A continuación relacionamos ejemplos de posibles cálculos que se pueden realizar aplicando la Inteligencia Artificial (Machine Learning) a los datos estadísticos que existen en la mayoría empresas actualmente. pensamos en cualquier tipo y tamaño de empresa.

Hemos intentado separar los objetivos por sectores empresariales, aunque muchos de los conceptos pueden aplicarse a la mayoría de empresas. Esperamos que sea de su interés.

Objetivos Comunes para todas las empresas

  • Calcular la facturación a futuro de los clientes habituales.
  • Predecir la rotación de clientes.
  • Predicción de la demanda de determinados productos y servicios.
  • Optimización del Stock en función de la predicción de la demanda.
  • Crear recomendaciones de los productos a partir de las ventas.
  • Anticipación a las roturas de Stock o problemas de abastecimiento.
  • Conocer el estado de los recursos financieros futuros.
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  • Cálculo del rendimeinto futuro por área de cultivo.
  • Precio kilo de los productos para la nueva campaña por fase de recogida.
  • Prever el punto óptimo del engorde del ganado.
  • Conocer el día que se deben recargar los silos de grano.
  • Calcular el tiempo de engorde del ganado.
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Agricultura y Ganadería

Investigación y Sanidad

  • Buscar patrones de comportamiento en los pacientes.
  • Determinar que pacientes están en riesgo de padecer una enfermedad.
  • Búsqueda de causa-efecto para los medicamentos.
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  • Conocer el posible riesgo de los clientes antes de superar el umbral crítico.
  • Prevención y análisis del blanqueo de capitales.
  • Detección de fraudes en reclamaciones.
  • Tarificación de la póliza de un cliente en función de la predicción del riesgo.
  • Predicción de la rentabilidad de los productos financieros.
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Banca y Financiero

Fabricación

  • Prevención al desgaste de los materiales y maquinaria.
  • Anticipación a los fallos de calidad de los productos a fabricar.
  • Predicción de costes de producción y mantenimiento futuros.
  • Optimización de los parámetros de proceso de producción según la nueva demanda.
  • Predicción del precio y de la demanda energética.
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  • Predecir las necesidades de personal a un plazo de tiempo futuro.
  • Prever el sueldo a ofrecer a una persona según los candidadtos presentadis.
  • Reconocimiento facial y búsqueda de expedientes.
  • Validar el sentimiento que tienen los integrantes sobre los textos recibidos.
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Seguridad y RRHH

Transporte y Logística

  • Calcular la tendencia en Kilos de las expediciones de los próximos meses.
  • Calcular las tarifas futuras según codigo postal, kilos, corresponsales,…
  • Preveer la necesidad de personal para atender la futura demanda de los envíos.
  • Calcular la necesidad de espacio necesario para el movimiento de mercancias.
  • Planificar las rutas de recogida y repartos de las expediciones diarias.
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  • Realizar el cálculo predictivo de las ventas de cada tienda.
  • Análisis predictivo para determintar donde abrir una tienda nueva.
  • Calcular la necesidad de personal en función de la predicción de la demanda por campañas.
  • Conocer las necesidades, gustos y hábitos de compra de los consumidores de cada tienda.
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Retail