WE ARE CLICKERS :: Mapa de aplicación de la Inteligencia Artificial en el sector de la Movilidad

Mapa de aplicación de la Inteligencia artificial en el sector de la movilidad:

Tecnologías y Casos de uso We Are Clickers Noviembre-2024

/about

We Are Clickers_ 1

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/workforce Nuetro equipo está actualmente formado por 14 profesionales, e incluye perfiles data scientists, software developers, y UX/UI designers. Gracias a nuestro background multidisciplicar, podemos desarrollar soluciones integrales 360º, desde la creación de algoritmos complejos hasta su implementación en aplicaciones y el diseño de interfaces de usuario. Algunos de los miembros de nuestro equipo cuentan con más de 20 años de experiencia ayudando a las empresas a aprovechar el creciente poder de la inteligencia artificial para diseñar proyectos más eficientes

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/about

Leire Legarreta WE ARE CLICKERS CEO & fundadora_

data scientist con más de 20 años de experiencia ayudando a empresas a utilizar el poder acelerador de la inteligencia artificial para diseñar proyectos más eficientes leire.legarreta@weareclickers.com www.linkedin.com/in/leire-legarreta/

/Problemáticas

Modelos predictivos (regresión) Este tipo de modelos nos permiten predecir una cantidad o un importe (un valor continuo), que necesitamos estimar a futuro, en base a la información de la que

disponemos a día de hoy. /Ejemplos de casos de uso •

Predicción de la demanda

•

Estimación de tiempos de entrega

•

Costes de transporte

•

Predicción del absentimo

•

Estimación del consumo de combustible

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/Problemáticas

Clasificación Se trata de modelos predictivos que nos permiten clasificar un evento en base a la probabilidad que estimamos de que ese evento vaya a ser de un tipo o de otro.

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/Problemáticas

Clasificación Este tipo de modelos permiten a las máquinas tomar decisiones en tiempo real, a partir de las predicciones que estimamos: /Ejemplos de casos de uso •

Mantenimiento preventivo de motores o flotas

•

Clasificación de paquetes

•

Priorización de entregas

•

Predicción de impagos

•

Modelos de fugas de clientes (churn)

•

Propensión a la contratación

•

Detección de fraudes

/Problemáticas

Segmentación Se trata de modelos que nos permiten agrupar a nuestros clientes en grupos, en base a lo parecidos que resultan los

individuos de un grupo entre sí, y lo diferentes que son del resto. /Ejemplos de casos de uso

•

Segmentación de clientes Cálculo del life time value o valor de cada tipología de cliente

•

Sistemas de recomendación de productos o servicios

•

Segmentación de pedidos Asignar precios o condiciones de envío diferenciadas por tipología de envío

/Problemáticas

Optimización de procesos Un modelo de optimización es capaz de encontrar la mejor solución de entre las posibles, creando escenarios bajo ciertas condiciones y sus limitaciones o restricciones. /Ejemplos de casos de uso •

Optimización de la distribución de productos en un almacén

•

Planificación de turnos

•

Optimización de la gestión del stock

•

Almacenamiento optimizado

•

Optimización del precio de un producto o de los presupuestos de marketing

/Problemáticas

Optimización de rutas /Ejemplos de problemas de optimización:

•

Rutas óptimas para el reparto o la realización de trabajos

•

Rutas óptimas para la movilidad dentro de un almacén o una planta productiva

•

Optimización de la recarga de combustible

/Problemáticas

Gemelo digital Estos modelos se basan en la simulación virtual de las condiciones de un proceso productivo o logístico.

Si el proceso está bien modelizado, esto nos permite simular todos los escenarios posibles futuros, para: •

Seleccionar la mejor opción de entre las posibles

•

Anticiparnos a problemáticas como cuellos de botella

•

Etc.

/Problemáticas

Visión artificial Las máquinas son capaces, a día de hoy, de reconocer imágenes de diverso tipo con un elevado nivel de calidad. /Ejemplos de casos de uso •

Gestión de stocks e inventarios por visión

•

Clasificación e identificación automática de productos en un almacén

•

Inspección automática de productos

•

Control de calidad de piezas o

procesos de fabricación •

…

/Problemáticas

Visión artificial en la movilidad /Ejemplos de casos de uso •

Monitorización del tráfico

•

Monitorización de los peatones

•

Inspección de matrículas

•

Detección de objetos en carreteras

•

Clasificación de las condiciones en carretera

•

…

/Problemáticas

OCR Otras tecnologías de visión artificial son el OCR (Optical Character Recognition), que

permite identificar letras y símbolos a partir de una imagen /Ejemplos de casos de uso

•

Digitalización de documentos: de papel a formato digital

•

Procesamiento de facturas o tickets de dietas

/Problemáticas

Texto manuscrito Pero la tecnología a día de hoy está en un punto en el que también reconoce de manera muy precisa el texto manuscrito /Ejemplos de casos de uso •

Digitalización automática de partes de trabajos

•

Digitalización automática de albaranes en papel

•

Digitalización automática de presupuestos u otros documentos manuscritos

/Problemáticas

LLMs o Modelos del lenguaje Pero las máquinas a día de hoy son capaces ya de procesar el lenguaje, “comprender” textos y leer y redactar documentos.

Son lo que llamamos, LLMs o Large Language Models (modelos del lenguaje).

Y las aplicaciones de estas tecnologías en

cualquier empresa, sólo las acabamos de empezar a vislumbrar.

/Problemáticas

Procesamiento de documentos /Ejemplos de casos de uso •

Procesamiento de facturas o

albaranes para introducir los datos en el ERP de la empresa •

Conciliación automatizada de facturas, albaranes y pedidos

•

Procesamiento automatizado de

contratos, para su revisión o para extraer información relevante •

Procesamiento y clasificación automática de emails

•

Procesamiento de la información contenida en una web, independientemente de su formato

/Problemáticas

Procesamiento de pedidos /Ejemplos de casos de uso •

Procesamiento automático de emails con información de pedidos, para la introducción de los datos en el ERP de la empresa

•

Lectura automática de planos, pliegos o licitaciones, para extraer la información relevante para preparar

una propuesta comercial •

Codificación inteligente de productos

•

Configurador de productos

/Problemáticas

Redacción de contenido Podemos utilizar los LLMs para la redacción de contenido de forma automatizada o semi-automatizada. /Ejemplos de casos de uso •

Redacción de ofertas comerciales

•

Preparación de licitaciones o memorias de proyectos

•

Generación automatizada de informes

•

Redacción automático de emails

•

Redacción contenidos redes sociales

/Problemáticas

Gestión documental /Ejemplos de casos de uso •

Búsqueda inteligente de documentos, no a partir de palabras clave sino teniendo en cuenta su significado

•

Gestores documentales para ofertas o memorias de proyectos antiguos, licitaciones, manuales de especificaciones técnicas de

máquinas o cvs

/Problemáticas

Expertos digitales En definitiva, lo que plantean estas herramientas es volcar el conocimiento de nuestra organización en “cerebros digitales”.

/Ejemplos de casos de uso •

Volcar el conocimiento de nuestra organización en bases de datos vectoriales

•

Fuga o pérdida de talento

•

Centralización y homogeneización del conocimiento de la organización

•

Plan de acogida de nuevo talento

/Problemáticas

Chatbots o asistentes virtuales /Ejemplos de casos de uso •

Asistentes para clientes, que respondan a consultas sobre envíos, horarios, y disponibilidad de productos, reduciendo la carga en los equipos de soporte.

•

Asistentes internos, que den soporte al

equipo con consultas técnicas, sobre documentación técnica de máquinas, normativas, etc.

•

O sobre documentación interna: plan de acogida, consulta de condiciones

laborales…

/Problemáticas

Análisis de sentimiento Son técnicas que permiten analizar no sólo el contenido de los textos sino también el “sentimiento” o emociones que recogen. /Ejemplos de casos de uso •

Análisis automatizado de quejas de clientes: temáticas, tonos…

•

Predicción de posibles fugas

•

Análisis de sentimiento en redes sociales

•

Encuestas de satisfacción del equipo

/Problemáticas

Las tecnologías de la voz Pero además de contar con máquinas que son capaces de procesar y generar textos, también son capaces de reconocer y transcribir nuestras voces, (ASR Reconocimiento automático del habla), o incluso, generar voces sintéticas.

(Síntesis de voz)

/Problemáticas

Podemos hablar con las máquinas /Ejemplos de casos de uso •

Integrar sistemas de voz en las máquinas, como asistentes por voz

•

Entrada de datos en el sistema

•

Documentación de las visitas comerciales

/Problemáticas

Transcripción de voz /Ejemplos de casos de uso •

Generación automática de actas de reuniones

•

Traducción simultánea

•

Atención al cliente a través de la voz

Modelos Predictivos

Modelos Clasificación

Segmentación

Optimización procesos

Optimización rutas

Gemelo digital

Procesamiento Documentos

Extracción información

Generación de contenido

Gestores documentales

Chatbots

Análisis sentimiento

Visión artificial

OCR

Textos manuscritos

Transcripción

Voces sintéticas

Modelos Predictivos

Modelos Clasificación

Segmentación

Optimización procesos

Optimización rutas

Gemelo digital

Análisis sentimiento

DATA Procesamiento Documentos

Extracción información

Generación de contenido

Gestores documentales

Chatbots

Visión artificial

OCR

Textos manuscritos

Transcripción

Voces sintéticas

Modelos Predictivos

Modelos Clasificación

Segmentación

Optimización procesos

Optimización rutas

Gemelo digital

Procesamiento Documentos

Extracción información

Generación de contenido

Gestores documentales

Chatbots

Análisis sentimiento

Visión artificial

OCR

MODELOS DEL LENGUAJE Textos manuscritos

Transcripción

Voces sintéticas

Modelos Predictivos

Modelos Clasificación

Segmentación

RECONOCIMIENTO DE IMAGEN

Optimización procesos

Optimización rutas

Gemelo digital

Análisis sentimiento

Procesamiento Documentos

Extracción información

Generación de contenido

Gestores documentales

Chatbots

Visión artificial

OCR

Textos manuscritos

Transcripción

Voces sintéticas

Modelos Predictivos

Modelos Clasificación

Segmentación

Procesamiento Documentos

Extracción información

Generación de contenido

Visión artificial

OCR

Textos manuscritos

Optimización procesos

Optimización rutas

TECNOLOGÍAS DE LA VOZ Gestores documentales

Chatbots

Transcripción

Voces sintéticas

Gemelo digital

Análisis sentimiento

/next steps

Hoja de ruta

Conocer el estado de la tecnología

¿Por dónde empezamos?

Mapear nuestros procesos

Identificar el quick-win Formación, herramientas y capacitación de nuestro equipo

Empezar a familiarizarnos y Utilizar la tecnología Ir transformando poco a poco nuestras organizaciones

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