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La inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de reconocimiento de patrones tienen un gran potencial para la solución de problemas en muchas industrias y empresas, por lo que su adopción se acelera. Esta tecnología, según la empresa especializada en datos de mercado Statista, generará ingresos mundiales de alrededor de 97 mil millones de dólares para 2023. Ante este crecimiento, especialistas ven en la IA y su gran capacidad para la optimización matemática una oportunidad para mejorar el rendimiento financiero de las empresas.
Para mejorar el rendimiento financiero de una empresa, existe una rama del análisis de datos que resulta esencial, la analítica prescriptiva, por sus capacidades de optimización matemática. De acuerdo a FICO, empresa especializada en analítica prescriptiva y ciencia de datos, esta rama abarca más allá de la predicción a futuro y permite a las empresas determinar la mejor decisión a tomar. En la analítica prescriptiva "residen las grandes oportunidades para mejorar la eficiencia de los procesos de decisión de las compañías", aseguran en un comunicado de prensa enviado a NotiPress.
Según FICO, el carácter propositivo de la analítica prescriptiva, a través de la creación de modelos predictivos, es precisamente lo que se conoce como optimización matemática. Esta optimización, aseguran, tiene el potencial de generar rendimiento financiero para las empresas, al buscar las mejores decisiones a partir de restricciones y condiciones de negocio previamente definidas. Estos hallazgos enriquecen el contexto del análisis y pueden utilizarse para aplicar distintos algoritmos de optimización, con base en las características de cada problema a resolver dentro de una empresa.
Concretamente, estos son algunos casos de éxito de la optimización matemática para mejorar el rendimiento financiero en las empresas. En el comercio minorista se puede mencionar la optimización diaria de precios, de promociones, de procesos de liquidación de existencias, de inventario, de existencias de piezas de repuesto, entre otras. En telecomunicaciones, la optimización de campañas de marketing y cobranza, de distribución de carga en los departamentos de cobranza, de tráfico de red, y más.
En las empresas de seguros, la optimización matemática puede ayudar a mejorar el rendimiento financiero a través de la optimización de precios de pólizas nuevas y en procesos de renovación. En bancos y empresas financieras, a través de la optimización de líneas de crédito, de campañas de marketing y cobranza, en procesos de gestión de dinero en cajeros automáticos y más. Hablando de la industria en general, también es posible hacerlo a través de la optimización de la logística, de la reserva de vuelos, de flotas y equipos de campo, entre otras aplicaciones.
Además de ayudar a mejorar el rendimiento financiero de empresas, la IA, la ciencia de datos y la optimización matemática tienen funciones importantes en otros ámbitos de la vida humana. Hablando, por ejemplo, del sector sanitario, en Perú se utilizaron recientemente modelos matemáticos para optimizar la vacunación contra la rabia en perros durante la pandemia de Covid-19. Según un estudio, para este fin el uso de algoritmos matemáticos para determinar la localización de los puntos de vacunación fue crucial para optimizar el proceso.
El incremento en el uso de IA tiene muchos aspectos positivos para distintas industrias y ámbitos de la vida humana. Para las empresas, en particular, aprovechar la optimización matemática, impulsada a través de la IA, tiene el gran potencial de ayudarles a mejorar el rendimiento financiero. Según los expertos, las empresas que invierten en proyectos de esta naturaleza han mejorado sus operaciones y continúan haciéndolo de manera importante.
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