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Pronóstico de eventos

Usando IA con complejos modelos matemáticos, es posible predecir con alta probabilidad la realización de un evento.

Mantenimiento predictivo

Con IA y aprendizaje de máquina, se pueden procesar a grán velocidad cantidades masivas de datos proveniente de sensores lo que permite convertir la operación de mantenimiento en eventos predecibles.

Atención al cliente predictiva

La IA se puede utilizar para encontrar patrones en los datos de soporte y entonces desarrollar soluciones a los problemas de los clientes. Estos mismos patrones pueden predecir futuras quejas/reclamos de clientes.

Diseño de fabricación predictivo

Analizando una amplia variedad de datos tales como propiedades de los materiales, configuraciones anteriores, resultados de las pruebas, etc. los modelos basados en IA pueden ayudar a los diseñadores e ingenieros a determinar qué combinaciones de variables tienen más probabilidad de producir un resultado positivo en el diseño de un producto/servicio.

Predicción de mecanismos de acción (MoA)

Los medicamentos se pueden clasificar en función de su actividad biológica y se les puede asignar una etiqueta de MoA utilizando datos de actividad biológica, expresión génica y viabilidad celular. La IA se puede aprovechar para predecir el mecanismo molecular subyacente a las pantallas fenotípicas y los ensayos de seguimiento.

Predicción de efectos adversos (medicamentos)

La solución predictora de efectos adversos de un medicamento o tratamiento ayuda a determinar los efectos adversos que alguien puede tener a ese medicamento o tratamiento dado su historial clínico, medicamentos e información demográfica.

Predicción del riesgo de falta de existencias (Inventarios / Proveedores)

A través de modelos de aprendizaje de máquina, se puede evitar faltantes de inventario crítico para el negocio usando los datos capturados en el sitio donde se mueve el inventario.

Predicción de enfermedades (Salud Pública)

Los modelos de aprendizaje automático entrenados con datos de intercambio de información de salud en un área geográfica pueden predecir la probabilidad de que una persona o grupos de personas adquieran una enfermedad específica. Se puede comprender mejor la propagación de una enfermedad y ayudar a expertos en salud pública y organizaciones en la planificación y asignación de recursos y detección temprana de brotes.

Predicción de abandono o rotación de clientes

Basados en metadatos y patrones de comportamiento, con IA se puede predecir si un cliente va a abandonar.

Predicción de los factores que contribuyen con algún tema en estudio

Identificando el comportamiento de agentes a través del análisis de datos se pueden determinar potenciales riesgos y entonces guiar a los profesionales idoneos en la prevención y tratamiento de estos casos.

Predicción de reingresos (hospital)

Usando IA, información de historial del paciente y factores de riesgo se puede encontrar razones que conducirán al reingreso de un paciente en un hospital y brindar recomendaciones sobre los tipos de tratamiento que tienen mayor probabilidad de éxito.

Predicción de fallas en producción

Las fallas en producción son tan innumerables como costosas. Basados en los datos propios de los procesos de producción y usando IA, es posible reducir significativamente estas fallas lo cual aumenta la agilidad, seguridad, productividad y eficacia de la producción

Pronóstico de demanda

A través de modelos de pronóstico y usando datos provenientes del movimiento de inventarios por tiendas, regiones, temporadas, clientes y otros factores eventuales, es posible prever la demanda.

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