Cómo la inteligencia artificial crea valor añadido para los inversores

La película 'Her' plantea una relación romántica entre el protagonista y una inteligencia artificial, Samantha, presente en su móvil y su ordenador.
La película 'Her' plantea una relación romántica entre el protagonista y una inteligencia artificial, Samantha, presente en su móvil y su ordenador.
  • Según Statista (el portal online se estadísticas alemán), este mercado debería crecer un promedio del 144% anual hasta 2025.
  • Esto significa que el volumen crecerá a 14.700 millones de dólares estadounidenses para 2019.
  • Frank Schwarz, gestor del MainFirst Global Equities Fund, concreta que como gestores de fondos enfocados en las tendencias de crecimiento estructural, ven “un gran potencial en el mercado de software de inteligencia artificial (IA)”.
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En los últimos tiempos estamos a una revolución que puede cambiar el mundo tal cómo lo conocemos. Una evolución que se puede canalizar en otras áreas como es en el entorno de la inversión. Hablamos de la Inteligencia Artificial, cuyo potencial puede ser realmente espectacular en los próximos años. 

Según Statista (el portal online se estadísticas alemán), este mercado debería crecer un promedio del 144% anual hasta 2025. Esto significa que el volumen crecerá a 14.700 millones de dólares estadounidenses para 2019.

En este sentido, Frank Schwarz, gestor del MainFirst Global Equities Fund, concreta que como gestores de fondos enfocados en las tendencias de crecimiento estructural, ven “un gran potencial en el mercado de software de inteligencia artificial (IA)”. ¿En qué áreas puede haber oportunidades?

El experto señala que un área en el que la IA, en forma de Aprendizaje Automático (ML, por sus siglas en inglés), ya se utiliza ampliamente en el comercio electrónico, ya que “permite anticipar mejor y más rápido los deseos de los clientes y aumentar las ventas”. Amazon reconoció y patentó el potencial hace años, pero hoy en día todos los gigantes del comercio electrónico utilizan algoritmos ML de este tipo.

La idea que hay detrás de esta tecnología es simple: analizando el comportamiento en el pasado, se hacen predicciones sobre los posibles intereses y las compras futuras para animar a los clientes a hacer más compras, por un lado, y para hacer que los productos estén disponibles más rápido y de forma más rentable, por otro, analiza el experto. 

Y es que ayuda el hecho de que los volúmenes de datos disponibles crezcan rápidamente, sobre todo porque cada vez son más los consumidores que inician su búsqueda de productos en Amazon en lugar de en Google.

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Amazon y Alibaba, los más destacados

Amazon lidera el uso de su Motor de Filtración Colaborativa (CFE). Gracias a este filtro, se analiza qué artículos han comprado previamente los clientes, qué hay en su carrito de compras online o en su lista de deseos, qué productos han revisado y cuáles son los artículos más buscados. Esta información se utiliza para recomendar productos adicionales que otros clientes han comprado al adquirir los mismos artículos. 

De esta manera, Amazon utiliza el poder de la sugerencia para mejorar la experiencia de compra, lo que ha llevado a que ya el 35% de sus ingresos anuales por productos individuales se genere con la ayuda de este algoritmo. 

Al mismo tiempo, Amazon trabaja en estrecha colaboración con los fabricantes y realiza un seguimiento de su inventario para que los pedidos puedan procesarse aún más rápido. También utiliza estos datos para optimizar las cadenas de suministro y los planes, reduciendo los costes globales de entrega entre un 10% y un 40%.

Alibaba también utiliza la IA y ha desarrollado un software llamado "E-commerce Brain" que utiliza datos online en tiempo real para predecir las preferencias de los consumidores. Los modelos se actualizan constantemente para que cada cliente tenga en cuenta los nuevos datos del historial de compras, el historial del navegador y las actividades en línea. Los datos de los algoritmos para recomendaciones inteligentes de productos y de búsqueda se envían al minorista y, por lo tanto, a los fabricantes para que les indiquen qué artículos están demandando.

La compañía china utiliza datos predictivos para indicar a los comerciantes dónde almacenar mejor los productos el día anterior, especialmente en ocasiones de elevado frenesí comercial, como el Día del Soltero. Además, el experto explica que la compañía utiliza su filial de logística Cainiao para determinar las rutas de entrega más eficientes, “logrando que la logística inteligente reduzca un 10% el uso de vehículos y un 30% las distancias de viaje”. Algo que genera interés desde el punto de vista de la inversión a largo plazo.

Un avance más reciente en el que el big data es fundamental y que cada vez tendrá más peso es la optimización dinámica de los precios. También en este caso, los precios se ajustan continuamente en función de las actividades de los clientes en el sitio web, de los precios de la competencia, de la disponibilidad de los productos, de las preferencias de los artículos, del historial de pedidos, del margen de beneficio previsto y de otros factores. De esta manera, Amazon aumenta sus beneficios con proveedores individuales un promedio del 25% al año.

Estos análisis predictivos “pueden ayudar a aumentar las ventas de productos y los márgenes de beneficio de las empresas, a la vez que reducen los plazos de entrega y los costes generales”, destaca Schwarz. 
 

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