Revista Economía Hispano-Alemana 03-2020

12 economía HISPANO - ALEMANA Nº 3/2020 decisiones. A partir de este gran volumen de datos, los algoritmos de IA desarrollan su proceso de aprendizaje ( machine learning ) a semejanza de los humanos, es decir, extrayendo conocimiento de la experiencia. El acceso a estos datos y su tratamiento a través de la IA despliega un amplio abanico de posibilidades para las empresas a la hora de optimizar la experiencia de usuario. Según un informe de la consultora PwC, un 45% de las ganancias económicas proyectadas para 2030 provendrán de la aplicación comercial de soluciones de IA, a través de mejoras y mayor variedad en productos, y modelos de marketing y comercialización más personalizados y efectivos. Las áreas de gestión de clientes y de marketing y ventas son las que pueden esperar un mayor impacto y verse beneficiadas a corto plazo por soluciones de IA. Las posibilidades actuales de la IA incluyen capacidades tales como la creación de modelos de simulación o propensión a la compra, la personalización del proceso de compra mediante sistemas de recomendación basados en tecnologías de machine learning , la interacción con soluciones de reconocimiento de voz y chatbots o asistentes virtuales de ayuda a la compra o el reconocimiento de sentimientos o emociones mediante la aplicación del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). “La Inteligencia Artificial no va a ser algo que se añada a un proyecto tecnológico, sino que pasará a ser transversal para incrementar la experiencia del cliente y la hiperpersonalización”, augura Isabel Tovar, analista de IDC Research España. La consultora estima que, pese a los efectos de la pandemia, el mercado de Customer Experience alcanzará los 94.000 millones de euros en Europa a finales de 2020, lo que supone un repunte del 8,8% con respecto a 2019, y prevé un crecimiento sostenido del 8,2% en el periodo 2020-2023. Para el 2021, el 15% de las aplicaciones de experiencia del cliente estarán continuamente hiperpersonalizadas, mediante la combinación de datos y nuevos algoritmos de aprendizaje de refuerzo. Pionera en la mejora de esta experiencia de cliente es la compañía Telefónica, que hace ahora dos años presentaba la plataforma Aura, una iniciativa que permite almacenar el registro digital que deja el cliente al utilizar los productos y servicios de Telefónica para personalizar su experiencia mediante la recomendación de oferta de productos adaptadas a sus necesidades. Banca y seguros, un aliado en la prevención de riesgos Esta personalización adquiere máxima relevancia en sectores como el bancario y asegurador, que se benefician ya de las ventajas competitivas aportadas por la IA en el desarrollo de modelos predictivos basados en patrones reales. Estas tecnologías cuentan ya con un amplio recorrido en entidades como Commerzbank, que ya en 2016 estableció el Big Data y Advanced Analytics como prioridades estratégicas y creaba un data lake – un almacenamiento centralizado de datos – que entre otros aspectos se encarga de combatir el blanqueo de dinero y de mejorar la comunicación con los clientes. En estos sectores, la Inteligencia Artificial asume un creciente papel en la supervisión del riesgo a través de la analítica que, según datos de MacKinsey&Company, crecerá del 15% actual a un 40% en el año 2025. De esta manera, al recibir una solicitud de préstamo, la entidad bancaria analiza su histórico de préstamos para determinar la probabilidad de que un cliente pueda incurrir en un impago, basándose en modelos de machine learning que tienen en cuenta tanto los datos proporcionados por el propio cliente (nivel de ingresos, patrimonio, edad, estado civil…) como otros obtenidos de su comportamiento digital (Big Data). Se trata de lo que, en términos financieros, se conoce como scoring , una evaluación automática Número de dispositivos IoT (billones) Fuente: PwC foto: Volkswagen 20,35 30,73 51,11 23,14 35,82 62,12 26,66 42,62 75,44 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 CAGR (17-25) 15,7%