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La tecnología avanza a pasos acelerados en todas las industrias, en todos los segmentos y sectores al interior de cada empresa. Pero, además, hay un innumerable número de ellas que son nativas digitales o que tienen el core de su negocio montada en una base tecnológica.  

Muchas de ellas son startups y otras son grandes empresas que abordaron la reconversión tecnológica de manera integral. Conforman el mundo de las “tech” y están agrupadas por rubro. Las primeras fueron las de e-commerce que lograron un crecimiento exponencial en todo el mundo y conformaron verdaderos emporios como Amazon, Ebay o Mercado Libre.  

Pero en los últimos años hubo una fuerte expansión a todos los sectores. Entre ellas podemos mencionar a las conocidas fintech, pero también a las insurtech, legaltech, foodtech, agrotech, proptech, edtech, healthtech y muchas otras, incluidos algunos rubros de integración vertical como las femtech (dedicadas a las mujeres) o las Pet tech (del mundo de las mascotas).   

Más allá de algunos aspectos característicos de su funcionamiento, como el uso de plataformas totalmente digitales con herramientas como las app para facilitar el acceso de todos los públicos, la expansión acelerada de este ecosistema y la competencia impusieron la necesidad de la constante actualización del uso de la tecnología. 

La realidad en la tercera década del siglo XXI es que cualquier estrategia de negocio tech debe estar sustentada en la AI y ML, herramientas que trabajan sobre uno de los insumos centrales: los datos. 

Una alianza rentable: IA y Fintech 

Según Mediantinc, se prevé que las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en FinTech tengan un valor de hasta u$d 7305 millones para 2022. 

El portal cita al reporte de The Financial Stability Board (FSB) para señalar los cinco usos más destacados del aprendizaje automático en las finanzas. 

Calificación crediticia: permite más aprobaciones de préstamos con menos riesgos. El ML procesa más capas de datos y no se limita a los puntajes FICO (de riesgo) y los datos de ingresos. Abordan también datos de perfiles sociales, de pago de servicios públicos, de alquiler e incluso registros de chequeos médicos.  

Freno a la ciberpiratería: El fraude en este sector es uno de los problemas más complejos. La capacidad del ML para detectar patrones fraudulentos permite reconocer actividades sospechosas y alertar a los usuarios. 

Rápida adaptación a las regulaciones: El ML puede valerse de otro campo tech, las RegTech, que utilizan algoritmos para leer y aprender los documentos reglamentarios y permiten rastrear y monitorear automáticamente los cambios regulatorios a medida que aparecen. 

Mejorar la experiencia del cliente: El ML genera patrones para cada individuo en particular y permite crear ofertas personalizadas en base a las necesidades y preferencias de un usuario. 

Un aliado para el Mercado de Valores: El procesamiento de datos históricos, el monitoreo de los datos en tiempo real, el análisis de las noticias y los resultados comerciales con las bases para la predicción del comportamiento del Mercado a futuro, un insumo central para cualquier inversión financiera. 

El consumidor en el centro: IA y FoodTech 

La industria alimentaria global se centra cada vez más en la identificación de tendencias y de nichos de negocios de alto valor agregado para desarrollar sus productos en base a datos de los consumidores. 

En un artículo del sitio TheFoodTech.com se menciona que el crecimiento del sector se sustenta, además de variables como automatización de mercadeo, la optimización de la producción, el ahorro de energía y el mantenimiento predictivo, en el desarrollo acelerado de nuevas propuestas de valor agregado. 

Entre las ventajas de la aplicación de la AI menciona el conocimiento de los clientes ya que permite realizar un seguimiento, teniendo en cuenta sus gustos y preferencias, así como sus emociones asociadas a productos de acuerdo con las interacciones en las redes sociales y otros medios. Esto permite también generar campañas de marketing más efectivas y diseñar productos que respondan a las necesidades del consumidor. 

Por otro lado, también optimiza el control de calidad: se automatiza la clasificación de productos según estándares de calidad mediante el uso de una técnica de clasificación óptica. 

La prevención como meta: HealthTech 

Este tipo de empresa demostraron en pandemia que la alianza salud – tecnología – ciencia de datos era una necesidad que se impuso en forma contundente.  

El sitio builting.com enumera 16 de las ventajas del ML para las empresas de tecnología para la salud. Agrupadas en la predicción y tratamiento de enfermedades, la proporción de imágenes y diagnósticos médicos, el descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos y la organización de registros médicos. 

Los ejemplos son numerosos, pero, a modo de destacados, citamos algunos de ellos: 

-Diagnósticos médicos precisos y personalizados: el procesamiento de los datos individuales y la comparación con experiencia clínica histórica mejora la capacidad de diagnóstico.  

-Virtualidad: se desarrollan sistemas para permitir el diagnóstico, la captura de información y la entrega de información mediante la telemedicina. 

-Logística: El movimiento de los recursos humanos y materiales hacia y al interior de los centros de salud es clave para optimizarlos, reducir riesgos y mejorar la prestación. El ML permite organizar los flujos de personas, las entregas de insumos, la circulación de ambulancias, entre otras ventajas. 

El sueño de la enseñanza personalizada: EdTech  

La IA ofrece una herramienta de la transición de la pizarra a la pantalla inteligente. Este sector tuvo un gran desarrollo en pandemia, y hoy existen miles de sitios de enseñanza online e interactiva. Según builting.com, mediante el ML, las empresas que ofrecen estos servicios pueden personalizar la experiencia de aprendizaje y ayudar a docentes a calificar con precisión y más rápidamente. 

Entre muchos ejemplos las EdTech existen plataformas de aprendizaje en línea con guías de estudios interactivas, notas de clase, soluciones paso a paso de problemas y soporte con asistentes online como chatbots o personales, entre otros. 

Otras industrias 

AgroTech: son empresas agrícolas que tienen la capacidad de eficientizar el uso de recursos, optimizar la producción, mejorar la rentabilidad, todo ello, con estrategias que respeten el medio ambiente. 

Con la AI se puede implementar el riego automatizado, hidroponía, escaneo y vigilancia a través de drones, mejorar el pronóstico del tiempo y optimizar la logística.  

RealTech: el mundo del Real Estate depende cada vez más de la tecnología. No sólo para el diseño de edificios inteligentes y la planificación de obras, sino que se volvió imprescindible en la administración de condominios, en el proceso de venta y alquiler de propiedades y hasta en la búsqueda de contratistas.  

Si quieres saber más sobre el futuro de las industrias basadas en datos, habla con nosotros. Escríbenos a info@conciliac.com