el 71 % de los consumidores espera que las empresas ofrezcan interacciones personalizadas. Y el 76 % se frustra cuando esto no ocurre.
Pero, ¿cómo se pueden ofrecer experiencias personalizadas en tiempo real sin acceso instantáneo a los datos de los clientes? Las decisiones retrasadas significan pérdida de compromiso, pérdida de ingresos y clientes frustrados.
El reto radica en implementar la inteligencia artificial con acceso a datos en tiempo real. Los desarrolladores tienen dificultades con la integración, los gestores de proyectos hacen malabarismos con flujos de trabajo complejos y los emprendedores tecnológicos buscan soluciones escalables.
Esta entrada de blog le mostrará cómo salvar la brecha, aprovechando los conocimientos basados en IA para tomar decisiones basadas en datos en el momento de la verdad, no después del hecho.
⏰ Resumen de 60 segundos
- La IA con acceso a datos en tiempo real se trata de obtener información inmediata, no solo de procesar datos rápidamente
- La IA en tiempo real garantiza que las empresas tomen decisiones basadas en información actual, no en tendencias pasadas, lo que permite precios dinámicos, recomendaciones personalizadas, etc.
- Los casos de uso clave incluyen la prevención del fraude impulsada por IA, la monitorización de pacientes, la optimización de inventario y el mantenimiento predictivo
- La implementación de la IA con datos en tiempo real requiere metas claras, las fuentes de datos adecuadas, modelos de IA optimizados, supervisión continua y una gestión de proyectos estructurada
- Las herramientas de ClickUp ayudan a los equipos a realizar un seguimiento de las métricas en tiempo real, a automatizar los flujos de trabajo y a agilizar la colaboración, garantizando que los proyectos de IA sigan su curso
- Las empresas que utilizan IA en tiempo real obtienen una ventaja en eficiencia, ahorro de costes y reducción de riesgos, mejorando todo, desde las cadenas de suministro hasta la ciberseguridad
¿Qué es el acceso a datos en tiempo real para la IA?
El acceso a datos en tiempo real para la IA no consiste solo en acceder a los datos rápidamente, sino en obtener los datos correctos en el momento adecuado para alimentar decisiones inteligentes en tiempo real.
Piense en ello como si le diera a su IA un flujo constante de información actualizada al minuto, lo que le permite adaptarse y reaccionar dinámicamente. Esto está muy lejos de las implementaciones tradicionales de IA que se basaban en instantáneas de datos obsoletos de datos indexados y almacenados.
Hoy en día, se trata de captar el pulso de los usuarios y de la empresa en tiempo real.
📌 Tomemos a Netflix, por ejemplo. Su motor de recomendaciones basado en IA no espera a los informes semanales de audiencia, sino que se adapta al instante en función de lo que los usuarios ven, pausan u omiten.
Esta personalización en tiempo real mantiene a los usuarios comprometidos, reduce la rotación y aumenta la retención. Compárese esto con la televisión por cable tradicional, donde las decisiones de programación se basan en valoraciones obsoletas de Nielsen u otras.
O imagina un sistema de detección de fraudes que señale una transacción financiera sospechosa basándose en el comportamiento del cliente antes de que se complete, o un chatbot de atención al cliente que ofrezca asistencia de forma proactiva basándose en las señales de frustración en tiempo real del usuario.
Estas son las funciones que diferencian a los sistemas verdaderamente inteligentes de los anticuados y reactivos.
💡 Consejo profesional: No todos los datos deben procesarse en tiempo real. Un error común es sobrecargar los modelos de IA con datos en vivo, lo que puede crear problemas de latencia. Priorice las métricas de alto impacto, como los puntos de abandono de clientes en una app, aplicación o fluctuaciones en el rendimiento de los anuncios, y procese los datos menos críticos a intervalos programados.
Por qué los datos en tiempo real son importantes para la IA
La IA se nutre de patrones, que a menudo son dinámicos y cambian con cada interacción del usuario, fluctuación del mercado o cambio operativo. Los datos estáticos e históricos pueden proporcionar una base, pero la información en tiempo real permite a la IA adaptarse, aprender y tomar decisiones rápidas cuando más importa.
👉🏼 Considere el modelo de precios dinámicos de Amazon. El gigante del comercio electrónico no solo fija los precios en función de las ventas de ayer, sino que los ajusta constantemente en función de factores en tiempo real como los precios de la competencia, los niveles de inventario y la demanda actual.
Aparte de la velocidad, las entradas en tiempo real suelen incluir contexto. El contexto es crucial para que la IA entienda el «por qué» o la «intención» detrás de los datos.
Por ejemplo, saber que un usuario acaba de hacer clic en un producto específico es valioso, pero saber lo que hizo justo antes de ese clic (por ejemplo, buscar un término relacionado, comparar productos similares o sustitutos) proporciona un contexto mucho más rico para que su IA personalice la experiencia.
En sus proyectos, el análisis predictivo basado en IA podría traducirse en la optimización de campañas publicitarias basadas en datos actuales de usuarios, la personalización de recomendaciones de productos basadas en el comportamiento de navegación en tiempo real, o incluso la predicción de fallos de equipos antes de que ocurran mediante el análisis de datos de sensores en tiempo real.
Este nivel de capacidad de respuesta solo es posible utilizando IA con acceso a información en tiempo real, lo que puede suponer una enorme ventaja competitiva, especialmente en sectores como la sanidad, las finanzas y la logística, donde la información en tiempo real puede suponer diagnósticos más rápidos, decisiones de inversión más inteligentes o una gestión más eficiente de la cadena de suministro.
👀 ¿Sabías que...? Más del 90 % de los gestores de inversiones utilizan o planean utilizar la IA, y el 54 % ya la integra en sus estrategias. La IA ayuda a analizar grandes cantidades de datos financieros, identificar patrones y tomar decisiones informadas, transformando así la gestión de inversiones.
Ejemplos de aplicaciones de IA que utilizan datos en tiempo real
Las empresas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático e IA para dominar el procesamiento de datos en tiempo real obtienen una ventaja competitiva al mejorar la precisión, la velocidad y la experiencia del usuario.
Estos son algunos casos de uso sólidos de la IA en acción en diversos sectores:
1. Servicios financieros: detección de fraude en tarjetas de crédito de Mastercard
Cada segundo, millones de transacciones fluyen a través de las redes de pago globales.
💰 El sistema de detección de fraudes basado en IA de Mastercard analiza las transacciones en tiempo real y señala las actividades sospechosas antes de que se pierdan los fondos.
A diferencia de la detección de fraude tradicional, que se basa en el análisis a posteriori, la IA en tiempo real coteja los patrones de compra, la geolocalización y los datos del dispositivo en milisegundos para aprobar o rechazar una transacción.
2. Sanidad: monitorización de pacientes en tiempo real
En los hospitales, los segundos pueden marcar la diferencia entre la vida y la muerte. Los sistemas de monitorización de pacientes con IA analizan continuamente datos como los signos vitales, los resultados de laboratorio y el historial médico para detectar los primeros signos de deterioro.
En lugar de esperar a que el personal de enfermería realice controles periódicos, los asistentes virtuales con IA alertan al personal médico de inmediato si la condición de un paciente empeora, lo que acelera la toma de decisiones y permite intervenciones más rápidas para salvar vidas.
🩺 Philips IntelliVue Guardian es un sistema basado en IA que monitoriza los signos vitales de los pacientes en tiempo real en las salas generales. Los hospitales lo utilizan para prevenir ingresos en la UCI al permitir intervenciones oportunas.
3. Venta al por menor: gestión de inventario impulsada por IA
Los sistemas de IA en el comercio minorista realizan un seguimiento de los datos de ventas en tiempo real de miles de tiendas para ajustar dinámicamente las decisiones de producción y reabastecimiento, mejorando la eficiencia operativa y la liquidez.
En lugar de esperar a los informes trimestrales, el sistema repone las existencias más populares antes de que se agoten, lo que reduce los desabastecimientos y las pérdidas de ventas.
🤖 Amazon emplea más de 8 robots con IA como Proteus y Sparrow para gestionar el inventario en los almacenes de forma autónoma. Estos robots optimizan las rutas, garantizan un almacenamiento y una recuperación eficientes y mejoran la precisión en la gestión de los pedidos.
4. Fabricación: fábricas inteligentes de Siemens
📊 Siemens aprovecha el análisis predictivo basado en IA en tiempo real en sus fábricas inteligentes para detectar fallos en los equipos antes de que ocurran. Su producto de mantenimiento predictivo se integra con las fuentes de datos de un fabricante y utiliza IA para analizar la información.
Los sensores del IoT transmiten continuamente datos de temperatura, vibración, refrigerante y presión, lo que permite a la IA predecir las necesidades de mantenimiento, desencadenar intervenciones oportunas y evitar costosas averías. ¿El resultado? Menos tiempo de inactividad y costes de mantenimiento, mayor eficiencia y millones ahorrados en reparaciones.
La IA en tiempo real es más que una mejora técnica: es una necesidad para las empresas. Ya sea para detectar ciberamenazas, mejorar la eficiencia operativa, optimizar las cadenas de suministro o personalizar las experiencias de los clientes, utilizar la IA sin tener en cuenta las aportaciones en tiempo real es como conducir mirando por el retrovisor.
A medida que las industrias continúen adoptando la IA, la implementación del acceso a datos en tiempo real decidirá quién lidera el mercado y quién se queda atrás.
Cómo implementar la IA con acceso a datos en tiempo real
Transformar la IA en una potencia en tiempo real requiere un proceso claro y viable, y confiar en las herramientas adecuadas y de alto rendimiento.
Hoy en día, los equipos pierden hasta un 60 % de su tiempo saltando de una herramienta a otra: buscando actualizaciones en Slack, buscando el último documento en Drive, sincronizando el progreso en un rastreador de proyectos y uniendo todo manualmente. Cada traspaso, comprobación de estado o archivo duplicado no es solo una pérdida de productividad, es una desconexión de datos.
ClickUp cambia eso. Es la app de Todo para el trabajo que reúne tus tareas, documentos y chats en una sola plataforma en tiempo real, para que tu equipo avance más rápido y tu IA sea más inteligente.
Porque la verdad es que la IA es tan poderosa como los datos a los que puede acceder, cuando puede acceder a ellos
En herramientas aisladas, la IA trabaja con información obsoleta o parcial. Una actualización de proyecto en una herramienta no se reflejará en un resumen de documento, y una conversación al chatear no influirá en la priorización de tareas. ¿El resultado? Perspectivas fragmentadas y automatización superficial.
Pero en ClickUp, donde tu trabajo, contexto y colaboración se encuentran en un solo lugar, la IA tiene el contexto completo y en tiempo real de lo que pretendes lograr. Eso significa que puede:
- Priorizar automáticamente el trabajo en función de las dependencias cambiantes
- Mostrar documentos relevantes durante la presentación de una tarea
- Resumir chatear con pleno conocimiento de los cronogramas de los proyectos
Y cada acción alimenta la siguiente. Cuanto más utilice ClickUp Brain, la IA nativa de ClickUp, más inteligente será su entorno de trabajo. Se trata de una inteligencia compuesta que acelera la forma en que los equipos planifican, colaboran y ejecutan.
Además de tener su propia IA potente, ClickUp también puede ayudarte a implementar tu sistema de IA y optimizarlo para trabajar con datos en tiempo real. Veamos cómo:
Paso 1: Definir objetivos claros, casos de uso y necesidades de datos
Antes de implementar un sistema de IA, debe saber qué quiere conseguir con él. ¿Busca predecir la demanda de los clientes, agilizar las operaciones o supervisar las métricas de rendimiento?
Los objetivos claros deben guiar su recopilación de datos. Alinee las metas de IA con los indicadores clave de rendimiento (KPI) como el crecimiento de los ingresos, la eficiencia operativa o la retención de clientes.
🔼 Cómo ayuda ClickUp: La función Metas de ClickUp te permite establecer objetivos medibles vinculados a tu proyecto de IA, como «aumentar la productividad personal en un 20 %»
Los paneles de ClickUp proporcionan una instantánea en tiempo real de métricas clave, como productividad, seguimiento del tiempo o distribución de la carga de trabajo, para que puedas hacer un seguimiento de cómo se alinea tu IA con esos objetivos.
Paso 2: Identificar o crear una infraestructura de datos escalable
La IA en tiempo real requiere canales de datos rápidos, fiables y escalables. Esto implica integrar arquitecturas basadas en eventos, computación en el borde y bases de datos de baja latencia para procesar flujos de datos en directo de manera eficiente.
La IA necesita un flujo constante de datos en tiempo real para trabajar su magia. Este paso implica identificar dónde residen o se mueven sus datos (sistemas CRM, dispositivos IoT, plataformas sociales o lagos de datos) y asegurarse de que se ingieren a la perfección en su configuración de IA.
🔼 Cómo ayuda ClickUp: Las integraciones de ClickUp conectan ClickUp con más de 1000 herramientas, incluyendo Google Analytics y CRM como HubSpot, lo que facilita la incorporación de flujos de datos en tiempo real a la herramienta.
Las Automatizaciones de ClickUp pueden procesar estos datos, como la actualización automática del estado de las tareas en función de las cifras de ventas entrantes, agilizando el desarrollo de proyectos de IA.
Paso 3: Elija las herramientas de IA y la infraestructura adecuadas
Su IA necesita una base sólida para manejar entradas en tiempo real. Esto significa seleccionar las herramientas SaaS adecuadas para procesar datos y una infraestructura (en la nube o local) que sea compatible con un rendimiento de baja latencia.
🔼 Cómo ayuda ClickUp: Las tareas de ClickUp garantizan que su equipo pueda asignar y realizar un seguimiento de las tareas de infraestructura y configuración en un solo lugar. Al mismo tiempo, las vistas personalizables (como los diagramas de Gantt de ClickUp ) mantienen claros los cronogramas, lo que aumenta la colaboración sin abrumarlo.
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📮ClickUp Insight: El 18 % de los encuestados quiere utilizar la IA para organizar su vida a través de calendarios, tareas y recordatorios. Otro 15 % quiere que la IA se encargue de las tareas rutinarias y el trabajo administrativo. Para ello, una IA debe ser capaz de: comprender los niveles de prioridad de cada tarea en un flujo de trabajo, ejecutar los pasos necesarios para crear tareas o ajustarlas y configurar flujos de trabajo automatizados.
La mayoría de las herramientas han trabajado uno o dos de estos pasos. Sin embargo, ¡ClickUp ha ayudado a los usuarios a consolidar hasta más de 5 apps, aplicaciones usando nuestra plataforma!
Experimente la programación impulsada por IA, donde las tareas y reuniones se pueden asignar fácilmente a espacios abiertos en su Calendario en función de los niveles de prioridad. También puede configurar reglas de automatización personalizadas a través de ClickUp Brain para manejar tareas rutinarias. ¡Dígale adiós al trabajo ajetreado!
Las integraciones de ClickUp con herramientas como Zapier también le permiten conectarse a plataformas avanzadas de IA.
Si necesita IA nativa en su entorno de trabajo, ClickUp Brain analiza información en tiempo real de sus tareas, documentos y chats. Puede hacerlo todo: generar resúmenes de tareas o documentos, sugerir mejoras para su redacción, crear contenido (texto e imágenes), redactar actualizaciones de proyectos, etc., mejorando su productividad general.
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Paso 4: Cree y pruebe su modelo de IA
Con el flujo de datos y las herramientas en su lugar, es hora de desarrollar su modelo de IA.
En primer lugar, limpia, transforma y explora tus datos utilizando herramientas como pandas, SQL o cuadernos. Esta fase es iterativa y requiere la colaboración entre ingenieros de datos, analistas y expertos en la materia.
A continuación, elija su algoritmo, entrene su modelo en el conjunto de datos elegido y ajuste los hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote, etc. Puede probar diferentes enfoques antes de decidirse por uno.
💡 Consejo profesional: Puede elegir entre herramientas como TensorFlow/Keras para el aprendizaje profundo, especialmente para imágenes o secuencias, PyTorch para investigación y modelos personalizados de aprendizaje profundo, y Hugging Face Transformers para crear modelos preentrenados para el procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Empiece poco a poco, pruébelo con datos en tiempo real y perfecciónelo en función de los resultados para garantizar que ofrece resultados precisos y oportunos.
🔼 Cómo ayuda ClickUp: Utiliza la experiencia en gestión de proyectos e IA de ClickUp aquí. Combina la gestión de proyectos y la IA para dividir el desarrollo en pasos, como «entrenar modelo» o «probar con datos en vivo», y asígnelos a tu equipo. Crea tareas enlazadas para evaluar cada modelo.
Utilice Campos personalizados para realizar un seguimiento de métricas de rendimiento como la precisión, el tiempo de formación y los riesgos de sobreajuste, y documente los pros y los contras de cada enfoque en ClickUp Docs de uso compartido.
Paso 5: Implementar y supervisar en tiempo real
Una vez probada, implemente su IA en el entorno real y supervise su rendimiento. La supervisión en tiempo real basada en IA garantiza que se adapte a los nuevos datos y cumpla sus metas sin desviarse del rumbo.
🔼 Cómo ayuda ClickUp: Las funciones de Automatización de ClickUp pueden alertar a tu equipo de anomalías (por ejemplo, «si la tasa de error es superior al 5 %, notificar al gerente»), mientras que ClickUp Brain proporciona actualizaciones instantáneas sobre incidencias, errores y comentarios en todo tu entorno de trabajo. Por último, puedes documentar nuevos aprendizajes y actualizaciones de conjuntos de datos en documentos con control de versiones.
Combinadas, las funciones anteriores de ClickUp proporcionan una forma sencilla y eficaz de dar vida a la IA en tiempo real en su empresa.
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Cómo ClickUp AI puede ayudar a gestionar datos en tiempo real para proyectos
Así es como ClickUp AI ayuda a gestionar eficazmente las entradas en tiempo real, manteniendo los proyectos en marcha y los equipos alineados.
1. Información instantánea a partir de datos de proyectos en tiempo real
ClickUp Brain extrae información en tiempo real de las tareas en curso para proporcionar visibilidad inmediata del estado del proyecto. Puede resumir el progreso, señalar los obstáculos o resaltar los elementos atrasados sin que usted tenga que buscar manualmente las actualizaciones.
⚙️ Cómo funciona: Imagine que está gestionando el lanzamiento de un producto. ClickUp Brain puede escanear actualizaciones de tareas en vivo —por ejemplo, un desarrollador acaba de marcar una función como «en curso» o un diseñador ha subido un nuevo archivo— y generar un resumen conciso de lo que está sucediendo ahora. Obtiene una instantánea de quién está trabajando en qué y dónde podrían estar surgiendo retrasos, todo basado en los datos más recientes.
Esto elimina el retraso de la (elaboración de) informes tradicionales, lo que le permite reaccionar a los cambios a medida que se producen y no después de que se hayan producido.
2. Automatización de actualizaciones con desencadenantes en tiempo real
Los datos en tiempo real basados en IA no son solo para ver, sino para actuar. ClickUp Brain utiliza entradas en directo para automatizar y optimizar los flujos de trabajo, manteniendo los proyectos en movimiento sin supervisión constante.
⚙️ Cómo funciona: Configura una automatización en la que, si el estado de una tarea cambia a «completada» en tiempo real (por ejemplo, se finaliza un borrador de marketing), ClickUp Brain notifica instantáneamente al siguiente miembro del equipo (como el editor) y crea una subtarea para su revisión.
La automatización vinculada a datos en tiempo real reduce los registros manuales y mantiene el impulso, especialmente en proyectos de ritmo rápido donde el tiempo es crítico.
🧠 Dato curioso: el 89 % de los empleados cree que las mayores ventajas de la IA son menos tareas repetitivas y más tiempo para dedicarse a un trabajo significativo.
3. Respuestas contextuales a partir de los conocimientos actuales
El entorno de trabajo de ClickUp aprovecha los datos en tiempo real mediante el procesamiento del lenguaje natural para responder preguntas o proporcionar información a demanda. Es como tener un asistente de proyectos que siempre está al día.
⚙️ Cómo funciona: Pregunte: «¿Qué novedades hay sobre la campaña del primer trimestre?»
ClickUp Brain analiza el estado actual de las tareas, los comentarios recientes y los documentos adjuntos (tal vez un miembro del equipo acaba de notar un retraso debido a un problema con el proveedor) y ofrece una respuesta basada en lo que está sucediendo ahora. Sin información obsoleta ni búsquedas interminables.
Esto garantiza que las decisiones se basen en los datos más recientes, no en las suposiciones de ayer, lo cual es vital para los proyectos dinámicos.
Echa un vistazo a este vídeo para ver cómo puedes crear una base de conocimientos de IA para tu organización 👇
4. Colaboración optimizada con aportaciones en directo
Los datos en tiempo real impulsan un mejor trabajo en equipo. ClickUp Brain integra actualizaciones en tiempo real en flujos de trabajo de uso compartido, para que todos estén en la misma página sin esfuerzo adicional.
⚙️ Cómo funciona: Durante una conversación en equipo sobre el rediseño de un sitio web, alguien añade un comentario o sube una maqueta. ClickUp Brain puede transcribir instantáneamente una nota de voz o un videoclip de la discusión, resumir el hilo o asignar elementos de acción, utilizando las últimas contribuciones. Los miembros del equipo ven las actualizaciones en sus vistas preferidas (como Kanban o Lista) a medida que se producen.
La colaboración se mantiene fluida y bien informada, lo que reduce la falta de comunicación en proyectos en los que los detalles cambian rápidamente.
5. Seguimiento de métricas en tiempo real
ClickUp Brain se combina con los paneles de ClickUp para supervisar las métricas de los proyectos a medida que evolucionan, lo que le permite conocer el rendimiento en tiempo real sin actualizaciones manuales.
⚙️ Cómo funciona: Configure un panel para realizar un seguimiento de los puntos de datos en tiempo real, como las tasas de finalización de tareas o las horas registradas. ClickUp Brain puede analizar los datos de esta transmisión en vivo y señalar tendencias emergentes, como un aumento en las tareas atrasadas, o sugerir ajustes, como la reasignación de recursos, en función de los datos actuales de carga de trabajo.
Detecta problemas y oportunidades de inmediato, manteniendo optimizados la asignación de recursos y los cronogramas. El procesamiento de entradas en vivo desde su entorno de trabajo proporciona información instantánea, mejora la colaboración y realiza un seguimiento de las métricas sin atascarse.
Ventajas de la IA con acceso a datos en tiempo real
Las empresas que aprovechan la información instantánea basada en IA obtienen una ventaja competitiva significativa al mejorar la eficiencia, la experiencia del cliente y minimizar los riesgos. Así es como:
1. Toma de decisiones más rápida y precisa
Se estima que una mala toma de decisiones cuesta a las empresas al menos el 3 % de sus beneficios, lo que para una empresa de 10 000 millones de dólares equivale a una pérdida de unos 300 millones de dólares cada año.
La IA en tiempo real permite a las organizaciones preservar la integridad de los datos, analizar tendencias, detectar anomalías y actuar al instante, ajustando los niveles de inventario, detectando fraudes u optimizando las campañas de marketing.
2. Experiencia del cliente y personalización mejoradas
Los clientes esperan experiencias instantáneas, relevantes y personalizadas. Los modelos de IA entrenados con datos en tiempo real pueden adaptarse dinámicamente al comportamiento, las preferencias y los comentarios de los clientes, ofreciendo recomendaciones y servicios hiperpersonalizados sin demoras.
🎼 Por ejemplo, el motor de recomendaciones de IA de Spotify analiza los hábitos de escucha en tiempo real para generar listas de reproducción personalizadas mientras los usuarios siguen conectados, lo que aumenta la retención y la satisfacción del usuario.
3. Reducción de los costes operativos y aumento de la eficiencia
La IA en tiempo real agiliza los flujos de trabajo, reduce los procesos manuales y los errores, lo que conlleva una reducción de los costes, un aumento de la productividad y una optimización del uso de los recursos.
🚢 Por ejemplo, el PortXchange Synchronizer del puerto de Róterdam agrega datos de diversas fuentes (buques, operadores, datos públicos, IA) para proporcionar una vista de panel en tiempo real.
La gestión de puertos marítimos implica innumerables decisiones diarias (programación, niveles de agua, gestión del tráfico de contenedores, capacidad de la terminal y seguridad). La IA respaldada por datos en tiempo real minimiza los errores en este complejo entorno.
4. Ventaja competitiva a través de conocimientos predictivos
En lugar de limitarse a reaccionar ante las tendencias, las empresas que utilizan IA en tiempo real pueden predecir el comportamiento de los clientes, los cambios del mercado y las ineficiencias operativas antes de que se produzcan. Este enfoque proactivo permite a las empresas adelantarse a la competencia.
🛒 Por ejemplo, la cadena de suministro de Walmart, impulsada por IA, identifica continuamente patrones en los datos de ventas, previsiones meteorológicas y datos logísticos en tiempo real para ajustar el inventario en miles de tiendas, evitando así la falta de existencias y el exceso de inventario.
5. Mejora de la seguridad y prevención del fraude
La IA en tiempo real es fundamental en sectores en los que la seguridad y la detección de fraudes deben producirse al instante. Los modelos de seguridad tradicionales que analizan los registros después de una incidencia dejan a las empresas expuestas a importantes daños financieros y de reputación.
💳 Por ejemplo, el sistema de detección de fraudes con IA de Visa procesa cientos de transacciones por segundo. El sistema examina 500 atributos diferentes en torno a cada transacción, y a cada transacción se le asigna una puntuación de riesgo en tiempo real que ayuda a prevenir el fraude en las compras a distancia.
Las empresas que no integran la información en tiempo real corren el riesgo de perder clientes, aumentar los costes y quedarse atrás con respecto a la competencia. Ya sea para mejorar la interacción con el cliente, optimizar las operaciones de la empresa o reforzar la seguridad, la IA con acceso a datos en tiempo real es la clave para conseguir velocidad, precisión e intentos correctos a largo plazo.
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¡El futuro pertenece a la IA en tiempo real!
La IA impulsada por el acceso a datos en tiempo real es necesaria para las empresas que quieren seguir siendo competitivas. Ya sea para mejorar la experiencia del cliente, optimizar las operaciones comerciales o detectar riesgos al instante, la IA en tiempo real en el lugar de trabajo garantiza que las decisiones se tomen a la velocidad de la empresa. Las empresas que todavía dependen de información retrasada corren el riesgo de perder cuota de mercado frente a competidores más rápidos y ágiles.
Sin embargo, la implementación de la IA en tiempo real no se trata solo de los algoritmos de IA adecuados, sino que requiere una gestión de proyectos, colaboración y automatización perfectas. Aquí es donde ClickUp se vuelve esencial. Con paneles personalizados para el seguimiento en tiempo real, automatización impulsada por IA y gestión del flujo de trabajo, ClickUp garantiza que su equipo pueda desarrollar, implementar y escalar soluciones de IA de manera eficiente, todo en una sola plataforma.
¿Está preparado para optimizar la implementación de IA en tiempo real y gestionar proyectos de datos complejos sin complicaciones? Regístrese en ClickUp hoy mismo gratis, gratuito/a, y empiece a crear soluciones de IA que funcionen en tiempo real.