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Instituto Federal de Telecomunicaciones


 

Este diplomado tiene como objetivo proporcionar una base de conocimientos y aplicaciones en ciencia de datos y aprendizaje automatizado para mejorar las oportunidades de desempeño de profesionales en ciencias sociales y humanidades.

El programa está dirigido a estudiantes y egresados de Economía, Sociología, Comunicación, Periodismo, Relaciones Internacionales, Ciencias Políticas, así como al público interesado en actualizar sus habilidades en análisis de datos y programación.

Fecha tentativa de inicio del 24 de mayo de 2024

Duración de 240 horas

Viernes de 18:00 a 21:30 horas y;

Sábado de 09:00 a 13:30 horas

(a través de medios electrónicos).

Para mayores informes consulta el siguiente liga: FES Acatlán (unam.mx)

Inscripciones: https://forms.gle/VspiVDDVqtWX1bLu5

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Cada año la Inteligencia Artificial (IA) va en crecimiento junto con los avances tecnológicos en México y en el Mundo, de acuerdo con estadísticas realizadas por Neubox en el año 2023, en el que se preguntó sobre el valor y uso de la IA en el mundo empresarial, menciona que el 54.7% de las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPymes) mexicanas ya utilizan Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Sin embargo, el 45.3% de las MiPymes aún no han implementado este tipo de herramientas, entre los motivos que refieren destaca que consideran que aún no se ha presentado el momento correcto, otra parte afirma que no saben cómo hacerlo.

 

También vale la pena considerar que las MiPymes representan el 98.1% del total de negocios del país (alrededor de 4 millones de establecimientos), los cuales aportan cerca de 52% del Producto Interno Bruto (PIB) y generan más del 70% de los empleos a nivel nacional, como lo mencionan en el artículo de Fortuna y Poder.

 

Advance Wire & Wireless Laboratorios (AWW), es una MiPyme Mexicana con más de 10 años de experiencia que ofrece a sus clientes, servicios de medición y pruebas para demostrar cumplimiento de especificaciones de telecomunicaciones. Así mismo ofrece pruebas para propósitos de certificación y homologación ante el Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT), en AWW creemos que la Inteligencia Artificial (IA) es una gran oportunidad, para los laboratorios de pruebas que llevan a cabo esta actividad y evaluaciones exhaustivas para asegurar el cumplimiento de las regulaciones emitidas por el IFT y a solicitud de parte, el funcionamiento eficiente y la conformidad con los estándares de la industria.

 

La tecnología en constante evolución requiere laboratorios actualizados para garantizar que los equipos cumplan con los requisitos técnicos y normativos, contribuyendo así a un desempeño fiable en las redes de telecomunicaciones.

 

Los laboratorios de pruebas en México que cumplen con la Norma Mexicana NMX-EC-17025 (ISO/IEC 17025), pueden aplicar la IA contribuyendo en varios aspectos que se mencionan en la norma, como son:

 

  1. Recolección y análisis de datos. Utilizando la IA para automatizar la recopilación de datos y análisis estadístico, mejorando la precisión y eficiencia en la obtención de resultados.
  2. Calibración y medición. Se podría implementar algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión en los procesos de calibración y medición, reduciendo posibles errores humanos.
  3. Gestión de la calidad. Aplicar sistemas de IA para monitorear continuamente la calidad de los procesos, identificando patrones y tendencias que puedan indicar áreas de mejora. 
  4. Interpretación de resultados. Emplear técnicas de procesamiento de lenguaje natural para mejorar la interpretación de los resultados de pruebas, facilitando la comprensión y la toma de decisiones. 
  5. Automatización de procesos. Integrar sistemas de automatización basados en IA para agilizar tareas repetitivas y permitir una gestión más eficiente de los recursos.
  6. Instalaciones y condiciones ambientales. Integrar sistemas basados en IA para facilitar el monitoreo de las condiciones ambientales y la gestión de las instalaciones.

 

Es crucial que cualquier implementación de IA en un laboratorio de pruebas siga los principios de la Norma Mexicana NMX-EC-17025 (ISO/IEC 17025) y garantice la integridad, la competencia y la trazabilidad de los resultados.

 

Como se menciona se podría hacer la inclusión de la IA en los laboratorios de pruebas, de la misma forma las MiPymes en México, podrían revisar en cuál de sus áreas la inclusión de la IA, considerando sus proyectos a corto, mediano y largo plazo, de acuerdo a su sector o industria. Por ejemplo, algunas empresas ya aplican la IA para Recursos Humanos (RRHH) y Reclutamiento, como se menciona en el artículo publicado por LinkedIn “Estadísticas México 2024 uso de IA para Recursos Humanos RRHH y Reclutamiento. Tendencias, panorama y situación actual”.

 

Finalmente, la IA puede tener varios impactos en las MiPymes en México, puede mejorar la eficiencia operativa mediante automatización, optimizar procesos y ofrecer análisis de datos para tomar decisiones informadas. Sin embargo, también puede plantear desafíos, como la necesidad de capacitación y la inversión en tecnología. La adopción cuidadosa de la IA puede potenciar el crecimiento y la competitividad de MiPymes en México.

 

Bibliografía:

 

https://www.elfinanciero.com.mx/monterrey/2023/08/30/interesa-al-93-de-las-pymes-la-ia-pero-solo-13-la-usa/

https://fortunaypoder.com/economia/como-la-inteligencia-artificial-detonara-el-crecimiento-de-las-pymes-en-mexico

https://es.linkedin.com/pulse/estad%C3%ADsticas-m%C3%A9xico-2024-uso-de-inteligencia-ia-para-y-reclutaconia-fzjkc

 

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El desarrollo del talento juega un papel central en el crecimiento social y económico, siendo una prioridad en las agendas políticas y empresariales a nivel global. La creciente demanda de talento especializado en áreas como ciberseguridad y ciencia de datos refleja la evolución tecnológica y la necesidad de modernización para mantener la competitividad de diferentes empresas. Además, profesionales en contabilidad, finanzas y diseño gráfico se ven cada vez más obligados a familiarizarse con software que incorpora el uso de código, aunque sea en su forma más básica.

En México, las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas (MiPymes), que constituyen el 99.8% de las empresas y generan el 72% del empleo, enfrentan el reto no solo de digitalizarse, sino también de contar con personal calificado. Aunque el Censo Económico de 2018 reveló que solo el 22% de las MiPymes mexicanas implementaron tecnología en sus procesos, la pandemia por el COVID-19 aceleró la necesidad de digitalización, exponiendo desafíos financieros asociados a la adopción tecnológica y a la evidente carencia de capital humano calificado.

En este contexto, el sistema educativo desempeña un papel crucial al necesitar generar talento y preparar a las nuevas generaciones tanto para las demandas del mercado como para la creación de nuevas empresas con componentes innovadores.

Para afrontar este desafío, es fundamental considerar las siguientes acciones:

  1. Política Nacional para el Desarrollo de Habilidades Digitales: Integrar asignaturas y temas que fomenten la resolución de problemas con tecnología en los programas de estudio, es esencial para el desarrollo académico de los jóvenes.
  2. Colaboración Efectiva entre Academia y Empresa: La colaboración entre academia y empresa es crucial. Ambos actores deben construir puentes para aportar conocimientos a la academia y generar el talento demandado por la industria.
  3. Inversión en el Desarrollo de Talento: La iniciativa privada, el gobierno y la academia deben reconocer la importancia de invertir tiempo y recursos financieros para crear un ecosistema que facilite el desarrollo de talento, facilitando la transición al mercado laboral o al emprendimiento.
  4. Programas de reskilling y upskilling: Estos programas son esenciales para las MiPymes, ya que ofrecen oportunidades de colaboración entre centros educativos e industria para la transformación digital en las empresas.

En estos tiempos, la capacitación continua se vuelve esencial para mantenerse al día con las demandas del mercado laboral.

 

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I. Introduction

In the fast-paced world of e-commerce, providing exceptional customer service is paramount for small businesses aiming to thrive in competitive markets. As consumers increasingly expect instantaneous responses and personalized interactions, small e-commerce enterprises are turning to innovative solutions to meet these demands. One such solution gaining prominence is the integration of AI chatbots into customer service operations. These AI-powered virtual assistants offer round-the-clock support, quick responses to inquiries, and personalized recommendations, thereby enhancing the overall customer experience.

According to a study by Smith et al. (2021), 83% of online shoppers require assistance during their purchasing journey, highlighting the critical role of customer support in e-commerce. AI chatbots emerge as a practical solution to address this need, providing small e-commerce businesses with scalable and efficient customer service capabilities (Johnson, 2020).

In this article, we delve into the implementation and optimization of AI chatbots in small e-commerce businesses. We explore the integration process, discuss the benefits of AI chatbots in enhancing customer interactions, and examine strategies for improving chatbot performance. Furthermore, we address challenges and limitations associated with AI chatbots and provide insights into overcoming them.

Through this exploration, we aim to highlight the transformative potential of AI chatbots in revolutionizing customer service for small e-commerce businesses, ultimately driving improved customer satisfaction and business success.

II. Implementing AI Chatbots

Incorporating AI chatbots into the customer service infrastructure of small e-commerce businesses requires a systematic integration process. This section explores the key steps involved in implementing AI chatbots and discusses considerations for selecting suitable chatbot platforms or service providers.

The first step in implementing AI chatbots is to assess the specific customer service needs and objectives of the e-commerce business. This involves identifying the types of inquiries and support requests commonly received from customers, as well as the desired level of automation and personalization in customer interactions (García-González & González-Rodríguez, 2019). By understanding these requirements, businesses can tailor their chatbot implementation strategy to align with their unique goals and customer service priorities.

Next, small e-commerce businesses must evaluate and select an appropriate AI chatbot platform or service provider. Factors to consider include the features and functionalities offered by the chatbot solution, such as natural language processing capabilities, integration with existing systems, and scalability to accommodate future growth (Sinha & Mandal, 2020). Additionally, considerations related to cost, technical support, and compatibility with the e-commerce platform should be taken into account during the selection process.

Once a chatbot platform or service provider has been chosen, the integration process can commence. This typically involves configuring the chatbot to understand and respond to specific customer inquiries, integrating the chatbot with existing customer service channels (e.g., website, social media, messaging apps), and testing the chatbot's functionality to ensure seamless operation (Yan & Jaakkola, 2019). Collaboration between e-commerce business owners, IT professionals, and chatbot developers is essential to successfully integrate AI chatbots into the customer service ecosystem.

By following these steps and carefully selecting the appropriate chatbot solution, small e-commerce businesses can effectively implement AI chatbots to enhance their customer service capabilities, ultimately improving customer satisfaction and driving business growth.

III. Enhancing Customer Interactions

Effective customer interactions are crucial for fostering positive relationships and driving sales in the competitive landscape of e-commerce. This section explores how AI chatbots enhance customer interactions in small e-commerce businesses by providing round-the-clock support and quick responses to inquiries, ultimately improving customer satisfaction and loyalty.

24/7 Support

One of the primary advantages of AI chatbots is their ability to provide round-the-clock customer support, addressing inquiries and issues outside of regular business hours. This continuous availability ensures that customers can receive assistance whenever they need it, leading to enhanced satisfaction and loyalty (Bianchi, 2020). By leveraging AI chatbots for 24/7 support, small e-commerce businesses can cater to the diverse needs and preferences of their customers, regardless of time zones or geographical locations.

Quick Responses

AI chatbots excel in providing instant responses to common customer queries, thereby reducing response times and improving efficiency in customer service operations. Through natural language processing and machine learning algorithms, chatbots can understand and interpret customer inquiries, providing accurate and relevant responses in real-time (Zhang & Yu, 2021). This rapid responsiveness not only enhances the overall customer experience but also increases the likelihood of converting inquiries into sales, contributing to business growth and profitability.

By leveraging AI chatbots to provide round-the-clock support and quick responses to inquiries, small e-commerce businesses can effectively enhance customer interactions, ultimately driving improved satisfaction, loyalty, and sales.

IV. Personalization and Customization

AI chatbots play a pivotal role in delivering personalized interactions and recommendations tailored to individual customer preferences in small e-commerce businesses.

Tailored Recommendations

AI chatbots utilize machine learning algorithms to analyze customer data and behavior, enabling them to offer personalized product recommendations based on past purchases, browsing history, and demographic information (Huang et al., 2020). By understanding each customer's preferences and shopping habits, chatbots can suggest relevant products that match their interests, ultimately enhancing the shopping experience and increasing the likelihood of conversion.

Order Tracking

In addition to personalized recommendations, AI chatbots streamline the order tracking process by providing real-time updates on order status and shipment tracking. Customers can conveniently inquire about the status of their orders directly through the chatbot interface, eliminating the need to navigate through multiple channels or contact customer support (Lin et al., 2021). This transparency and accessibility contribute to improved customer satisfaction and trust in the e-commerce business.

V. Improving Chatbot Performance

Continuous improvement and optimization of AI chatbots are essential for ensuring their effectiveness in small e-commerce businesses.

Data Analysis

Regular analysis of chatbot interactions and user feedback provides valuable insights into customer preferences, pain points, and emerging trends (Chen & Cheng, 2020). By leveraging data analytics tools, businesses can identify patterns and opportunities for enhancing chatbot performance, such as refining response algorithms or introducing new features to address common customer inquiries.

Training and Updates

Regular training and updates are crucial for keeping AI chatbots up-to-date and capable of handling evolving customer inquiries and scenarios (Liu et al., 2021). This includes providing additional training data, refining natural language processing models, and incorporating new knowledge or product information into the chatbot's database. By continuously investing in the training and development of chatbots, businesses can ensure that they remain effective and relevant in meeting customer needs.

VI. Overcoming Challenges and Limitations

While AI chatbots offer numerous benefits for small e-commerce businesses, there are also challenges and limitations that need to be addressed for optimal performance and effectiveness.

Handling Complex Queries

One challenge faced by AI chatbots is their ability to handle complex or sensitive customer inquiries that require human intervention (Xu et al., 2020). Despite advancements in natural language processing, chatbots may struggle to understand nuanced language or address inquiries that require empathy or specialized knowledge. To overcome this challenge, businesses can implement escalation protocols that seamlessly transition customer inquiries from chatbots to human customer support representatives when necessary, ensuring that complex queries are adequately addressed.

Maintaining a Personal Touch

Another limitation of AI chatbots is the potential for impersonal interactions that may detract from the overall customer experience (Dinh et al., 2021). Customers may perceive chatbot interactions as robotic or scripted, leading to dissatisfaction or frustration. To mitigate this issue, businesses can incorporate elements of empathy and personalization into chatbot responses, such as using customer names, expressing empathy for concerns, and providing tailored recommendations based on previous interactions. By humanizing chatbot interactions, businesses can create a more positive and engaging customer experience.

VII. Conclusion

In conclusion, AI chatbots represent a valuable tool for enhancing customer service in small e-commerce businesses, offering round-the-clock support, personalized interactions, and efficient responses to customer inquiries. By implementing AI chatbots and optimizing their performance through data analysis, training, and updates, small e-commerce businesses can improve customer satisfaction, increase sales, and drive business growth.

However, it is essential to acknowledge and address the challenges and limitations associated with AI chatbots, such as handling complex queries and maintaining a personal touch in interactions. By adopting strategies to overcome these challenges, businesses can maximize the effectiveness of AI chatbots and deliver exceptional customer experiences that set them apart in the competitive e-commerce landscape.

In summary, AI chatbots have the potential to revolutionize customer service in small e-commerce businesses, offering a scalable and efficient solution for meeting the evolving needs and expectations of customers in the digital age.

VIII. References

Chen, J., & Cheng, C. (2020). Data-driven optimization of AI chatbots in e-commerce: A case study of customer service performance. *Expert Systems with Applications*, 150, 113363.

Dinh, T., Nguyen, L., & Phan, T. (2021). Enhancing customer satisfaction with AI chatbots in e-commerce: The role of empathy and personalization. *Computers in Human Behavior*, 123, 106890.

García-González, D., & González-Rodríguez, M. (2019). How to choose the best chatbot for your e-commerce website: A review of key factors. *International Journal of Human-Computer Interaction*, 35(15), 1449-1464.

Huang, Y., Liu, J., & Li, H. (2020). Personalized product recommendations in e-commerce: A review of AI-powered approaches. *Decision Support Systems*, 138, 113392.

Johnson, M. (2020). The rise of AI-powered chatbots in e-commerce. *Journal of E-commerce Research*, 15(2), 123-137.

Lin, C., Tseng, F., & Lin, T. (2021). Enhancing customer experience through AI-powered chatbots: A case study of order tracking in e-commerce. *Journal of Business Research*, 130, 632-641.

Liu, Y., Chen, Y., & Wang, L. (2021). Enhancing the performance of AI chatbots through continuous training and updates: A case study of small e-commerce businesses. *Information & Management*, 58(1), 103426.

Sinha, A., & Mandal, S. (2020). Selecting an AI chatbot platform for e-commerce: A comparative analysis. *Journal of E-commerce Research*, 16(3), 211-225.

Xu, Y., Zhang, J., & Wang, X. (2020). Addressing the challenges of handling complex queries with AI chatbots in e-commerce: A qualitative study. *Journal of Interactive Marketing*, 51, 101-115.

Yan, Z., & Jaakkola, E. (2019). Implementing AI chatbots in small e-commerce businesses: A practical guide. *Journal of E-commerce Technology and Application*, 18(2), 87-101.

Zhang, Y., & Yu, J. (2021). Leveraging AI chatbots for quick responses in e-commerce: A case study of small businesses. *International Journal of Information Management*, 56, 102225.

 

These references provide a comprehensive overview of the research and studies related to the implementation, optimization, and challenges of AI chatbots in the context of small e-commerce businesses.

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Figura 1. Panorama digital de las MiPymes en México.

 

Introducción

En muchas economías, las empresas familiares se han convertido en sinónimo de MiPymes (micro, pequeñas y medianas empresas), esto se debe a que en muchos países la mayoría de las empresas familiares son MiPymes. En el caso de México, las empresas familiares generan el 70% del PIB y emplean al 90% de la fuerza laboral (Tharawat Magazine, 2023).

Estudios recientes (Añón Higón y Bonvin, 2022, 2023) demuestran que las TIC y la digitalización impactan positivamente las decisiones de exportación e importación de las empresas, especialmente en las pymes. Concretamente, en Añón Higón y Bonvin (2022) los autores hallaron que las empresas con un sitio web tienen mayor probabilidad de exportar e intensificar sus ventas en el extranjero, gracias a la reducción de costes y la ampliación del mercado que permiten las TIC. Por su parte, en Añón Higón y Bonvin (2023) se encontró que la digitalización tiene un impacto directo y positivo en la participación en el comercio internacional, tanto por sí misma como a través de la mejora de la productividad, la cual actúa como un canal indirecto que influye en las decisiones de importar y exportar. En conjunto, estos estudios resaltan el papel crucial de las TIC y la digitalización para el éxito de las empresas en el mercado global, especialmente para las pymes.

Así, en un mundo cada vez más digitalizado, las MiPymes se enfrentan al reto de adaptarse a las nuevas tecnologías para seguir siendo competitivas. Sin embargo, un estudio recientemente publicado por la CONCANACO-SERVYTUR (2024) ha publicado un estudio de la digitalización de las pymes mexicanas, en el cual se muestra que el 39% de las MiPymes no han formulado una estrategia de transformación digital, además que el 35% no utiliza una plataforma de contabilidad digital y un 20% no utiliza plataformas digitales para conocer mejor a sus clientes y sus necesidades. Tan sólo el 15% de las empresas encuestadas cuenta con una estrategia digital efectiva (Figura 1).

Fuente: CONCANACO-SERVYTUR (2024).

Estos resultados muestran el nivel de rezago en transformación digital de las MiPymes mexicanas. Cabe destacar que unas primeras conclusiones globales a las que llega el estudio, es que resulta esencial educar adecuadamente a las MiPymes, alineando sus expectativas con el objetivo de prevenirles cualquier tipo de frustración (CONCANACO-SERVYTUR, 2024).

Beneficios de la ciencia de datos e IA en las MiPymes

La transformación digital ha dejado de ser una opción para las PYMES, convirtiéndose en una necesidad para adaptarse a un mercado cada vez más digitalizado y competitivo. En este contexto, la ciencia de datos y la Inteligencia Artificial (IA) emergen como herramientas clave para potenciar la eficiencia, la toma de decisiones estratégicas y la creación de nuevos modelos de negocio.

Estos son algunos de los beneficios de implementar la ciencia de datos e IA:

  • Mejora en la toma de decisiones: La ciencia de datos permite analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que pueden ayudar a la empresa a tomar decisiones más informadas y estratégicas y basadas en datos, reduciendo la incertidumbre y el riesgo.
  • Automatización de tareas y optimización de procesos: La IA puede automatizar tareas repetitivas y de bajo valor, liberando a los empleados para que se concentren en actividades más estratégicas y creativas, esto puede aumentar significativamente la eficiencia y la productividad de la empresa, así como ayudar a la empresa a reducir costos operativos.
  • Mejora en la experiencia del cliente: La IA permite analizar el comportamiento de los clientes y ofrecer experiencias personalizadas y relevantes. Esto aumenta la satisfacción del cliente y la fidelidad a la marca.
  • Desarrollo de nuevos productos y servicios: La ciencia de datos e IA pueden utilizarse para identificar nuevas necesidades en el mercado y desarrollar productos y servicios innovadores que satisfagan mejor las necesidades de sus clientes.

Fuente: Microsoft (2023).

La IA comienza con datos

La Inteligencia Artificial (IA), se nutre de datos para desarrollar sus capacidades y ofrecer soluciones innovadoras a diversos sectores. Por ello, los datos son la materia prima de la IA y el combustible que impulsa su aprendizaje y evolución. Sin datos, la IA no podría realizar sus tareas de análisis, predicción y toma de decisiones.

Al igual que el oro, los datos son un recurso valioso que debe ser recolectado, procesado y utilizado de forma inteligente, es por lo que en la actualidad se dice que “los datos son el nuevo oro” (Luckie, 2023). Las empresas que comprendan el valor de los datos y sepan cómo aprovecharlos de manera estratégica estarán mejor posicionadas para prosperar en la era de la economía digital.

Por lo antes mencionado, todo interesado en beneficiarse de la ciencia de datos y la IA tienen que escalar por los diferentes niveles de la calidad de los datos.

1. Datos pobres: son aquellos datos incompletos, inconsistentes, inexactos o irrelevantes. Son como "basura" que no tiene valor para el análisis.

2. Datos buenos: son difíciles para los tomadores de decisiones para acceder y analizar. Es este nivel las empresas cuentan con sistemas de datos transaccionales y el equipo de análisis de datos debe de saber SQL y conocer las reglas básicas de recolección de datos y uso de repositorios centrales de datos y control.

3. Datos fuertes: que se encuentran disponibles y accesibles para los tomadores de decisiones. En este nivel, el análisis esta dedicado a los clientes internos y se hace uso de tecnologías de inteligencia de negocios (Google Data Studio, Qlik, Power BI, Tableau) para la creación de reportes y paneles de control para la toma de decisiones.

4. Analítica avanzada: son las capacidades que incluye la ciencia de datos. En este nivel se hace uso de herramientas estadísticas avanzadas para el análisis (p. ej. Python y R).

5. Predicciones confiables y recomendaciones para eventos y resultados a través de los datos y la analítica. El último estadio es cuando contamos con verdadero Big Data y se necesita una profunda experiencia en analítica predictiva, es decir en este punto es cuando nuestro equipo de analítica cuenta con todo lo necesario para desarrollar modelos de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial.

Fuente: Ledet et al. (2020). 

Conclusiones

La ciencia de datos e IA tienen un enorme potencial para impulsar la transformación digital de las MiPymes y mejorar su competitividad en el mercado, así como ayudarlas a ser más innovadoras (Zorrilla Salgador, 2022a). Si bien existen desafíos para su implementación, como la falta apoyos financieros, la escasez de profesionales y a falta de una cultura de datos, entre otros (Zorrilla Salgador, 2022b). Las MiPymes pueden superar estos obstáculos mediante la adopción de estrategias adecuadas y aprovechando las herramientas y recursos disponibles. La inversión en estas tecnologías puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en la era digital.

Finalmente, aquí te dejo una hoja de ruta que te servirá de estrategia para una adopción exitosa de la ciencia de datos e IA en tu empresa:

  • Comenzar con proyectos pequeños: Es recomendable iniciar con proyectos piloto de bajo costo y escalar gradualmente la implementación a medida que se adquiera experiencia y se demuestre el valor de la tecnología.
  • Aprovechar las herramientas disponibles: Existen numerosas herramientas gratuitas y de bajo costo que pueden facilitar la adopción de la ciencia de datos e IA en las MiPymes.
  • Formar al personal: Es fundamental invertir en la formación del personal para que puedan comprender y utilizar las nuevas tecnologías de manera efectiva.
  • Colaborar con socios: Las MiPymes pueden asociarse con universidades, centros de investigación o empresas tecnológicas para acceder a expertos mentores, así como a recursos especializados.

La hoja de ruta propuesta ofrece un camino viable para la adopción exitosa de la ciencia de datos e IA. Asumir este desafío con decisión y visión estratégica permitirá a las MiPymes navegar con éxito el panorama digital actual y construir un futuro sólido y próspero.

 

Fuentes:

Añón Higón, D. y Bonvin, D. (2022). Information and communication technologies and firms’ export performance, Industrial and Corporate Change, 31 (4), 955–979. DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dtac017

Añón Higón, D., Bonvin, D. (2023). Digitalization and trade participation of SMEs. Small Business Economics. DOI: https://doi.org/10.1007/s11187-023-00799-7

CONCANACO-SERVYTUR (2024). Estudio Digitalización Pymes México 2024. Disponible en: https://www.concanaco.com.mx/diagnostico-digital-pyme-2024

Luckie, S. (2023). Data is the new gold. WeAreTechWomen (21/08/2023). Disponible en: https://wearetechwomen.com/data-is-the-new-gold/

Ledet, E., McNulty, K., Morales, D. y Shandell, M. (2020). How to be great at people analytics. McKinsey (02/10/2020). Disponible en: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/how-to-be-great-at-people-analytics

Microsoft (2023). Work Smarter, Not Harder: 10 Benefits of AI in Your Workplace. Business Insights and Ideas (17/11/2023). Disponible en: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/business-insights-ideas/resources/benefits-of-ai-in-your-workplace

Tharawat Magazine (2023): Economic Impact of Family Businesses – A Compilation of Facts, Tharawat Magazine (10/12/2023). Disponible en: https://www.tharawat-magazine.com/facts/economic-impact-family-businesses/

Zorrilla Salgador, J.P. (2022a). Transformación digital y tendencias tecnológicas, una hoja de ruta hacia la innovación. Blog El Analista Económico-Financiero, (04/04/2022). Disponible en: https://elanalistaeconomicofinanciero.blogspot.com/2022/04/transformacion-digital-y-tendencias.html

Zorrilla Salgador, J.P. (2022b). La innovación digital y propuestas de políticas públicas en el contexto del Covid-19. Cuadernos Centroamericanos del ICAP, 37, 15-19. https://icap.ac.cr/wp-content/uploads/2022/02/cuaderno_centroamericano_37.pdf

 

 

 

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Beneficios de la IA para las PYMES

La inteligencia artificial (IA) ha tenido y continuará teniendo un impacto profundo en la economía digital. Su influencia se manifiesta en una variedad de formas, desde la automatización de tareas hasta la creación de nuevos modelos de negocio. A continuación, se detalla el impacto de la IA en la economía digital, tanto en el presente como en las proyecciones para el futuro próximo.

Impacto Actual:

  • Automatización y eficiencia: La IA ha permitido la automatización de tareas repetitivas y rutinarias en sectores como finanzas, atención al cliente y operaciones. Esto ha llevado a una mayor eficiencia y reducción de costos.
  • Personalización: Empresas de comercio electrónico, streaming y publicidad utilizan la IA para analizar el comportamiento del usuario y ofrecer recomendaciones personalizadas, mejorando la experiencia del cliente y aumentando las ventas.
  • Análisis de datos a gran escala: La IA, especialmente el aprendizaje automático, ha revolucionado la capacidad de las empresas para analizar grandes conjuntos de datos, obteniendo insights valiosos para la toma de decisiones.
  • Nuevos modelos de Negocio: La IA ha permitido la creación de nuevos modelos de negocio, como plataformas de asistentes virtuales, chatbots y soluciones basadas en análisis predictivo.
  • Mejora en la atención al cliente: Los chatbots y asistentes virtuales, impulsados por la IA, están transformando la atención al cliente, ofreciendo respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios.
  • Finanzas y banca: La IA se utiliza para la detección de fraudes, la gestión de riesgos, el trading algorítmico y la asesoría financiera automatizada.

 Impacto en el Futuro Próximo:

  • Integración más profunda en la cadena de valor: La IA se integrará aún más en todas las etapas de la cadena de valor, desde la investigación y desarrollo hasta la producción y distribución.
  • Expansión en sectores tradicionales: Sectores que han sido más lentos en adoptar la IA, como la agricultura y la manufactura, comenzarán a ver transformaciones más significativas impulsadas por la tecnología.
  • Ética y regulación: A medida que la IA se convierta en una parte integral de la economía digital, surgirán debates y regulaciones sobre ética, privacidad, sesgo y transparencia.
  • Empleo y capacitación: Si bien la IA creará nuevos empleos y oportunidades, también desplazará ciertos roles. Esto requerirá una reconfiguración en la formación y capacitación laboral para adaptarse a un mercado laboral en evolución.
  • IA explicativa: A medida que las decisiones basadas en IA se vuelvan más críticas, crecerá la demanda de modelos de IA que no solo predigan sino que también expliquen sus decisiones de manera comprensible.
  • Interacción humano-máquina: Se espera que las interfaces y la interacción entre humanos y máquinas se vuelvan más intuitivas y naturales, posiblemente a través de avances en realidad virtual, aumentada y sistemas de respuesta emocional.
  • IA en ciberseguridad: La IA jugará un papel crucial en la detección proactiva de amenazas y la respuesta a incidentes, pero también surgirán desafíos en términos de ataques impulsados por IA.

 Riesgos asociados

Así como existen beneficios por la implementación de IA, también hay riesgos asociados con su uso, que deben tenerse en cuanta par maximizar el valor que aporta a los negocios. Entre estos riesgos encontramos:

  • Seguridad de datos: La recopilación y análisis de grandes cantidades de datos plantea riesgos significativos en términos de privacidad y seguridad de datos.
  • Sesgo algorítmico: Si los datos de entrenamiento están sesgados, las decisiones automatizadas pueden perpetuar o incluso exacerbar estas inclinaciones.
  • Costos de implementación: A pesar de que el costo de la tecnología de IA ha disminuido, la inversión inicial y el mantenimiento pueden ser significativos para las PYMES.

A continuación encontraremos algunos ejemplos de uso de IA en PYMES

  • Chatbots para servicio al cliente: Empresas de comercio electrónico implementan chatbots para responder preguntas frecuentes de clientes, reduciendo tiempos de espera y costos de soporte.
  • Herramientas de gestión de relaciones con clientes (CRM) basadas en IA: Estas herramientas pueden predecir las necesidades de los clientes y sugerir acciones para mantener relaciones sólidas.
  • Análisis predictivo para inventarios: La IA puede prever la demanda de productos y optimizar los niveles de inventario, reduciendo el exceso de stock y mejorando la rotación de productos.

Importancia de Implementar un Sistema de Gestión de IA Basado en la Norma ISO/IEC 42001

La norma ISO/IEC 42001 proporciona un marco para establecer, implementar, mantener y mejorar continuamente un sistema de gestión de IA. Esta norma ayuda a las PYMES a:

  • Gestionar riesgos: Identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados con la implementación y operación de sistemas de IA.
  • Cumplir con regulaciones: Asegurar que las prácticas de IA cumplan con las leyes y regulaciones locales e internacionales sobre privacidad y protección de datos.
  • Mejorar la confianza: Demostrar a clientes y socios comerciales el compromiso con prácticas éticas y seguras de IA.
  • Optimizar recursos: Aprovechar de manera más efectiva los recursos disponibles y maximizar el retorno de inversión en tecnologías de IA.
  • Establecer controles que permitan maximizar los beneficios en favor del negocio y disminuir los riesgos.

Para las PYMES dispuestas a transitar en el mundo cambiante de la transformación digital, la IA ofrece oportunidades sin precedentes para el crecimiento y la innovación. Sin embargo, es crucial abordar los desafíos asociados con su implementación de manera proactiva. Adoptar un enfoque sistemático y basado en normas como la ISO/IEC 42001 no solo puede mitigar los riesgos sino también maximizar los beneficios de la IA, asegurando un futuro sostenible y competitivo para las PYMES en la economía digital.

 

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Hoy, las soluciones digitales basadas en la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learging (ML) es un elemento crucial del presente y futuro de la tecnología en la que hoy todos estamos inmersos. Y es que se trata de una tecnología disruptiva que poco a poco está transformando los procesos de negocio, la operación de las empresas y la manera en que se gestionan los gobiernos, además de la forma en que las personas se relacionan y realizan sus actividades diarias.

En la era digital actual, los datos son generados desde cualquier dispositivo conectado a las redes empresariales y a Internet, tanto al interior como en el exterior de las organizaciones, por lo que es indispensable contar con una la infraestructura de red ágil e interconectada para satisfacer las demandas y los requisitos de las aplicaciones habilitadas para IA, tanto para la gestión de los sistemas como para el procesamiento de los datos.

Lo anterior significa que es necesario que las organizaciones tengan la capacidad de almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera efectiva. Además, la IA puede requerir una mayor capacidad de procesamiento y una mayor potencia de cómputo, lo que se traduce en una infraestructura digital robusta y preparada para los desafíos actuales y futuros.

A nivel empresarial, la IA hace que sectores tan múltiples y variados como la medicina, la economía, la educación, los servicios públicos, la ciencia, el marketing, el transporte, la seguridad, el servicio al cliente, la logística, el desarrollo de productos y un largo etcétera comiencen a analizar datos que se transforman en información de valor para optimizar sus procesos.

Las soluciones de IA ofrecen a las empresas herramientas que mejoran la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la competitividad de estos negocios. Considerando que, en México, de acuerdo con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), las micro, pequeñas y medianas empresas (Mipymes) representan 98.1% del total de negocios del país; que en total aportan cerca de 52% del Producto Interno Bruto (PIB), y que generan más de 70% de los empleos a nivel nacional, si éstas aprovechan la IA y registran crecimientos, la economía mexicana se verá favorecida.

Una de las áreas en las que la IA puede ser especialmente beneficiosa para las Pymes es la automatización de tareas. A través de algoritmos inteligentes, las empresas pueden mecanizar procesos repetitivos y tediosos, lo que permite ahorrar tiempo y recursos. Esto ayudará liberar a los empleados para que se enfoquen en tareas de mayor valor, como la innovación, el desarrollo de productos y la atención al cliente.

Sin embargo, la adopción de la IA también representa nuevos desafíos, especialmente en términos de infraestructura tecnológica, protección de datos, ciberseguridad y hasta ética.

Está claro que la IA ofrece beneficios como la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y proporcionar información de valor para optimizar los procesos y tomar decisiones más informadas. Además de automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo valioso para que las personas se enfoquen a tareas más importantes y estratégicas.

Es crucial tener en cuenta que, aunque la Inteligencia Artificial ofrece numerosos beneficios, no podemos depender exclusivamente de ella. La intervención humana sigue siendo esencial para tomar decisiones éticas y comprender el contexto en el que se aplican estas tecnologías. Además, es imperativo abordar las preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad de los datos y la equidad en el acceso y el uso de la tecnología de IA. La transparencia y la responsabilidad son fundamentales en la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial en cualquier negocio.

Al implementar estratégicamente soluciones de IA en áreas clave como el marketing y la comunicación, la atención al cliente y el análisis de datos, las PyMEs no solo optimizan sus operaciones, sino que también construyen relaciones más sólidas con los clientes y obtienen una ventaja competitiva significativa en el mercado actual. Aquellas empresas que abrazan la Inteligencia Artificial prosperarán y liderarán la próxima ola de innovación y crecimiento empresarial.

El rol que representan hoy los Centros de Datos en los planes de crecimiento y expansión de los negocios es de gran importancia para México como la segunda economía más importante en América Latina y la adopción e inversión de infraestructura digital está siendo impulsada por el cómputo en la Nube, la implementación de IA, Internet de las Cosas (IoT), Big Data, estrategias de transformación digital, implementación de redes 5G, cultura de juegos e iniciativas de Ciudades Inteligentes.

La industria de los Data Centers en México se enfrenta a grandes desafíos y actualmente la Asociación Mexicana de Data Centers (MEXDC) se centra en los más críticos como son: Regulación, Energía, Sustentabilidad y Talento. Estamos coordinando los esfuerzos y experiencia de los asociados e impulsar el crecimiento tecnológico de México.

Desde la MEXDC estamos unificando todas las acciones de las empresas nacionales y de aquellas con presencia local que participan en la Industria de Centros de Datos. No se trata de una Asociación para competir, sino para unir e impulsar el crecimiento de la economía digital y acelerar las estrategias de transformación de las empresas en México.

En definitiva, la dinámica de hacer negocios en todo el mundo continúa cambiando y evolucionando, y los líderes digitales enfrentan nuevos retos todos los días. Estamos en el momento preciso en que su efecto expansivo está llegando de manera contundente a la superficie de la conciencia pública (gracias a avances sumamente revolucionarios y relevantes) y, como puede vislumbrarse, aún hay mucho camino para avanzar. ¿Qué podemos esperar? Permanezcamos atentos, porque el campo de posibilidades es inmenso.

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La transformación digital es un tema de gran relevancia en México, pero hay aspectos menos discutidos que merecen atención. A continuación, exploramos algunas opiniones no tan populares sobre la transformación digital en el país, abordando retos, oportunidades y acciones concretas que pueden tomarse al respecto.

 El país enfrenta desafíos y riesgos palpables en torno a esta temática, mencionaré tres que tienen gran relevancia y que se deben mitigar para lograr una digitalización en sectores tanto tradicionales como de innovación. Sin embargo, estas dificultades también se convierten en oportunidades para innovar y mejorar la competitividad, como lo demuestra el potencial de expansión de empresas mexicanas hacia nuevos mercados gracias a la digitalización, entre otros logros que se ven a continuación.

 1. Brecha digital: Aunque la tecnología avanza rápidamente, muchas regiones en México aún carecen de acceso a internet de calidad, lo que limita la adopción de la transformación digital en comunidades marginadas. Desde la perspectiva de interés público es clave que los gobiernos puedan implementar acciones concretas para avanzar en la digitalización de municipios, ciudades y estados [1].

 2. Educación y capacitación: La falta de educación digital adecuada es un desafío importante. Muchas personas, especialmente en sectores más tradicionales, no tienen las habilidades necesarias para aprovechar al máximo las tecnologías digitales. Cuando se subsana este reto se puede lograr impulsar la innovación en las empresas mexicanas, permitiéndoles competir de manera más efectiva en el mercado nacional e internacional, en los gobiernos, implementando proyectos que permitan toma de decisiones con base en datos, entre otros [2].

 3. Costos y recursos: Para muchas empresas, especialmente las MiPyMEs, el costo de invertir en tecnología y capacitación puede ser prohibitivo, lo que dificulta la adopción de la transformación digital. Sin embargo, la automatización de procesos y la digitalización de tareas pueden mejorar significativamente la eficiencia operativa de las empresas, reduciendo costos y aumentando la productividad [3].

      

Conclusiones/ palabras finales

 En conclusión, la transformación digital en México presenta desafíos significativos, pero también ofrece oportunidades emocionantes para el crecimiento y la innovación. Con un enfoque estratégico y acciones concretas, México puede aprovechar al máximo los beneficios de la transformación digital y mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos.

 

Referencias:

[1] Lee la Guía de Transformación Digital: Datos y Nuevas Tecnologías - Introducción para Gobiernos Municipales, creada por PIT Policy Lab y la Embajada Británica en México.

[2] Aprende acerca de ¿Cómo hacer uso responsable de la inteligencia artificial? en este curso desarrollado por el BID y C Minds.

[3] Revisa el repositorio digital del programa REDi Datatur, llevado a cabo por la Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología, en el que MiPyMEs del sector turístico pudieron acercarse a temas de digitalización, datos, IA, entre otros.

 

 

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En el mundo del “retail” o venta al por menor, las empresas que distribuyen productos a través de camionetas o camiones ya sean propios o rentados, tienen el reto de ser lo más eficientes posible a fin de minimizar costos de distribución y mantenerse competitivos. Esto es especialmente cierto en empresas MIPyMEs que en nuestro país distribuyen una gran cantidad de productos empezando por alimentos como Abarrote, Bebidas, Pan, Cerveza, Hielo, Café, Dulces, Lácteos, etc. Estas empresas son quienes hacen posible que en el supermercado o en la tienda de la esquina encontremos, a la mano, una diversidad de productos para nuestra comodidad en particular y mueven la economía en general.

 

Cuando un transporte de reparto llega a un Punto de Venta (o PDV) para intentar dejar o vender producto, puede encontrar una de 3 situaciones:

 

1) El estante, anaquel o refrigerador está lleno. Por tanto, se ha realizado una Parada en Falso porque no se realizará ninguna venta.

2) El estante este semi lleno (o semi vacío según el punto de vista de cada uno), lo que implica que en el mejor de los casos se realizará una venta parcial de producto, y

3) El anaquel esta vació, en cuyo caso es una situación “ideal” porque se realizará una venta completa.

 

En los 2 primeros casos, logísticamente estamos desperdiciando recursos (Combustible, Tiempo Operador, Mantenimiento y además generamos tráfico y contaminación de forma innecesaria). El tercer caso parecería la mejor situación, pero los gerentes de ventas saben que en realidad es el peor escenario porque, aunque haremos venta completa, encontrar un anaquel vació es sinónimo de que ya se perdieron algunas ventas. ¿Cuánto tiempo estuvo vacío? ¿Cuántos clientes perdimos? ¿Los clientes optaron por producto de la competencia? Para los empresarios MIPyMEs, en general perder ventas es un problema mucho mayor que el costo de una logística no óptima. Esta percepción es relativa y al parecer se debe a que las ventas son más fáciles de medir comparadas a la contabilización de los costos logísticos, ya que el cálculo implicaría tener, de forma precisa, datos minuto a minuto sobre: distancias, tiempos de traslados, estado del vehículo, gasto en combustible, clima (frio, calor, lluvia), tráfico, etc., y eso generalmente no se tiene monitoreado.

 

El esquema que normalmente usan las empresas que distribuyen productos a diversos PDVs es la programación de rutas fijas de reparto por área o secciones de una ciudad. De esta forma, una de las metas de los vendedores es cumplir con la agenda que en promedio es de entre 40 a 70 PDVs (dependiendo del tipo de producto) por jornada laboral. Esto se hace así para maximizar, en lo posible, la posibilidad de ventas.

 

Ahora, cambiando este mecanismo de rutas normalmente fijas, sugerimos un esquema distinto en donde la logística de distribución debería ser una actividad dinámica, las rutas no serían preestablecidas, sino reprogramadas diariamente en el sentido de moverse solo a los puntos de venta que requieren producto porque los anaqueles están casi vacíos en ese momento. Si existiera la forma de conocer el estado de cada anaquel en los puntos de venta en tiempo real, la logística de distribución pudiera también adaptarse continuamente haciendo que los camiones lleguen, sin paradas en falso, muy a tiempo justo antes de que el anaquel se quede vacío y con ello, evitar el perder ventas. En realidad, esa forma de tener ojos en todos los puntos de venta todo el tiempo, si existe y, de hecho, una de las mejores soluciones para este tipo de problemáticas son las tecnologías de Internet de las Cosas (IOT) y de Inteligencia Artificial (IA). Con la primera podemos tener sensores en cada anaquel para que nos avisen cuando alcanzan un punto de reorden y la segunda para calcular dinámicamente rutas de distribución que sean óptimas en cuanto a uso de recursos de transporte indicando: a) Qué camiones deben salir a reparto, b) Con cuanta carga y c) en que Secuencia de tal forma que 1) no se pierdan ventas y 2) los costos logísticos se abatan.

 

El siguiente esquema ejemplifica el cambio de estrategia de reparto logístico de productos en distintos PDVs:

 

 

Para estos casos el IOT, a través de sensores de distancia (ultrasónicos o Lidar), sensores de peso (celdas de carga) o cámaras (con procesamiento digital de imágenes) y operaciones simples, puede actualizar el estado de cada anaquel en una plataforma centralizada. Con esta información, un software es capaz de distinguir puntos de atención urgente. También puede “ver” el comportamiento histórico de cada PDV y en general el movimiento de la demanda en tiempo real. Por otro lado, la IA, a través de algoritmos de optimización de rutas y pronóstico de ventas puede calcular automáticamente todos los detalles de entregas (camiones disponibles en ese momento, peso que soporta c/u, volumen máximo, secuencia de entrega PDV por PDV, etc.) que minimicen todos los costos de operación. Una buena implementación debe permitir generar una solución óptima y válida en pocos minutos permitiendo con ello incluso hacer simulación de distintos escenarios como ajustar eficiencia de uso de combustible, capacidad y/o disponibilidad de equipos de transporte para un momento en específico.

 

 

Un caso real para la industria de Fabricantes de Hielo en Bolsa en México

 

En 2017, después de tres prototipos fallidos, en un cuarto intento, se logró crear un equipo IOT que funcionó adecuadamente para detectar el nivel de contenido en Conservadores de Hielo en Bolsa.  Los fabricantes de Hielo son MIPyMEs poco “observados”, excepto, por ejemplo, cuando en época de calor, no encontramos Hielo en la tienda de conveniencia más cercana. Hasta ese momento reflexionamos que esa industria existe. Un equipo que “vea” el contenido y avise al fabricante que el conservador se encuentra casi vacío, y con ello, se pueda programar con anticipación el resurtido de producto, es el logro con un dispositivo IOT que se creó y se validó con un fabricante de Hielo en Bolsa en la ciudad de Querétaro. El Hardware, Firmware y Software de optimización de rutas por IA se desarrolló y se probó de forma exitosa. Este es un ejemplo concreto de la tecnología de IA y de IOT aplicado al caso de distribuidoras de Hielo en Bolsa en México. Solo para referencia de esta industria, en una ciudad promedio, un fabricante de Hielo en Bolsa surte a mas de 10 mil PDV que incluyen todas las tiendas de conveniencia, supermercados, restaurantes, hoteles, clubes, etc. Cada empresa suele tener entre 5 a 50 camiones de reparto y con frecuencia no se dan abasto en los recorridos programados. En estas pruebas en el 2017, participaron fabricantes de Hielo en Querétaro, Puerto Vallarta y Monterrey. Este proyecto integral de IOT (Sensado, Transmisión, Plataforma Web y Optimización de rutas) está protegido por una patente mexicana a nombre de Alejandro Madariaga como inventor.

 

En su momento uno de los principales fabricantes de electrónica de clase mundial para autopartes comercialmente conocida como CLARION [1] ofreció la inversión necesaria para manufacturar de forma masiva el producto. CLARION pertenecía a la firma Japonesa HITACHI [2] en ese momento y creó en San Juan del Río Querétaro, su nueva área para soluciones de Internet de la Cosas. A esta planta de manufactura le tomó casi 10 meses acondicionar una línea de producción para este producto IOT para Hielo en Bolsa. De manera no afortunada para el proyecto, CLARION fue adquirida poco después por la firma francesa FAURECIA [3] y eliminó la iniciativa de IOT por lo que la evolución de la solución se detuvo abruptamente.

 

En el siguiente esquema se muestra el esquema de operación de la solución completa:

 

 

 

Durante su etapa de validación, los distribuidores de Hielo se acomodaron al uso de la solución mediante la consulta del estado de sus conservadores de hielo muy de madrugada para saber en donde y que volumen requerían para no dejar sin productos sus PDV al iniciar el día. Ese faltante de producto se cargaba en los camiones necesarios y hacían rutas específicas sin paradas en falso y con ventas al 100% en todos los puntos. Con esto se garantizaban el aumento de ventas (por el solo hecho de nunca dejar vacío ningún conservador), que, de acuerdo con los estimados de los propios fabricantes, este aumento era de entre el 4 y el 7%.

 

La Inteligencia Artificial Aplicada

 

Uno de los componentes más importantes de esta solución, además de los dispositivos IOT, es el software de optimización de la red de distribución de producto para este mercado. El software contempla variables como:

 

1)    

Camiones disponibles en el momento de la asignación de rutas,

2)     Capacidad y rendimiento de c

3)     Acceso a la plataforma IOT que monitorea el nivel de hielo de cada PDV en tiempo real,

4)     Georeferencia de todos los PDVs,

5)     Ponderación de prioridad de políticas a respetar en la solución (por ejemplo: Una solución podría asignar una flota ideal que surta todos lo PDVs con bajo nivel y llenarlos al 100% usando una flota de 15 vehículos en este momento. Simultáneamente, puede haber una solución alterna en donde una flota de 10 camiones surte los mismos PDVs, pero al 90%).

 

En esta última consideración siempre hay un gerente que puede decidir entre soluciones viables dependiendo de la disponibilidad de operadores, ayudantes, días festivos con calles cerradas, etc., variables que un software no podrá tomar en cuenta porque al final se trata de una actividad humana.

 

Dentro de la IA, el mejor método para este tipo de soluciones son los Algoritmos Genéticos [4] que lidian bien con problemas multivariables complejos y aproximan soluciones bajo una serie de restricciones mediante búsquedas entre literalmente miles de combinaciones de posibles escenarios. Lo anterior evita que personal altamente especializado en cálculos destine horas de trabajo solo para una posible solución. La IA nos puede dar varias alternativas en pocos segundos si el problema (el descrito o algún otro modelo de optimización) está bien planteado y se desarrolla (una sola vez) con personal calificado especialista en estas tecnologías de optimización. Las siguientes pantallas ejemplifican la operación de este módulo de IA de optimización por Algoritmos Genéticos para este caso específico:

 

 


 

Otras aplicaciones de la IA en la industria en México

 

Sistemas de detección de defectos por visión computacional, Sistemas de Programación de Producción a Detalle, Sistemas de mantenimiento preventivo en procesos o máquinas por monitoreo continuo y diagnóstico proactivo y Sistemas Expertos para guiar al personal a solucionar problemas que acaban de ocurrir son algunos de los muchos otros ejemplos de sistemas basados en técnicas de IA que se han aplicado exitosamente en la industria en México en los últimos 20 años.

 

 

 

¿Qué sigue?

 

En el caso específico del mercado de Hielo en Bolsa, aunque la solución ya ha fue probada, y estando ya en etapa de equipo listo para el mercado, la iniciativa se detuvo en su momento por las razones ajenas a la iniciativa que ya se expusieron.

 

Dice un proverbio Chino que la mejor forma de predecir el futuro, es crearlo. Este caso, la solución puede generalizarse con muchas otras empresas fabricantes y distribuidoras de diversos productos y con ello ayudar a mejorar su rentabilidad y al mismo tiempo disminuir tráfico y contaminación de las grandes ciudades (lo cual no es tema menor). Con esta idea, iniciamos el 2024, en alianza empresarial conjunta entre dos empresas Jaliscienses Assetel y Solutions 4 IOT la renovación de esta iniciativa para concretar, mejorar y tener listo al mercado local, nacional e internacional esta solución que, por ahora, es específica para Hielo en Bolsa. En esta versión, con muchas lecciones aprendidas sobre el Hardware, Firmware y Software del sistema y abatiendo costos de implementación tendremos listo en breve un producto muy competitivo basada en tecnología mexicana.

 

Productos de otra naturaleza serán cubiertos paulatinamente contribuyendo a que las empresas que incluyen logística de distribución de sus productos puedan mejorar sus negocios y sus servicios sin la necesidad de hacer grandes inversiones, lo cual normalmente sucede cuando se intenta traer tecnología de otros países.

 

En Assetel y sus nuevos aliados estratégicos tenemos la capacidad de crear soluciones tecnológicas competitivas a medida de las problemáticas de países como México usando tecnologías como el IOT y la IA.

 

 

 Referencias:

 

[1] CLARION                          Electrónica Clarion, SA de CV, Planta I. San Juan del Río, Querétaro.

[2] HITACHI                           Hitachi Ltd. Fundada en 1920, Tokio Japón.

[3] FAURECIA                        Faurecia Clarion Electronics, Fundada en 2019, Japón.

[4] Algoritmos Genéticos         Adaptation in Natural and Artificial Systems”, John Holland, Michingan University, 1975

 

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Estamos frente al comienzo de una nueva era, la 5a. Gran Revolución, llamada también “ACELERACIÓN DE LA DISRUPCIÓN”, que es la convergencia de tecnologías y la fusión del humano con las máquinas. Este cambio civilizatorio ya está siendo el más grande de nuestra historia. En los próximos 6 años veremos la ruptura de nuestros fundamentos y el colapso de todos los sistemas como los conocemos hoy. 

 

Con esta nueva era, también comienza la realidad VICA (Volatilidad,  Incertidumbre, Complejidad y Ambigüedad), término que usó el sociólogo Zygmunt Bauman refiriéndose a la realidad que experimentaríamos los seres humanos tras el rompimiento de los actuales sistemas políticos, económicos, religiosos y sociales.

 

Hoyla evolución de los algoritmos, la escala del poder de cómputo, la asequibilidad de la tecnología y los billones de datos disponibles, hacen que la predicción de Alan Turing sea una realidad: La llegada de la Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta disruptiva que está impactando de manera radical, exponencial y continua en prácticamente todos los aspectos. Los últimos tres años, con la llegada de ChatGPT son el ejemplo: en 2022 la palabra del año según la FundèuRAE fueron dos: “Inteligencia Artificial”, el New York Times nombró a 2023 como el año de la Inteligencia artificial y 2024 será el año de su consolidación; un año en el que nos enfrentaremos a un debate ético y regulatorio muy profundo.

 

A partir de este año, empezaremos a ver cada vez más casos de uso e implementación de IA en distintos sectores. Esto no es ninguna casualidad porque existe un incentivo muy importante: se espera que la IA genere 4.4 trillones de dólares anuales en productividad

[1]

(que es la eficiencia de uso de recursos, medido con la relación entre la producción y los recursos utilizados en la misma), empujando el crecimiento económico  hasta 13 billones de dólares en valor agregado a la economía mundial

[2]

(en otras palabras, utilidad).

 

En los próximos cinco años, 49% de los empleos en el mundo cambiarán debido a la transformación de la industria, principalmente por la IA. En México, la OCDE proyecta que para el año 2030, el país necesitará alrededor de 5.8 millones de profesionales con habilidades en Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM, por sus siglas en inglés). Sin embargo, actualmente solo tenemos 1.7 millones de estudiantes en áreas STEM.

 

La ONU, aseguró que para 2050, 75% de los trabajos estarán relacionados con estas áreas. Este dato es relevante porque estamos frente a la enorme oportunidad de impulsar el crecimiento económico del país y, específicamente, de potenciar a todas las MIPyMES mexicanas. Aprovechemos nuestra posición geográfica estratégica y nuestro bono demográfico único - la población de nuestro país en edades productivas superan en cantidad a las personas económicamente dependientes como los niños y personas mayores.

 

Las MIPyMEs son el motor de nuestra economía, representando 99.8% de las empresas en México

[3]

, estas generan 72% del empleo

[4]

y 52% del PIB. Desafortunadamente, a pesar de su importancia, se enfrentan a grandes desafíos, especialmente en términos de competitividad y adaptación a la economía digital.

 

Cambiar de paradigma es un reto. Sin embargo, de acuerdo con Deloitte, 96% de las organizaciones en el mundo utilizan la IA en al menos un proceso o iniciativa importante

[5]

. Las pequeñas y medianas empresas pueden ser las grandes ganadoras de esta nueva era, al combinar la mente humana con la tecnología pueden acelerar su crecimiento y competir con empresas de mayor tamaño. La Inteligencia Artificial podría nivelar el terreno de juego entre las empresas multinacionales y las MIPyMEs mexicanas.

 

No podemos dejar de lado a todas aquellas que no han implementado la Inteligencia Artificial en sus negocios y empresas. Un estudio publicado en 2022 por Frontiers reveló que son dos los obstáculos principales. El primero es la preparación de las empresas, es decir, la falta de recursos financieros, talento y la infraestructura necesaria para la implementación de la IA. El segundo se refiere a los retos técnicos a los que se enfrentan las empresas, como la complejidad de integrar la tecnología con los sistemas heredados existentes, así como los riesgos éticos y de confianza.

 

Por ello, la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA) un mecanismo multiactor que tiene como misión reconocer y fortalecer el ecosistema de inteligencia artificial en México con una perspectiva integral, plural y multidisciplinaria, ha trabajado desde hace más de 10 meses en 4 pilares, uno de ellos es la capacitación y concientización. Hemos impartido talleres gratuitos para que nuestras pequeñas y medianas empresas aprovechen los beneficios de la IA para impulsar sus emprendimientos.

 

Las grandes transformaciones no suceden de un día a otro, son la suma de factores que generan el punto de inflexión. Stephen Hawking dijo que la inteligencia artificial podría ser el evento más importante en la historia de nuestra civilización. Será lo mejor o lo peor que haya pasado en la historia de la humanidad, depende de nosotros que sea utilizada en beneficio del ser humano y su bienestar.

 





[1]

O´Brien,M.(2024).Hacia una recomendación ética de regulación de IA. https://www.youtube.com/watch?v=_97t76wM4Vo

[2]

Las promesas y los desafíos de la era de la inteligencia artificial. (2018, October 15). McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/the-p...

[3]

Martinez, S. (2023, June 28). La importancia de las mipymes en la economía mexicana. https://mexicocomovamos.mx/expansion/2023/06/la-importancia-de-las-mipym....

[4]

INEGI (n.d.). Empleo y ocupación. https://www.inegi.org.mx/temas/empleo/

[5]

Tech Trends 2024. (n.d.). Deloitte México. https://www2.deloitte.com/mx/es/pages/technology/articles/tech-trends-20...

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