Inteligencia artificial en la industria farmacéutica
El uso de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica es creciente. Las ventajas que proporciona, junto con el uso de herramientas de analítica avanzada, marcarán el devenir de las empresas de este sector estratégico.
El uso de la inteligencia artificial en el sector farmacéutico empieza a ser habitual gracias al incremento de los volúmenes de datos y su conjugación con soluciones de analítica.
Inteligencia Artificial e Industria 4.0 son dos conceptos que van de la mano. Buena parte del impulso a los procesos de digitalización de las organizaciones industriales se están produciendo gracias al empleo de la IA y de la analítica avanzada. Uno de los sectores que más se está beneficiando de las ventajas que ofrecen ambas tecnologías es, sin duda, la industria farmacéutica.
La incorporación de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica ha supuesto una auténtica revolución. La IA, el machine learning y el uso de herramientas de analítica han permitido que las empresas del sector farmacéutico hayan agilizado los procesos, tanto en lo que respecta al desarrollo de nuevos fármacos como a la mejora de los procesos industriales de fabricación.
La inteligencia artificial es uno de los principales aliados que tiene el sector farma ya que supone una mejora de la productividad empresarial y, cuando se combina con tecnologías como la automatización, permite detectar los patrones que siguen ciertas enfermedades de forma rápida detectar y prevenir brotes de enfermedades.
Sin embargo, la inteligencia artificial en procesos industriales del sector farmacéutico no tendría sentido si las empresas del sector no tuvieran implementada una estrategia en torno al dato. El uso de la inteligencia artificial en la industria 4.0 empieza a ser habitual gracias al incremento de los volúmenes de datos. En la industria farmacéutica, ese crecimiento es quizás mayor que en otros sectores, por lo que la IA es una aliada que, combinada con la analítica, es clave para desarrollar nuevos fármacos y tratamientos, además de permitir la creación de terapias personalizadas para los pacientes.
Analítica en la industria farmacéutica
La analítica, junto con la IA, se está convirtiendo en un elemento de aplicación creciente por parte de la industria farmacéutica. Por ello, la plataforma Analytics de aggity y la propuesta conjunta de aggity y Sener, Pharma 4.0 Sostenible, están diseñadas para impulsar y acompañar el desarrollo del sector farmacéutico.
La principal ventaja de la plataforma Analytics de aggity radica en que se trata de un conjunto de soluciones de analítica avanzada transversal, que alcanza a todas las áreas de la empresa y permite crear nuevos modelos de negocio. Gracias al uso que hace de la inteligencia artificial, la industria farmacéuticapuede tomar decisiones de forma ágil y crecer de forma escalada y sostenible.
El avance de la industria farmacéutica pasa por el empleo de técnicas y herramientas de analítica avanzadas de modelización. Gracias a la utilización de este tipo de soluciones de analítica e Inteligencia Artificial, se pueden realizar predicciones con el uso de algoritmos sobre los datos masivos que explota la industria farmacéutica, lo que permite acelerar la toma de decisiones en diferentes ámbitos críticos para las empresas del sector farmacéutico, desde el área de I+D hasta las plantas de producción y la cadena de suministro.
Ventajas del uso de la IA en las empresas Data Driven
Así mismo, la conjunción entre inteligencia artificial y analítica permite desarrollar sistemas que simulan las capacidades humanas. En este ámbito, cobra especial importancia el uso de algoritmos de Deep Learning que trabajan de manera automatizada y contextualizada, y que poseen la funcionalidad de autoaprendizaje.
Este tipo de soluciones, que integran inteligencia artificial y emplean nuevas formas de trabajo orientadas a resultados tangibles, permiten a las farmacéuticas actuar comoempresas Data Driven, es decir, tomar decisiones y disparar acciones de forma automática e inteligente en base al conocimiento extraído de los datos.
La revolución ya está en marcha y la inteligencia artificial no es una tecnología que la industria farmacéutica vaya a utilizar en el futuro; es una realidad que permite a las empresas del sector farma acelerar sus investigaciones y ensayos, automatizar sus procesos industriales, mejorar su productividad y estar más cerca de los pacientes.
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El uso del big data en la salud
El uso del big data en la salud está aumentando de forma exponencial. Gracias al análisis de los datos se pueden atacar de manera más efectiva las enfermedades y dar al paciente un tratamiento personalizado.
Con el uso del big data en la salud se pueden combinar datos de pacientes que, procesados por algoritmos de aprendizaje automático, permiten extraer el valor del dato.
El sector sanitario es uno de los que más se está beneficiando de las TIC. No hace falta irse muy lejos en el tiempo para comprobarlo: el empleo de la tecnología ha permitido superar la pandemia gracias al desarrollo de vacunas en tiempo récord. Y de entre las diferentes tecnologías se impone una: el uso del big data en la salud.
La analítica de datos con el uso de herramientas y plataforma de aggity como IA Analytics permite a las empresas del sector salud realizar modelos predictivos y tomar decisiones de forma más rápida y efectiva tanto en el diagnóstico de enfermedades como en el tratamiento médico que se ha de dar al paciente. Gracias al empleo de modelos de probabilidad y de la analítica, estas plataformas facilitan la obtención y el análisis de información para determinar las personas que tienen más probabilidades de sufrir un determinado tipo de enfermedad y definir cuáles son los tratamientos más adecuados para ellas. Así mismo, con la aplicación de Business Intelligence (BI) y el uso de cuadros de mando, estas soluciones permiten recoger una historia clínica detallada de cada paciente.
Usos de big data en la salud
El uso de big data en sanidad tiene un alto potencial. El sector sanitario recopila datos procedentes de diferentes fuentes, por lo que extraerlos, gestionarlos y analizarlos para obtener valor es una prioridad para distintos actores, desde los departamentos de investigación hasta los hospitales pasando por la sanidad primaria. Por eso, el big data en el sector salud avanza muy rápido. Por ejemplo, el uso de big data en hospitales ha permitido implementar tratamientos personalizados para los pacientes y hacerlo de forma automatizada.
El empleo del big data en medicina ha supuesto una auténtica revolución. Gracias a su utilización se pueden combinar datos de pacientes que, procesados por machine learning, permiten extraer el valor del dato y ayudan a tomar decisiones a los profesionales médicos relativas al tratamiento de los pacientes. De la misma forma, los departamentos de investigación pueden desarrollar nuevos fármacos o terapias, y también, como ha mostrado aggity en farmaforum 2022, las farmacéuticas no solo ahorran costes, también mejoran la eficiencia y la sostenibilidad de sus plantas de fabricación.
Cómo se aplica el big data sanitario
El proceso no es muy diferente del que se realiza en otros sectores. Los datos se recogen desde diferentes dispositivos. Puede ser el ordenador de un médico o una máquina de resonancia magnética, por ejemplo. Una vez recopilados, una inteligencia artificial los analiza, clasifica y archiva y desde allí se extraen patrones que plataformas de datos como la de aggity emplean para sugerir actuaciones concretas por parte del especialista médico.
Las ventajas del big data sanitario son múltiples. Gracias a él, se lograr mejorar los servicios de asistencia que se prestan a pacientes dependientes, además de que permite anticiparse a los posibles problemas que pueda tener una persona como consecuencia de la enfermedad que padece. Tener un conocimiento exacto de los perfiles de cada paciente y un tratamiento personalizado contribuye a evitar que se saturen los centros de salud de atención primaria.
En definitiva, el uso del big data en la salud incrementa la calidad de vida de los pacientes y evita sobrecostes. La definición de un tratamiento personalizado hace innecesario probar diferentes medicamentos hasta acertar con el más adecuado y también es posible anticiparse a la evolución de la enfermedad y atacarla en una fase más temprana. Como consecuencia, el paciente tendrá mejor calidad de vida y se reduce, además, el gasto de los tratamientos.
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Soluciones RPA y la productividad de la empresa
Las soluciones RPA cobran cada vez más importancia en los procesos de digitalización de las organizaciones. Gracias a ellas, se incrementa de forma sensible la productividad de la empresa y se reducen los costes.
Para llevar a cabo con éxito un proceso de automatización de procesos es imprescindible contar con un socio de confianza que ayude a implementar las soluciones RPA apropiadas.
En los procesos de transformación digital, automatización y robótica son dos palabras clave. Son muchas las categorías que entran en esas dos palabras, pero hay una que brilla con luz propia: la automatización robótica de procesos o, por sus siglas en inglés, RPA. El mercado se ha ido, poco a poco, inundando de soluciones RPA cuyo fin es el de mejorar la eficiencia y la productividad de la empresa.
El software RPA juega un papel determinante en la denominada Industria 4.0. El incremento de soluciones de automatización industrial y robótica, y más concretamente de las soluciones RPA, viene dado porque, gracias a ellas, las organizaciones ven reducida de forma notable la intervención manual en el uso de aplicaciones. Con ella se automatizan labores mecánicas tediosas que permiten liberar a los trabajadores de realizarlas para dedicarse a otras más valiosas para el negocio.
Este tipo de herramientas no son más que un robot de software y su labor es esencial para incrementar la productividad de una empresa. Un robot RPA elimina las tareas repetitivas que, de otra forma realizaría un humano con el consiguiente aumento de los costes, riesgo de introducción de errores y reducción de productividad. Al implementar soluciones RPA, las organizaciones se aseguran tener a un robot realizando esas labores los 365 días del año y las 24 horas del día.
Infinidad de soluciones RPA
El aumento del interés por parte de las organizaciones en implementar soluciones RPA ha provocado que aparezcan en el mercado numerosas variantes de software RPA, lo que está provocando que los departamentos de TI tengan dificultades a la hora de decantarse por un tipo de herramienta u otro. aggity lleva tiempo en el mercado ofreciendo a sus clientes las soluciones RPA que mejor se ajustan a sus necesidades. Y es que, el primer factor de elección debe ser tener al lado un socio experto que ayude a la organización a definir la mejor estrategia. Sólo con implementar un software RPA no bastará para conseguir los efectos deseados: es necesario saber qué procesos son los que se pueden automatizar y configurar los flujos de trabajo.
Como en cualquier proyecto de digitalización, es necesario apoyarse en un socio de confianza para que alcanzar el éxito. Con ese apoyo, se conseguirán los objetivos. aggity brinda ese apoyo desde el primer momento con una estrategia definida para cubrir las necesidades del cliente, de tal forma que identifica las áreas en las que se puede aplicar RPA y realiza un proyecto piloto para comprobar su eficacia. Una vez que las pruebas finalizan con éxito, el socio tecnológico implementa la solución y define los criterios para a continuación ir escalando poco a poco robots RPA para ir avanzando en el proceso con el objetivo de conseguir su completa automatización.
Ventajas de la automatización robótica de procesos
Son muchos los beneficios que se derivan de implementar un software RPA. El primero de todos es claro: se mejora de forma notable la eficiencia de costes y se logra maximizar el talento al liberarlo para tareas más valiosas. Siguiendo con el coste, las soluciones RPA permiten recuperar la inversión realizada en un breve periodo de tiempo puesto que los robots RPA impulsan las aplicaciones existentes con un muy bajo coste de integración.
Pero, además, las soluciones RPA proporcionan un importante incremento de la productividad de la empresa gracias a que se mejoran los indicadores de cada uno de los procesos, se reduce el tiempo de procesamiento y respuesta, y se eliminan por completo los errores operativos.
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El big data en recursos humanos. Las claves del People Analytics
Aplicar big data y analítica a la atracción y fidelización del talento es esencial para afrontar la crisis de talento y People Analytics permite a los responsables de RRHH aumentar la eficiencia en el reclutamiento, potenciar la productividad de los profesionales y reducir el abandono.
Contar con herramientas analíticas que exploten los datos es imprescindible para superar los desafíos a los que se enfrentan las empresas a la hora de gestionar el talento.
De un tiempo a esta parte, las organizaciones se encuentran con problemas para cubrir determinados puestos de trabajo. La digitalización exprés experimentada por las empresas en los últimos dos años ha hecho emerger nuevas necesidades y que se requieran perfiles muy específicos para afrontarlas. A esta problemática se le suma que muchos profesionales cambian de trabajo de forma constante porque los competidores ofrecen mejores condiciones.
En este contexto, los departamentos de Recursos Humanos se enfrentan a un reto mayúsculo que en muchas ocasiones son incapaces de afrontar. Y es que, los perfiles que demanda la empresa ya no eligen un trabajo en función de un salario, sino de múltiples variables: posibilidad de teletrabajo, clima laboral, tipología de organización, posibilidad de aprendizaje, desarrollo de una carrera profesional, etc.
Al hablar de transformación digital, el departamento de RRHH parece haberse estancado y, en numerosas ocasiones, se sigue rigiendo por metodologías del pasado. No pueden seguir basándose en la intuición para contratar profesionales, ni su labor consistir únicamente en gestionar nóminas. Es necesario transformar los departamentos de RRHH para afrontar la crisis de talento.
Dentro de esa transformación, establecer una estrategia, aplicar el big data a la gestión del talento y contar con herramientas de data analytics para recursos humanos es imprescindible para superar los desafíos, incluyendo la selección del candidato ideal, el mantenimiento de una plantilla estable y la obtención de una ventaja competitiva frente a la competencia.
Los datos demuestran que las organizaciones que han implementado una solución de People Analytics registran un 80% de aumento de la eficiencia en el reclutamiento, un 25% de crecimiento de la productividad y una reducción del 50% en la tasa de abandono de los empleados, según un informe de la consultora McKinsey. Los datos ya no deben utilizarse sólo para elaborar nóminas, gestionar contratos o prestaciones, sino también para valorar la idoneidad de un candidato y diseñar los planes de desarrollo de cada trabajador.
Gracias a People Analytics, la toma de decisiones no se basa en intuiciones y es posible una gestión inteligente del talento basada en conocimiento. Saber si un empleado se siente valorado, determinar los factores que influyendo en su productividad y conocer sus expectativas es clave para, por ejemplo, diseñar los planes de formación y desarrollo profesional.
Los datos son un arma esencial en la lucha frente la crisis de talento y con People Analytics, los departamentos de RRHH pueden conocer, en el caso de la incorporación de un nuevo empleado, cuál es la fórmula para atraerlo y fidelizarlo; o cuándo existen posibilidades de que se produzca una fuga de talento y anticiparse para prevenirla.
La aplicación de la analítica en el área de RRHH permite disponer de informes detallados del desempeño de los empleados de la organización, pero el objetivo no puede ser exclusivamente la recopilación de la mayor cantidad de información, lo importante es saber qué hacer con la información para sacarle el mayor provecho. Es necesario, en suma, transformar la gestión de los RRHH hacia un modelo basado en datos para tomar decisiones a partir de la objetividad que proporcionan los números.
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Automatización en empresas de e-commerce
La automatización y los robots de software son vitales para las empresas de comercio electrónico al permitirles automatizar multitud de procesos, desde la gestión de órdenes de compra hasta la operación de los almacenes y la logística.
La tecnología RPA se mira con muy buenos ojos por las empresas que forman parte de la cadena de valor del e-commerce.
La tecnología informática persigue desde sus orígenes ganar escala, velocidad y eficiencia, de modo que la automatización es intrínseca a su naturaleza. El objetivo último es desarrollar tareas que, de otra manera, requerirían un ejército de personas o serían simplemente imposibles.
Aunque la automatización habitualmente se ha relacionado con la robótica y la fabricación, es también cualidad fundamental de los sistemas de gestión empresarial y está en el punto de mira de todas las organizaciones a la búsqueda de mayor eficiencia.
Los motivos son varios. El primero es que, a pesar del avance de la digitalización en las empresas, todavía existen muchas tareas repetitivas y de escaso valor que siguen realizando personas, con lo que ello implica en costes, tiempo, riesgo de errores y desaprovechamiento del talento.
Por otro lado, los avances en el procesamiento del lenguaje natural y las interfaces de usuarios han contribuido al desarrollo de nuevas herramientas que simplifican de forma notable el desarrollo de robots de software capaces de encargarse de dichas tareas gracias a la tecnología RPA (Robotic Process Automation).
Los robots de software de RPA, que utilizan las aplicaciones existentes y se integran sin alterar la infraestructura tecnológica de la empresa, emulan la interacción humana en multitud de tareas como el acceso a sistemas y la recuperación de datos, la descarga de archivos o la comparación de datos en actividades como la gestión de emails o de nóminas, el procesamiento de pedidos y pagos, el control del inventario, la supervisión de envíos o la atención al cliente, entre otras. Estas tareas repetitivas, que exigían un trabajo intensivo y de bajo valor por parte de personas, pueden programarse y ejecutarse automáticamente.
Gracias a los múltiples beneficios de RPA y a su aplicabilidad en muy diversas áreas de las empresas, se trata de una tecnología con potencial en la mayoría de los sectores de actividad económica: banca y seguros, logística, industria, telecomunicaciones, sanidad, sector público y, por supuesto, retail.
Por tanto, la tecnología RPA también se mira con muy buenos ojos por las empresas de la cadena de valor del e-commerce, que continúa en ascenso. De acuerdo con Statista, si en 2020 los ingresos procedentes de las ventas del comercio electrónico se situaron en 4.248 miles de millones de dólares en 2020, solo un año después y, en buena medida por efecto de la pandemia, se elevaron a 4.938 miles de millones (650.000 millones más) y se prevé que en 2022 alcancen los 5.543 miles de millones.
Las empresas de comercio electrónico operan en un entorno donde la enorme competencia, la presión de los costes y el imperativo de inmediatez exigen agilidad, precisión y eficiencia, a lo que contribuye la reducción de la mano de obra humana.
La automatización y los robots de software son vitales para las empresas de comercio electrónico a la hora de automatizar multitud de procesos, desde la gestión de órdenes de compra hasta la operación de los almacenes y la logística, pasando por la atención al cliente mediane Asistentes Virtuales Cognitivos.
La buena noticia es que la evolución de las herramientas RPA permite abordar proyectos de automatización de forma rápida y sin conocimientos profundos de programación, lo que contribuye directamente al rápido retorno de la inversión.
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Datos sintéticos en las estrategias IA de las empresas
No es casual que la utilización creciente de datos sintéticos sea uno de los puntos recogidos en el Hype Cycle sobre Inteligencia Artificial de Gartner ya que estos datos generados artificialmente tienen múltiples usos en las estrategias de IA empresariales.
La consultora Gartner prevé que en 2024 el 75% de las organizaciones cuente con al menos tres iniciativas de hiperautomatización.
Se denominan sintéticos a los datos generados artificialmente para sustituir a los datos reales en las pruebas asociadas al desarrollo de software, en el entrenamiento de modelos de IA u otro tipo de aplicaciones y a los que se recurre bien por motivos regulatorios -habitualmente para proteger la privacidad- o también cuando los conjuntos de datos reales no cumplen con otros requerimientos, sea en términos de volumen, variedad o calidad, de la IA.
No es casual que la utilización creciente de datos sintéticos sea uno de los puntos recogidos en el Hype Cycle sobre Inteligencia Artificial de Gartner ya que estos datos generados artificialmente tienen múltiples usos en las estrategias de IA empresariales. Las previsiones de la consultora contemplan que en 2024 el 60% de los datos utilizados para el desarrollo de soluciones analíticas y de IA se generarán sintéticamente frente al 1% correspondiente a 2021.
Ciertamente, los datos sintéticos tienen múltiples usos en las estrategias de IA de las empresas como, por ejemplo:
-. Acelerar el desarrollo de modelos de IA: recopilar datos reales para el entrenamiento de un modelo de IA requiere tiempo al implicar diferentes tareas más allá de la recopilación, tales como el etiquetado, procesamiento y control de la información; y en determinados casos puede tener también un coste elevado. Con el uso de datos sintéticos, los modelos pueden crearse en menos tiempo y con menor coste, e incluso antes de que los datos reales estén disponibles.
-. Entrenamiento de modelos: dado que los sistemas de IA y aprendizaje automático (ML) requieren volúmenes masivos de datos, puede suceder que para un determinado caso de uso no existan datos suficientes. Esta situación se produce en los nuevos casos de uso o cuando el caso sucede con una baja frecuencia. Puede ocurrir, igualmente, que la recopilación o compra de datos reales resulte extremadamente costosa.
-. Desarrollo de simulaciones a futuro: el mundo cambia a una enorme velocidad y hay momentos en los que los datos históricos pueden quedar obsoletos. La sustitución de datos históricos reales con datos sintéticos que tengan en cuenta tanto modas como cambios generalizados en el mercado permite mantener la relevancia de los modelos IA, incluyendo, por ejemplo, los utilizados por los motores de recomendación o los asistentes virtuales cognitivos. Así mismo, y ante la previsión de un cambio, los datos sintéticos permiten realizar simulaciones en base a diferentes escenarios de forma que la empresa puede estar preparada y anticiparse.
-. Simular eventos de “cisne negro”. Hay situaciones que se producen con muy baja frecuencia y, en consecuencia, pueden no reflejarse de forma suficientemente significativa en los datos históricos y tener, sin embargo, un impacto notable. Los datos sintéticos también permiten simular las situaciones excepcionales para poder modelar las mejores posibles respuestas en caso de producirse ese escenario.
El uso de datos sintéticos estadísticamente significativos que verdaderamente reflejen los datos reales es clave para desarrollar con éxito los casos de uso identificados en los Data Labs y su generación, dependiendo del tipo de datos, puede sencilla o verdaderamente compleja.
Ante este reto, las empresas data-driven y los científicos de datos ya están utilizando la misma IA y algoritmos de aprendizaje automático (ML) para crear datos sintéticos representativos y útiles. Un ejemplo es el uso de redes generativas adversariales (GAN), una tipología de trabajo neuronal que ha supuesto un avance importante en la generación de datos sintéticos.
Además, cada vez hay más herramientas, mayoritariamente de código abierto, para la creación de datos sintéticos; lo que significa un impulso importante al uso de datos sintéticos en la aplicación de IA en las empresas.
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Los múltiples beneficios de RPA
El auge de la Automatización Robótica de Procesos (RPA) en el mundo empresarial se sustenta en los múltiples beneficios que proporciona a las organizaciones, tanto en términos de ahorro de costes como de incremento de la eficiencia y la productividad.
La consultora Gartner prevé que en 2024 el 75% de las organizaciones cuente con al menos tres iniciativas de hiperautomatización.
La automatización de procesos robóticos (RPA, por sus siglas en inglés) se encuentra en plena expansión en la práctica totalidad de sectores de actividad. La consultora Gartner prevé que su adopción en las organizaciones pase del 55% que representaba en 2019 al 90% este año, de forma que en 2024 el 75% de las organizaciones cuente con al menos tres iniciativas de hiperautomatización, lanzadas o en producción.
Ante la cuestión de qué es RPA, hay que señalar que el término RPA engloba toda aquella tecnología que permite configurar el software de forma que un “robot” emule e integre las diferentes acciones, interacciones y labores humanas que tienen lugar dentro de un sistema digital. Desplegar la potencia RPA implica la construcción de robots -programas que controlan a otros programa- y para ello resulta fundamental apoyarse en una solución avanzada de automatización y robótica. Se trata, en última instancia, de que sea la tecnología la que ejecute tareas que venían desarrollándose de forma manual.
Las soluciones de RPA permiten así automatizar procesos intensivos en esfuerzo, de naturaleza repetitiva y bajo contenido cognitivo. Esto permite liberar de tareas rutinarias a las personas, que pueden dedicarse a actividades de mayor valor.
La expansión se RPA se sustenta en los múltiples beneficios que proporciona a las organizaciones, tanto en términos de ahorro de costes como de incremento de la eficiencia y la productividad. Además de reducirse los tiempos y costes, RPA permite a la empresa ganar agilidad y calidad.
RPA no solo aumenta la velocidad en la ejecución de los procesos e incrementa su fiabilidad al reducirse el número de errores, también mejora de la experiencia de empleados y clientes y proporciona mayor seguridad en el tratamiento de la información.
Los beneficios de RPA se constatan en muy diversas áreas de las empresas, desde la producción automatizada en los entornos industriales hasta la gestión operativa, incluyendo los procesos financieros o la gestión de la cadena de suministro. Las soluciones RPA también ofrecen ventajas en el área de marketing y en los contact centers.
En todos estos ámbitos, la tecnología RPA tiene un alto potencial para acelerar la digitalización y apoyar la automatización de todas las actividades operativas. Para darse cuenta de ello, basta con atender a los resultados: la implementación de RPA se traduce, de media, en un incremento del 40% en la calidad de los procesos, eleva la eficiencia un 30%, reduce la entrada manual de datos en un 90% y disminuye los tiempos en un 25%.
Cabe destacar también que en la actualidad es posible llevar a cabo una automatización inteligente de las tareas administrativas y las incidencias en todos estos ámbitos mediante la combinación de soluciones BPM para la automatización de los flujos del proceso, RPA para la robotización de los procesos administrativos y Data Analytics & AI para la explotación inteligente y la trasformación en acción de los datos.
Asegurar el buen funcionamiento de este tándem requiere, además de tecnología, conocimiento, experiencia y un sistema de vigilancia. Para ello, los servicios de BPO de aggity proporcionan a las empresas profesionales expertos en la transformación del negocio a través de la automatización.
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CRM para ganar la carrera por la experiencia del cliente
Las siglas CRM corresponden a Customer Relationship Management o Gestión de la Relación con el Cliente, término que, no solo da nombre a un tipo de software, sino que abarca también un enfoque y estrategia determinados, y ciertos procesos.
El usuario se coloca en el centro de la estrategia y la empresa le acompaña a lo largo de todo su viaje, le escucha y actúa en consecuencia para crear una experiencia única.
Sin ninguna duda podemos afirmar que el éxito de las empresas en el siglo XXI será tan importante como elevado sea el grado de satisfacción y fidelización de sus clientes. Para llevar a cabo la gestión de las relaciones con los clientes, en los años 90 del siglo pasado surgieron las soluciones software específicamente diseñadas con este propósito, que se agruparon bajo las siglas CRM (Customer Relationship Management). No obstante, el término CRM va mucho más allá, se trata de una filosofía, de un enfoque que implica más que tecnología y herramientas informáticas. CRM es también estrategia y procesos y ese trío debe dirigirse a la mejora continua de la experiencia de cliente (Client Experience, CX).
Hoy las empresas compiten principalmente por la experiencia de cliente, que podemos definir como el recuerdo que generan en el consumidor todas las interacciones que mantiene con una marca y el objetivo último de la empresa ha de ser que este recuerdo sea positivo, único e imborrable.
Para ganar la carrera las empresas deben tener muy presente que los clientes interactúan con las marcas en los mundos físico y digital, lo hacen desde una miríada de dispositivos y emplean múltiples canales con una operativa que, con frecuencia, implica diferentes puntos de contacto y, por tanto, todas las áreas de la empresa deben operar de forma omnicanal, desde comercial y ventas hasta soporte postventa y atención al cliente, pasando, por supuesto, por el equipo de marketing.
En este escenario, el reto para las empresas radica en entender verdaderamente quiénes son, qué esperan y desean sus clientes. Solo con ese conocimiento podrán ofrecer al consumidor no sólo la mejor experiencia, sino también una experiencia hiper personalizada, a lo largo de todo su viaje y al margen del canal de su elección.
Aquí entran en juego las estrategias CRM y una plataforma como Digital Customer Engagement by aggity se convierte en aliado clave para colocar verdaderamente al cliente en el centro de un camino circular en el que las fases de recolección de datos, conocimiento y acción se repiten de forma continua y se retroalimentan. El usuario se coloca en el centro de la estrategia y la empresa -el equipo de ventas, marketing, atención o soporte al cliente- le acompaña a lo largo de todo su viaje, le escucha y actúa consecuentemente para crear esa experiencia única.
La materia prima para la creación de experiencias únicas se encuentra en los datos de los clientes que las marcas extraen y almacenan de forma continua, incluyendo
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Inteligencia artificial, clientes satisfechos
El uso de la inteligencia artificial en los servicios de atención al cliente impacta directamente en los clientes, los agentes humanos y los resultados financieros de las organizaciones.
El 99% de las organizaciones afirma registrar un aumento en la satisfacción del cliente como resultado del uso de la tecnología de agente virtual.
Los servicios de atención a cliente están experimentando una transformación con el impulso de la tecnología. Hoy en día, cuando un consumidor recurre a uno de ellos, ya sea vía telefónica, online o chat, lo común es que el primer contacto se produzca con un agente virtual automatizado que ejerce de filtropara, una vez identificado la demanda o el problema, gestionarlo de forma más personalizada y rápida.
Detrás de estos agentes virtuales, y específicamente detrás de los Asistentes Virtuales Cognitivos (AVC), hay tecnologías de inteligencia artificial y su implantación ha aumentado durante la pandemia debido a un incremento del uso este tipo de servicios de forma remota.
Algunas organizaciones temen que su utilización reduzca la satisfacción del cliente y de los empleados. Sin embargo, un informe reciente de IBM, ‘El valor de la tecnología del asistente virtual’, refleja justamente lo contrario: el 99% de los encuestados informa de un aumento en la satisfacción del cliente como resultado del uso de la tecnología de agente virtual.
Además, un 20% es la contribución promedio a la satisfacción del agente humano que se atribuye a la tecnología del agente virtual y el 96 % superó, logró o espera conseguir su retorno de inversión anticipado para la implementación de esta tecnología.
Clientes más satisfechos
El uso de la inteligencia artificial en los servicios de atención al cliente impacta, por tanto, directamente en los clientes, los agentes humanos y los resultados financieros de las organizaciones.
Algo que corrobora el estudio ‘El despertar de una revolución de los negocios’, realizado por MIT Technology Review, en el que destacan que las variables relacionadas con la rentabilidad son las más relevantes para las corporaciones. Entre ellas, el 68,6% de los encuestados ha calificado el incremento de la productividad como principal beneficio del uso de la inteligencia artificial.
Identificada por 57% de los participantes en la encuesta, la satisfacción del cliente es la segunda ventaja mejor valorada, de ahí el interés de las empresas por mejorar la experiencia del cliente a través de la IA. Otro beneficio destacado es el incremento en las ventas que han experimentado las compañías con el uso de esta tecnología, suponiendo el 54,3 %.
La madurez de la inteligencia artificial para la atención al cliente depende en gran medida de la capacidad de una organización para vincular y aprovechar el volumen cada vez mayor de datos de sus usuarios. Las plataformas de datos de clientes (CDP, por sus siglas en inglés) se encargan de almacenar todos esos datos y combinarlos. Tienen capacidad para discernir aquellos que son relevantes de los que no lo son para crear un perfil único del consumidor. A partir de ahí, es posible construir una visión unificada de los clientes para crear estrategias y campañas más eficaces.
La plataforma Digital Customer Engagement by aggity aglutina toda la información que generan los clientes en cada una de sus interacciones tanto en canales digitales como físicos. Aquí se incluye redes sociales, locales comerciales, email, SMS, TPVs e incluso objetos conectados. Gracias a ello, las empresas pueden crear experiencias verdaderamente personalizadas y adaptadas a sus intereses con el objetivo de generar confianza, mejorar su satisfacción y fidelizarlos.
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Los usos de RPA en marketing
La segmentación de clientes, la generación y envío de mensajes personalizados, el seguimiento de las campañas o un mayor conocimiento de las competencias son algunas de las acciones de marketing que ya es posible automatizar.
El uso de un RPA permite reducir el tiempo que se dedica a las tareas repetitivas hasta en un 75% y aumentar las ventas hasta un 19%.
La automatización de los procesos no es algo nuevo. Con la primera Revolución Industrial ya se empezaron a mecanizar algunas tareas para reducir los tiempos de producción y controlar costes. En aquellos años esta tecnificación recaía en las máquinas y hoy son las computadoras las que procesan datos para programar tareas repetitivas y que no precisen de la intervención humana.
Detrás de estas computadores hay herramientas de software que permiten la digitalización de esos procesos. Se trata de la automatización de procesos robóticos o RPA, como se les conoce por sus siglas en inglés.
Sus aplicaciones son tan diversas como los sectores de actividad en los aporta valor. Y su objetivo es el mismo que el de la mecanización de aquella primera Revolución Industria: mejorar la eficacia de los trabajos, disminuir los gastos y permitir que los trabajadores se dediquen a labores más creativas y que aporten valor añadido a la compañía.
En el campo del marketing resulta una herramienta especialmente relevante. Estos especialistas ocupan gran parte de su tiempo en ejecutar acciones repetitivas que pueden ser tan simples como mover archivos de una carpeta a otra y que un RPA puede completar sin incurrir en errores; por ejemplo, RPA ofrece distintos beneficios en el entorno financiero.
Qué se puede automatizar
Dentro del área de marketing son varias las acciones que se pueden automatizar con el uso de un RPA, llegando a reducir el tiempo que se dedica a ellas hasta en un 75% y aumentando las ventas hasta un 19%:
• Segmentación de clientes: los datos que recopila una organiza en las interacciones con los consumidores permiten la creación de perfiles únicos y un mayor conocimiento de esos clientes.
• Generación y envío de mensajes personalizados: creación de mensajes dirigidos a esos perfiles únicos y que permiten crear un vínculo entre cliente y empresa que va más allá de la compra-venta de un producto o servicio.
• Gestión y seguimiento de la campaña: conocimiento en tiempo real de las necesidades y requerimientos de los clientes que permiten a las empresas reaccionar ante los imprevistos o cambios en el mercado.
• Investigaciones de mercado: tener un conocimiento más profundo de las tendencias en el mercado y de la competencia, incluidos sus productos, precios o presencia en redes sociales.
La plataforma de Digital Customer Engagement by aggity cuenta con las herramientas necesarias para aumentar el número de leads, crear customer journeys personalizados, realizar comunicaciones personalizadas a los clientes y aumentar significativamente el engagement y las ventas.
Gracias al empleo de tecnologías de big data, machine learning, inteligencia artificial, procesado del lenguaje natural, business intelligence y reconocimiento de imágenes y texto, es posible disponer de una visión única de todas y cada una de las interacciones que mantiene el cliente con la empresa, respondiendo así responda a las necesidades y deseos del cliente, así como adelantarse a ellos.
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