Aprendizaje automático: El próximo paso
Las organizaciones más competitivas están haciendo inversiones estratégicas en inteligencia artificial (IA), especialmente en aprendizaje automático, usando datos de ubicación como hilo conector para automatizar procesos, mejorar el modelado predictivo y ganar ventajas de negocio.
Estas organizaciones líderes ya utilizan análisis de ubicación para descubrir patrones escondidos, ganar conocimiento crucial y crear una ventaja competitiva. Hoy, los beneficios de la inteligencia de ubicación pueden acelerarse con el aprendizaje automático.
La inteligencia de ubicación gracias al aprendizaje automático impulsa la innovación y la información en tiempo real
La inteligencia de ubicación, impulsada por la tecnología de los modernos sistemas de información geográfica, magnificada por el aprendizaje automático y hecho a escala en tiempo real, está transformando las industrias.
Comercio
Los comerciantes usan aprendizaje automático e inteligencia de ubicación para selección de sitios, soporte al cliente, establecimiento de precios, optimización de la cadena de suministro, publicidad basada en la ubicación y proveer a los clientes experiencias personalizadas.
Finanzas
Los bancos y los analistas financieros aplican el aprendizaje automático para detectar fraude, planificar la ubicación de sucursales o incluso una red de múltiples ubicaciones, y realizar evaluaciones de riesgo predictivas.
Fabricación
Los fabricantes usan los sistemas de IA para optimizar la logística de las cadenas de suministro, automatizar inspecciones y control de calidad, planificar mantenimiento predictivo, y señalar cualquier actividad inusual antes de que ralentice la producción.
Gobierno
Los organismos de gobierno usan algoritmos de aprendizaje automático en imágenes de dron geo referenciadas y satelitales para detectar construcciones no declaradas y facilitar la gestión de recaudación tributaria.
Logística
Los gerentes de operaciones, planificadores de rutas y conductores usan IA para rellenar los huecos en las bases de datos de callejeros, rastrear activos en tiempo real, predecir precisamente los tiempos de llegada y anticipar futuras necesidades de suministro, y así mantenerse un paso adelante.