Reconocimiento de Patrones Potenciado por IA

Las herramientas de IA pueden ayudarte a reconocer patrones complejos en grandes conjuntos de datos, mejorando tu capacidad para tomar decisiones basadas en datos.

Estudio de Caso: Optimización de la Cadena de Suministro en LogiCorp

Alex, un analista de cadena de suministro en LogiCorp, fue encargado de mejorar la eficiencia de la red logística global de la empresa. Así es cómo utilizó herramientas de reconocimiento de patrones potenciadas por IA:

1. Análisis Predictivo: Alex usó el análisis predictivo de IBM Watson para pronosticar patrones de demanda en diferentes regiones y categorías de productos.
2. Análisis de Red: empleó las herramientas de análisis de red impulsadas por IA de Palantir para identificar cuellos de botella e ineficiencias en la cadena de suministro.
3. Modelado de Escenarios: Alex usó el software de simulación mejorado con IA de AnyLogic para modelar diferentes configuraciones de la cadena de suministro y predecir sus resultados.
4. Procesamiento de Lenguaje Natural: utilizó una herramienta de PNL para analizar comentarios de clientes e informes de envío, identificando problemas recurrentes y tendencias de satisfacción.

Estas herramientas de IA ayudaron a Alex a descubrir varios patrones no obvios:

– Las fluctuaciones de demanda estacionales variaban significativamente por región, más de lo que se había notado anteriormente.
– Ciertas combinaciones de productos, cuando se enviaban juntos, llevaban a tasas más altas de retrasos en los envíos.
– La satisfacción del cliente estaba más estrechamente relacionada con la consistencia de los tiempos de entrega que con la velocidad.

Veamos una de las principales conclusiones de Alex:

Prompt de IA: “Analiza nuestros datos de envíos globales de los últimos 5 años. Crea un mapa de calor que muestre los retrasos en los envíos por región y época del año. Superpón esto con un gráfico de líneas de las puntuaciones de satisfacción del cliente. Destaca cualquier patrón o correlación recurrente entre retrasos, estaciones y satisfacción. Proporciona un resumen de las 3 principales ideas derivadas de este análisis”.

La visualización, generada por el análisis de IA, reveló un patrón consistente de aumento en los retrasos de envío durante la transición del segundo al tercer trimestre de cada año. Esta idea permitió a LogiCorp ajustar proactivamente su planificación logística para este período, reduciendo los retrasos en un 25% en el año siguiente.

En la siguiente entrega para Calidad&Negocios analizaremos como se mejora las habilidades de observación de imágenes y video asistidos por IA.