factory is a priority for industrial organizations. However, not managing the transformation correctly can lead to supply chain difficulties. In many instances, smart factory development initiatives are disconnected from the rest of the supply chain. The smart factory is the most important evolution that the industrial sector has undergone by improving the efficiency of production processes. This is one of the essential elements that make up the so-called Industry 4.0 and that benefits from advanced technologies such as the use of the Artificial Intelligence, the Internet of Things (IoT), the use of robots or data analytics to automate and optimize certain processes. The smart factory in Industry 4.0 brings countless benefits to organizations, but it also presents significant challenges, particularly in terms of supply chain management. Supply chain challenges Walking the path that leads to the factory of the future for Industry 4.0 is not a simple task because, if the transformation is not carried out in the right way, it can increase the problems of logistics and supply chain. Often, organizations make a number of mistakes in the transition to a cloud-based environment. smart factory. One of the main failures has to do with the tendency to confuse factory optimization with business model transformation. The implementation of advanced technologies such as, for example, 5G technology, improves a factory’s efficiency and productivity, as well as supply chain management, but the evolution to the smart factory involves deeper changes in the way the organization operates. The adoption of smart technologies does not guarantee that the business model will be transformed imminently. For the development of the smart factory to work, it is necessary to plan a strategy that considers aspects such as the advantages of implementing a certain process, the effect it will have on employees, whether there will be a return on the investment, etc. In addition, initiatives for the development of the smart factory of the future are often development of the smart factory of the future are disconnected from the rest of the supply chain. are disconnected from the rest of the supply chain, so the benefits it may provide in one section of the factory will become costly constraints in other parts of the business. In order to avoid this common mistake in the development of a smart factory for Industry 4.0. it is essential to have a partner such as aggityThe company has a team of experts that can help with the design of an appropriate strategy for the factory and that incorporates complete solutions such as Smart Factory by aggity, which satisfactorily cover all the needs of any factory. Managing change Another common mistake in the evolution towards the smart factory is to underestimate the changes that will occur in the processes or the difficulty of implementing new integrations. This can result in increased costs as well as increased implementation time. It must be taken into account that a smart factory has to be a resilient and sustainable infrastructure and, to this end, it has to operate with multiple communication protocols and heterogeneous technologies, which should not create and, for this, it has to operate with multiple communication protocols and heterogeneous technologies, which should not generate incompatibilities and delays in the supply chain. Therefore, alignment between senior leadership and the use of continuous improvement teams is desirable to ensure that initiatives are properly sequenced. Align IT/OT and governance The goal of any smart factory is to make the supply chain more agile and efficient, also from a cost point of view, where the energy bill is a major issue. However, as more technologies and automated processes are introduced into the factory, the supply chain becomes more complex. Smart factory governance focuses not only on plant-business connections, but also on how IT, operational technology (OT) and engineering technology (IT) are managed. For that reason, it is essential that those responsible for managing the supply chain incorporate alternative organizational models for IT/OT alignment and evolve towards organizational and governance structures in line with the new production models.
La fabbrica intelligente e i problemi della catena di approvvigionamento
L’evoluzione verso la fabbrica intelligente è una priorità per le organizzazioni industriali. Tuttavia, se non si riesce a gestire correttamente la trasformazione, si possono incontrare difficoltà nella catena di approvvigionamento. Le iniziative di sviluppo delle fabbriche intelligenti sono spesso scollegate dal resto della catena di fornitura. La fabbrica intelligente è l’evoluzione più importante che il settore industriale ha subito migliorando l’efficienza dei processi produttivi. Si tratta di uno degli elementi essenziali che fanno parte del cosiddetto «sistema». Industria 4.0 e che si avvale di tecnologie avanzate come l’uso del Intelligenza artificiale, l’Internet degli Oggetti (IoT), la utilizzo di robot o l’analisi dei dati per automatizzare e ottimizzare determinati processi. La fabbrica intelligente dell’Industria 4.0 porta innumerevoli vantaggi alle organizzazioni, ma presenta anche sfide significative, soprattutto in termini di gestione della catena di approvvigionamento. Sfide per la catena di approvvigionamento Il percorso verso la fabbrica del futuro per l’Industria 4.0 non è un compito facile perché, se la trasformazione non viene portata avanti nel modo giusto, può portare ad un aumento dei problemi di logistica e catena di approvvigionamento. Le organizzazioni spesso commettono una serie di errori nel passaggio a un ambiente open source. fabbrica intelligente. Uno dei principali fallimenti ha a che fare con la tendenza a confondere l’ottimizzazione della fabbrica con la trasformazione del modello di business. L’implementazione di tecnologie avanzate, come il 5G, migliora l’efficienza e la produttività di una fabbrica, così come la gestione della supply chain, ma l’evoluzione verso la smart factory implica cambiamenti più profondi nel modo in cui l’organizzazione opera. L’adozione di tecnologie intelligenti non garantisce una trasformazione imminente del modello di business. Affinché lo sviluppo della fabbrica intelligente funzioni, è necessario pianificare una strategia che tenga conto di aspetti quali i vantaggi dell’implementazione di un determinato processo, l’effetto che avrà sui dipendenti, il ritorno dell’investimento, ecc. Inoltre, le iniziative per lo sviluppo della fabbrica intelligente del futuro sono spesso sviluppo della fabbrica intelligente del futuro sono scollegate dal resto della catena di fornitura, per cui i vantaggi che possono fornire in una sezione della fabbrica si trasformano in costosi vincoli in altre parti dell’azienda. Per evitare questo errore comune in lo sviluppo di una fabbrica intelligente per l’Industria 4.0. è fondamentale avere un partner come aggityL’azienda dispone di una rete globale di esperti che aiutano a progettare una strategia appropriata per la fabbrica e che incorporano soluzioni complete come Smart Factory by aggity, che coprono in modo soddisfacente tutte le esigenze di qualsiasi fabbrica. Gestire il cambiamento Un altro errore comune nell’evoluzione verso la fabbrica intelligente è quello di sottovalutare i cambiamenti che avverranno nei processi o la difficoltà di realizzare le nuove integrazioni. Questo può comportare un aumento dei costi e dei tempi di implementazione. Occorre tenere presente che una fabbrica intelligente deve essere un’infrastruttura resiliente e sostenibile e, a tal fine, deve funzionare con molteplici protocolli di comunicazione e tecnologie eterogenee, che non devono generare incompatibilità e ritardi nella catena di fornitura. Per questo motivo, è auspicabile un allineamento tra la leadership senior e l’utilizzo di team di miglioramento continuo per garantire che le iniziative siano adeguatamente sequenziate. Allineare IT/OT e governance L’obiettivo di ogni fabbrica intelligente è quello di rendere la catena di fornitura più agile ed efficiente, anche dal punto di vista dei costi, dove la bolletta energetica è un aspetto fondamentale. Tuttavia, con l’introduzione di nuove tecnologie e processi automatizzati in fabbrica, la catena di approvvigionamento diventa più complessa. La governance della fabbrica intelligente non si concentra solo sulle connessioni tra impianto e azienda, ma anche sulle modalità di gestione dell’IT, della tecnologia operativa (OT) e della tecnologia ingegneristica (IT). Per questo motivo, è essenziale che i responsabili della supply chain incorporino modelli organizzativi alternativi per l’allineamento IT/OT ed evolvano verso strutture organizzative e di governance in linea con i nuovi modelli di produzione.
La fábrica inteligente y sus problemas con la cadena de suministro
La evolución hacia la fábrica inteligente es una prioridad de las organizaciones industriales. Sin embargo, no gestionar la transformación de forma correcta puede provocar dificultades en la cadena de suministro. En numerosas ocasiones, las iniciativas para el desarrollo de la fábrica inteligente están desconectadas del resto de la cadena de suministro. La fábrica inteligente es la evolución más importante que ha experimentado el sector industrial al mejorar la eficiencia de los procesos productivos. Se trata de uno de los elementos esenciales que forman parte de la denominada Industria 4.0 y que se beneficia de tecnologías avanzadas como el empleo de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas (IoT), el uso de robots o la analítica de datos para automatizar y optimizar determinados procesos. La fábrica inteligente en la Industria 4.0 aporta innumerables beneficios a las organizaciones, pero también presenta desafíos significativos, sobre todo en lo que se refiere a la gestión de la cadena de suministro. Retos para la cadena de suministro Recorrer el camino que lleva a la fábrica del futuro para la Industria 4.0 no es una tarea sencilla ya que, de no realizarse la transformación de la forma adecuada, puede acrecentar los problemas de logística y cadena de suministro. A menudo, las organizaciones cometen una serie de errores en la transición hacia un entorno de fábrica inteligente. Uno de los principales fallos tiene que ver con la tendencia a confundir la optimización de la fábrica con la transformación del modelo de negocio. La implementación de tecnologías avanzadas como, por ejemplo, la tecnología 5G, mejora la eficiencia y la productividad de una fábrica, así como la gestión de la cadena de suministro, pero la evolución hacia la fábrica inteligente implica cambios más profundos en la forma de operar de la organización. La adopción de tecnologías inteligentes no garantiza que el modelo de negocio se vaya a transformar de forma inminente. Para que el desarrollo de la fábrica inteligente funcione es necesario planificar una estrategia que considere aspectos como las ventajas que va a suponer la implementación de un determinado proceso, la afección que va a tener sobre los empleados, si se va a producir un retorno de la inversión, etc. Además, en numerosas ocasiones, las iniciativas para el desarrollo de la fábrica inteligente del futuro están desconectadas del resto de la cadena de suministro, por lo que los beneficios que pueda proporcionar en una sección de la fábrica se convertirán en restricciones costosas en otras partes del negocio. Para evitar este error tan común en el desarrollo de una fábrica inteligente para la industria 4.0. es fundamental contar con un socio como aggity, que ayude con el diseño de una estrategia adecuada para la fábrica y que incorpore soluciones completas como Smart Factory by aggity, que cubran de forma satisfactoria todas las necesidades de cualquier fábrica. Gestionar el cambio Otro de los errores habituales en la evolución hacia la fábrica inteligente es subestimar los cambios que se van a producir en los procesos o la dificultad de realizar las nuevas integraciones. Esto puede derivar en un incremento de los costes, así como un aumento del tiempo de implementación. Hay que tener en cuenta que una smart factory tiene que ser una infraestructura resiliente y sostenible y, para ello, tiene que operar con múltiples protocolos de comunicación y tecnologías heterogéneas, que no debe generar incompatibilidades y retrasos en la cadena de suministro. Por ello, es conveniente llevar a cabo una alineación entre el liderazgo senior y la utilización de equipos de mejora continua para garantizar que las iniciativas se secuencian correctamente. Alinear IT/OT y gobernanza El objetivo de cualquier fábrica inteligente es conseguir que la cadena de suministro sea más ágil y eficiente, también desde el punto de vista de los costes, donde la factura energética es un aspecto capital. Sin embargo, a medida que se introducen más tecnologías y procesos automatizados en la fábrica, la cadena de suministro se vuelve más compleja. La gobernanza de las fábricas inteligentes no sólo se centra en las conexiones planta-negocio, sino también en cómo se gestionan la TI, la tecnología operativa (OT) y la tecnología de ingeniería (IT). Por ese motivo, es esencial que los responsables de gestionar la cadena de suministro incorporen modelos organizacionales alternativos para la alineación de IT/OT y evolucionen hacia estructuras organizativas y de gobierno en línea con los nuevos modelos de producción.
Avoiding losses in industry with AI and Machine Learning
The use of artificial intelligence (AI) in industry will transform the companies that make up this sector in several areas, including inventory and stock management, where this technology promises to be a real revolution. The use of artificial intelligence in industry is of essential importance in supply chain management. One of the traditional challenges facing any organization in the industrial sector is inventory management. The transition to Industry 4.0 with the use of automation tools aims to put an end to these problems, but there is one element that can make perfect stock management possible: artificial intelligence. Far from the stardom of technologies such as ChatGPT, the truth is that the use of AI and Machine Learning in industry is contributing directly to the drive for Industry 4.0. The basis for the effective application of both technologies lies in the data. The big advantage is that machine learning in the industry enables AI to develop and make decisions quickly based on the analysis of large amounts of data. With all this information, artificial intelligence allows to identify patterns that allow to predict the demand to be produced, so that it is possible to adjust stock levels and thus avoid product shortages or overstocking, which in turn reduces losses associated with unsold or expired products. The use of artificial intelligence in Industry 4.0 and, in the future, in Industry 5.0, has already been in use for some time. Solutions such as Opera MES with aggity already cover a large part of the needs of today’s smart factory, offering a complete, modern, configurable and modular industrial management system that perfectly covers the management and control of Production, Quality, Materials and Maintenance activities. Supply chain management The use of artificial intelligence in industry is of essential importance in supply chain management. This is due to its ability to analyze data in real time, so that companies can identify and address problems that may arise. In this way, delivery delays are reduced, product quality is improved or production can be adjusted to take into account fluctuations in the price of raw materials. With this, the smart factory can make decisions to reduce the risk of losses. With the use of AI in the industry, inventory management is optimized by implementing machine learning algorithms that are able to automatically adjust stock levels based on demand and market conditions. These algorithms can continuously analyze sales data, consumer behavior and other relevant factors to optimize inventory levels. The value is in the data Despite the prominence of AI and Machine Learning in the development of Industry 4.0, these two technologies are meaningless if there is no data on which they can work. Data is the food that both technologies need, so it is necessary to collect it from different sources. The difficulty is that today there are many companies in the industrial sector that have not even begun to store data and many others do not have a strategy to collect and manage it efficiently, so they lose a large amount of vital information for business development. More advantages of AI in industry Once the data is well managed and analyzed, artificial intelligence and machine learning provide a number of other advantages such as the optimization of transportation and distribution routes as they are able to decide which are the best routes, improving efficiency and reducing costs. Likewise, loss and theft can also be prevented as Artificial Intelligence can detect suspicious patterns of activity in inventory and transportation.
Evitare le perdite nell’industria con l’AI e il Machine Learning
L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) nell’industria trasformerà le aziende del settore in diverse aree, tra cui la gestione dell’inventario e delle scorte, dove questa tecnologia promette di essere una vera e propria rivoluzione. L’uso dell’intelligenza artificiale nell’industria è di fondamentale importanza nella gestione della supply chain. Una delle sfide tradizionali di qualsiasi organizzazione del settore industriale è la gestione delle scorte. Il passaggio all’Industria 4.0 con l’utilizzo di strumenti di automazione mira a porre fine a questi problemi, ma c’è un elemento che può rendere possibile una gestione perfetta delle scorte: l’intelligenza artificiale. Lontano dalla celebrità di tecnologie come ChatGPT, il fatto è che l’uso dell’IA e del Machine Learning nell’industria sta contribuendo direttamente alla spinta verso l’Industria 4.0. La base per l’applicazione efficace di entrambe le tecnologie risiede nei dati. Il grande vantaggio è che l’apprendimento automatico nell’industria consente all’IA di sviluppare e prendere decisioni in tempi rapidi sulla base dell’analisi di grandi quantità di dati. Con tutte queste informazioni, l’intelligenza artificiale permette di individuare modelli che consentono di prevedere la domanda da produrre, in modo che sia possibile regolare i livelli delle scorte ed evitare così carenze di prodotti o scorte eccessive, riducendo così le perdite associate a prodotti invenduti o scaduti. L’uso dell’intelligenza artificiale nell’Industria 4.0 e, in futuro, nell’Industria 5.0 è già in uso da tempo. Soluzioni come Opera MES con aggity coprono già gran parte delle esigenze della fabbrica intelligente di oggi, offrendo un sistema di gestione industriale completo, moderno, configurabile e modulare che copre perfettamente la gestione e il controllo delle attività di produzione, qualità, materiali e manutenzione. Gestione della catena di approvvigionamento L’uso dell’intelligenza artificiale nell’industria è di fondamentale importanza nella gestione della supply chain. Ciò è dovuto alla sua capacità di analizzare i dati in tempo reale, in modo che le aziende possano identificare e affrontare i problemi che possono sorgere. In questo modo si riducono i ritardi nelle consegne, si migliora la qualità dei prodotti o si può adattare la produzione alle fluttuazioni del prezzo delle materie prime. Questo permette alla fabbrica intelligente di prendere decisioni per ridurre il rischio di perdite. L’uso dell’intelligenza artificiale nell’industria ottimizza la gestione delle scorte implementando algoritmi di apprendimento automatico che sono in grado di regolare automaticamente i livelli delle scorte in base alla domanda e alle condizioni di mercato. Questi algoritmi possono analizzare continuamente i dati di vendita, il comportamento dei consumatori e altri fattori rilevanti per ottimizzare i livelli di inventario. Il valore è nei dati Nonostante l’importanza dell’AI e del Machine Learning nello sviluppo dell’Industria 4.0, queste due tecnologie non hanno senso senza i dati su cui possono lavorare. I dati sono il cibo di cui entrambe le tecnologie hanno bisogno, quindi devono essere raccolti da fonti diverse. La difficoltà è che oggi ci sono molte aziende del settore industriale che non hanno nemmeno iniziato a memorizzare i dati e molte altre non hanno una strategia per raccoglierli e gestirli in modo efficiente, perdendo così una grande quantità di informazioni vitali per lo sviluppo del business. Ulteriori vantaggi dell’IA nell’industria Una volta che i dati sono ben gestiti e analizzati, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico offrono una serie di altri vantaggi, come ad esempio ottimizzazione dei percorsi di trasporto e distribuzione perché sono in grado di decidere i percorsi migliori, migliorando l’efficienza e riducendo i costi. Anche le perdite e i furti possono essere prevenuti, poiché l’intelligenza artificiale è in grado di rilevare modelli di attività sospette nell’inventario e nei trasporti.
Evitar pérdidas en la industria con IA y Machine Learning
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la industria va a transformar a las compañías que conforman este sector en varios apartados, incluyendo la gestión de inventarios y de stock donde esta tecnología promete ser una auténtica revolución. El empleo de la inteligencia artificial en la industria tiene una importancia esencial en la gestión de la cadena de suministro. Uno de los retos tradicionales que tiene cualquier organización del sector industrial es la gestión de inventarios. La transición hacia la Industria 4.0 con el uso de herramientas de automatización pretende acabar con esos problemas, pero hay un elemento que puede posibilitar que la gestión del stock sea perfecta: la inteligencia artificial. Lejos del estrellato de tecnologías como ChatGPT, lo cierto es que el uso de la IA y el Machine Learning en la industria está contribuyendo directamente al impulso de la Industria 4.0. La base para que la aplicación de ambas tecnologías sea efectiva se encuentra en los datos. La gran ventaja es que el machine learning en la industria posibilita el desarrollo de la IA y ésta puede tomar decisiones de forma rápida basándose en el análisis de grandes cantidades de datos. Con toda esa información la inteligencia artificial permite identificar patrones que permiten predecir la demanda que se va a producir, de manera que se pueden ajustar los niveles de stock y evitar, de esta forma, la escasez de productos o el exceso de stock, lo que a su vez reduce las pérdidas asociadas con productos no vendidos o caducados. El uso de la inteligencia artificial en la Industria 4.0 y, en el futuro, en la Industria 5.0, ya se está utilizando desde hace algún tiempo. Soluciones como Opera MES con aggity ya cubren buena parte de las necesidades de la fábrica inteligente actual ofreciendo un sistema de gestión industrial completo, moderno, configurable y modular que cubre de manera perfecta la gestión y el control de actividades de Producción, Calidad, Materiales y Mantenimiento. Gestión en la cadena de suministro El empleo de la inteligencia artificial en la industria tiene una importancia esencial en la gestión de la cadena de suministro. Esto es debido gracias a su capacidad para analizar los datos en tiempo real, de tal forma que las empresas pueden identificar y abordar los problemas que puedan surgir. De esta forma, se reducen los retrasos en la entrega, se mejora la calidad de los productos o se puede ajustar la producción atendiendo a las fluctuaciones en el precio de las materias primas. Con ello, la fábrica inteligente puede tomar decisiones para reducir el riesgo de sufrir pérdidas. Con el uso de la IA en la industria se optimiza la gestión de inventarios mediante la implementación de algoritmos de machine learning que son capaces de ajustar de forma automática los niveles de stock en función de la demanda y las condiciones del mercado. Estos algoritmos pueden analizar continuamente los datos de ventas, el comportamiento del consumidor y otros factores relevantes para optimizar los niveles de inventario. El valor está en los datos A pesar del protagonismo que tiene la IA y el Machine Learning en el desarrollo de la Industria 4.0 estas dos tecnologías carecen de sentido si no existen datos sobre los que puedan trabajar. Los datos son el alimento que necesitan ambas tecnologías, por lo que es necesario recopilarlos desde diferentes fuentes. La dificultad es que hoy hay numerosas empresas del sector industrial que ni siquiera han empezado a almacenar los datos y muchas otras no tienen una estrategia para recogerlos y gestionarlos de forma eficiente, por lo que pierden una gran cantidad de información vital para el desarrollo del negocio. Más ventajas de la IA en la industria Una vez que los datos están bien gestionados y analizados, la inteligencia artificial y el machine learning proporcionan otra serie de ventajas como la optimización del transporte y de las rutas de distribución ya que son capaces de decidir cuáles son los mejores recorridos, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes. Así mismo, también se pueden prevenir las pérdidas y robos ya que la Inteligencia Artificial puede detectar patrones sospechosos de actividad en el inventario y en el transporte.
Retail media: from digital to physical retail
The traditional retail media strategy in digital channels can be transferred to physical stores, with a benefit for the retailer, the brands and the customer, who will enjoy a completely satisfactory shopping experience. One of the main advantages of retail media is its ability to reach consumers at the right time and in the right place. Retail is a clear example of how, despite the increase in online shopping, physical retail is impossible to replace. For this reason, the retailers of the retailers of the future are adapting their sales and marketing strategies to a hybrid environment, where both worlds coexist and complement each other. Within the retail sector trends, retail media is presented as a strategic weapon to improve sales and be closer to customers. What is retail media The main objective of the companies that make up the retail sector, regardless of whether it is digital or physical retail, is to be closer and closer to the customer. Solutions such as Digital Customer Engagement by aggity allow you to understand user needs, generate personalized communications and take advantage of real-time marketing automation through the use of analytics and artificial intelligence. These solutions make use of the vast amount of data generated by customers, both on digital platforms and at a retailer’s physical point of sale. These data include purchasing habits, characteristics of the products purchased, times at which they shop, type of promotions that are most effective, etc. With this data set, specific ads are created for each of them, which appear, for example, on the e-commerce platform. Thanks to the use of analytics, marketing departments can segment audiences and display fully customized advertisements for each customer. This is the main characteristic of retail media. Retail Media at the point of sale But since customers are not going to stop visiting physical stores, retailers are incorporating the retail media strategy into their stores. Also known as point-of-sale advertising, it aims to enable retailers to monetize their audience and offer advertising space to promote products and services of different brands. One of the main advantages of retail media is its ability to reach consumers at the right time and in the right place. Retail media takes advantage of virtually everything as it leverages advertising space found in physical stores, on websites and in mobile apps. Thanks to omnichannel and through data analytics, brands can present their marketing and advertising messages just when consumers are most likely to make purchasing decisions, resulting in increased advertising effectiveness. More advantages of retail media For the retailer who owns one or more physical stores, retail media also offers the possibility of increasing revenues by opening up the advertising space in a store to other brands. In this way, the retail sector can monetize these spaces and obtain a steady stream of revenue through advertising agreements. On the other hand, brands can benefit from the reputation of the retailer and, in this way, increase the visibility of their products and, thus, increase the number of sales. Brands will also be able to evaluate the effectiveness of certain in-store campaigns. We are talking about a successful strategy, but keep in mind that retail media can also fail if campaigns and promotions are not managed properly. The use of data analytics is critical to the customer’s enjoyment of a positive phygital experience. It is not about launching meaningless campaigns because you run the risk that the customer will feel pressured and, then, their buying experience will be negative.