La Inteligencia Artificial supone un antes y un después en la gestión de riesgos en las empresas. En este particular, se ha demostrado que las capacidades de predicción y recomendación de esta tecnología se complementan perfectamente para anticipar todo tipo de sucesos y optimizar la toma de decisiones.
Al implementar modelos predictivos y analizar automáticamente la información, hoy en día es posible acelerar las labores en la gestión y permitir el cumplimiento de distintos objetivos estratégicos.
En este artículo, te explicaremos algunas de las formas en las que la IA está ayudando a las empresas a predecir riesgos.
El rol de la IA en la gestión de riesgo de las empresas
Las plataformas de modelo predictivo con Inteligencia Artificial a menudo cuentan con machine learning. Esta tecnología se relaciona con el desarrollo de funciones y algoritmos que identifican patrones en grandes volúmenes de datos, con la finalidad de elaborar predicciones o generar aprendizajes automatizados.
Así, estos sistemas se integran fácilmente en aspectos críticos de la gestión de riesgos en una empresa, ya que brindan el análisis automático, ágil y eficiente de una gran cantidad de data, tomando en cuenta múltiples criterios o categorías ya sean financieras y no financieras.
Industrias como el transporte, la banca, la minería o el retail, por nombrar algunas, ya se encuentran adoptando soluciones de IA para optimizar su toma de decisiones y reducir el efecto de factores internos o externos que amenazan sus funciones y resultados comerciales.
Por ejemplo, la empresa alemana Miebach Consulting integró IA con modelos predictivos a su cadena de suministros para obtener importantes beneficios, tales como:
- Anticipar problemas financieros a partir de la información de desempeño y reconocer escenarios de fraude.
- Automatizar la detección temprana de posibles problemas en sus equipos de trabajo.
- Recibir recomendaciones de las acciones óptimas de mitigación, basadas en experiencias pasadas y factores actuales.
Esta década ha contemplado numerosos escenarios internacionales que generan muchísima incertidumbre en las empresas al momento de invertir en innovación o expandir sus unidades de negocio en nuevos territorios.
Además, a los crecientes retos en mejorar los productos y servicios hasta lograr una filosofía customer-centric, hay que añadir fenómenos como el impacto de la crisis del Covid-19 y el conflicto en Ucrania, que podrían retrasar las iniciativas de transformación digital en los mercados más competitivos.
Como se puede inferir, es imposible controlar los factores externos que interfieren en la libertad de acción del negocio y realizar análisis de datos contemplando estos y otros desafíos es una tarea titánica.
En este caso, las soluciones con IA apoyan en estas actividades y permiten a los gerentes o equipos de gestión centrarse en labores más estratégicas, reducir los costes y aumentar las tasas de productividad.
Para lograrlo, los modelos productivos aprovechan la información de todo tipo de fuentes de datos tanto estructurados como no estructurados, tales como: bases de datos, resultados de encuestas, data de clientes, transacciones realizadas, textos de marketing, tráfico en plataformas digitales, data geográfica o demográfica e incluso documentos internos.
Mientras que, para los factores externos, es posible incluir data relevante sobre el comportamiento de los mercados, índices bursátiles o datos de los competidores más importantes de un rubro.
Una tecnología capaz de predecir el futuro
Las posibilidades de indagar en datos y ofrecer automáticamente análisis certeros que aprenden de los resultados en ciclos anteriores, permite detectar eventos como:
- Rotación y comportamiento de los clientes.
- Fluctuaciones de los mercados.
- Impacto de las campañas de marketing.
- Riesgos y oportunidades comerciales.
- Fuga de talentos.
- Mantención de maquinaria y equipos de importancia para las operaciones.
En conclusión, la IA aprovecha al máximo los datos para ofrecer una salida clara a los retos más comunes en el ámbito actual. Por ello, es importante contar con aliados estratégicos en el desarrollo de software e innovación tecnológica que permitan optimizar los procesos y llevar al éxito a la empresa en momentos de alta incertidumbre.
