• Automatización de actividades administrativas básicas. Los maestros dedican mucho tiempo a actividades administrativas como la calificación y evaluación de hojas de trabajo. El uso de la IA en la educación puede ayudar a automatizar la calificación y evaluación de actividades como preguntas de opción múltiple, completar los espacios en blanco, etc. Otra actividad tediosa y engorrosa para los maestros es preparar los informes de calificaciones de los estudiantes. El uso de la inteligencia artificial en la educación también puede ayudar a automatizar esto. La automatización de las actividades administrativas significa que los profesores pueden pasar más tiempo con los estudiantes, lo que hace que el proceso de aprendizaje sea más eficiente.
  
  
• Aprendizaje personalizado.  El propósito detrás de la aplicación de la IA en la educación no es reemplazar a los maestros, sino ayudarlos a comprender el potencial y las limitaciones de cada estudiante. El uso de la IA en las escuelas hace que las cosas sean fáciles y convenientes para los maestros y estudiantes también. Al comprender las necesidades de cada estudiante, los maestros pueden elaborar un plan de estudio a medida para cada estudiante.
  
  
• Retroalimentación constructiva.  Los programas impulsados por inteligencia artificial pueden proporcionar comentarios valiosos, tanto para los estudiantes como para los maestros. El uso de la IA en las aulas puede señalar a los maestros cómo mejorar las instrucciones proporcionadas a los alumnos y también cómo hacer que el aprendizaje sea más divertido e interesante. La retroalimentación instantánea a los estudiantes les ayuda a comprender dónde van mal y cómo pueden hacerlo mejor. 
  
  
• Accesible para todos los estudiantes. El uso de la IA en las aulas hace que el aprendizaje sea universalmente accesible para todos los estudiantes. Ya sea que un estudiante tenga un aprendizaje lento o no pueda asistir a la escuela debido a una enfermedad o lesión, e incluso estudiantes ubicados en áreas remotas, la IA en la educación es una bendición para ellos. El uso de la inteligencia artificial en la educación ayuda a superar las barreras geográficas en el aprendizaje. Los estudiantes ubicados en cualquier parte del mundo pueden aprender de los mejores maestros a través del uso de la IA en la educación.
  
  
• Contenido inteligente. Cuando nos referimos a contenido inteligente, en realidad implicamos diferentes tipos de contenido virtual que incluyen guías digitalizadas de libros de texto, videoconferencias y videoconferencias. La experiencia de aprendizaje ahora puede ser mejorada por robots mediante el desarrollo de interfaces de aprendizaje personalizables y contenido digital que es aplicable a estudiantes de diferentes grados, para escuelas primarias y postsecundarias. El contenido se vuelve fácil de comprender separándolo en trozos coherentes, arrojando luz sobre el material integral de la lección y resumiendo los puntos principales. También se puede crear contenido de audio y video. A través de esto, los estudiantes pueden acceder fácilmente a todos los materiales importantes, comprender de una manera más rápida y alcanzar sus objetivos académicos. 

• Caja de cobro automático en Tiendas.  Al reducir la compensación de los empleados y aumentar la eficiencia y reducir el tiempo de espera, la robotización de las tiendas tuvo ahorros significativos en los gastos operativos.
• Soluciones basadas en chatbots.  Con la introducción de los chatbots de IA, es mucho más conveniente para las empresas dirigirse a las necesidades de los clientes y resolver sus problemas de manera eficiente y transparente. Los chatbots de IA proporcionan un mayor nivel de servicio al cliente, envían notificaciones sobre nuevas colecciones y sugieren productos similares.
• Estrategias de regulación de precios. La tecnología de IA para tiendas minoristas ha ayudado a las empresas a establecer precios para sus productos de manera más competitiva para prosperar en el mercado. Visualiza los resultados probables de múltiples estrategias de precios. Lee datos en cuestión de segundos de las transacciones anteriores de la empresa y del mercado para el costo real del producto, las actividades promocionales y las cifras de ventas en el mercado y mantiene su par para generar ganancias dentro del mismo umbral con mayor eficiencia.
• Salas de prueba virtuales. Una nueva tendencia y una nueva forma de comprar especialmente en un momento de Covid que dio un gran impulso a esta tecnología. Estas salas de prueba virtuales ayudan a los clientes a ahorrar tiempo, ahorrar dinero en gastos de viaje y, desde la comodidad de su hogar, el cliente encuentra los atuendos perfectos con todos los elementos perfectamente combinados en solo minutos.
• Categorización de productos y gestión de inventarios. La tecnología basada en IA combinada con otros algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar a las tiendas a regular y controlar la categorización de productos para poder guiar a las personas que buscan un tipo específico de producto al espacio correcto de la tienda en lugar de hurgar en muchos productos no deseados. Esto también puede funcionar con respecto a tener una imagen del producto en la tienda para poder obtener la idea y la ubicación del mismo producto con sus detalles, precio e incluso disponibilidad de tamaño, esto no solo ayudaría a ahorrar tiempo, sino que también ayudaría a llevar el inventario en tiempo real a la tienda para traer las existencias requeridas cada día para no perder a un cliente. Esto puede ayudar en las tiendas minoristas para poder tener todos los productos apilados listos para la venta en su inventario a tiempo, esto no debe evitarse. Mantener las existencias en una tienda minorista se vuelve importante, ya que esto requiere específicamente una inversión de tiempo del cliente para poder ir a comprar.
• Retroalimentaciones y predicción. Es probable que los dispositivos electrónicos que se han instalado pregunten sobre la experiencia del cliente después de que hayan terminado con las ventas y los pagos. Como hoy en día se anotan todos los detalles del cliente para actualizarlos sobre las próximas ofertas y ventas, es más fácil para las tiendas solicitar comentarios y calcular la satisfacción de sus clientes utilizando técnicas de Inteligencia Artificial y tienen un amplio margen de mejora en el tiempo. Esto también ayuda a comprender la predicción del cliente en función de sus compras pasadas, preferencias y tamaños, y hace que tengan actualizaciones sobre los productos recientes ofrecidos en los productos específicos solo que también en cuanto a la tienda y la ubicación. Esto no solo hará que tengan una experiencia personalizada, sino que también hará que toda la experiencia del usuario sea automatizada y eficiente. 

LOGÍSTICA

En logística, es esencial optimizar los numerosos movimientos de mercancías y evitar errores costosos. El volumen de operaciones logísticas implica la necesidad de predecir la demanda futura para planificar los recursos que puedan satisfacerla adecuadamente.

A continuación encontrará una infografía de Indatalabs (www.indatalbs.com ) que muestra los campos de aplicación de la IA en logística.

Fuente: www.Indatalabs.com

TRANSPORTE

Las cadenas de suministro a gran escala deben gestionar numerosos activos e instalaciones de vehículos en todo el mundo. La IA en la cadena de suministro y la logística facilita la tarea de abordar estos desafíos. Ayuda a procesar y clasificar contratos relacionados, revisar documentos legales largos, mantener actualizada la información del cliente, verificar los datos de entrega, eliminar información duplicada, y así sucesivamente.

Otro ejemplo es el avance de la IA en el transporte ferroviario. Las tecnologías de IA se pueden utilizar para construir sistemas ferroviarios totalmente autónomos con infraestructura inteligente y trenes autónomos para transportar carga y personas. Los trenes también se interconectarán con otros trenes, intercambiarán datos, recibirán notificaciones de gerentes humanos y tomarán acciones basadas en notificaciones.

Hay una metodología principal aplicada a dos objetivos diferentes:

• Inteligencia Logística Predictiva. Desarrollando IA para una mejor logística, los proveedores mitigan los riesgos y generan predicciones para prevenir posibles averías. Las soluciones ML combinadas con NLP se pueden usar para recopilar datos significativos de múltiples fuentes de redes sociales, procesar texto no estructurado, realizar análisis de sentimiento e indicar posibles riesgos. Del mismo modo, los sistemas basados en IA pueden utilizar mapas digitales y satelitales e información sobre el tráfico para ayudar a optimizar las rutas. El sistema puede considerar y procesar en tiempo real el tiempo, el lugar, el estado del tráfico, las demandas cambiantes de los clientes.
• Mantenimiento predictivo. Los sistemas impulsados por IA recopilan y analizan automáticamente datos sobre activos y advierten sobre posibles averías. Dichos sistemas pueden acumular información sobre fallas, elaborar estadísticas y, en función de estos datos estadísticos, programar reparaciones. Si un proveedor puede garantizar el empleo de activos disponibles y confiables, ayudará a obtener una ventaja competitiva y la confianza del consumidor de servicios.

• Robots agrícolas: las empresas están desarrollando y programando robots autónomos para manejar tareas agrícolas esenciales, como cosechar cultivos a un volumen más alto y a un ritmo más rápido que los trabajadores humanos. 
• Monitoreo de cultivos y suelos: las empresas están aprovechando la visión por computadora y los algoritmos de aprendizaje profundo para procesar los datos capturados por drones y / o tecnología basada en software para monitorear la salud de los cultivos y el suelo.
• Análisis predictivo: se están desarrollando modelos de aprendizaje automático para rastrear y predecir diversos impactos ambientales en el rendimiento de los cultivos, como los cambios climáticos.

• IA para la supervisión del estado
• IA para la detección del estro
• Sistema robótico para administrar vacunas
• Drones y reconocimiento facial para el manejo del rebaño
• Ordeño automatizado
• Modelos de entrenamiento para detectar enfermedades, deficiencias nutricionales, etc.

Un estudio conjunto realizado por BCG y Google descubrió que mediante el uso de IA y análisis avanzados a escala, las empresas de CPG pueden generar un crecimiento de ingresos de más del 10% a través de una previsión de demanda más predictiva, surtidos locales más relevantes, servicios y experiencias personalizados para el consumidor, ROI optimizado de marketing y promoción, y ciclos de innovación más rápidos. 

• Casos de uso de marketing: desde la evaluación del valor de las promociones en la tienda hasta la optimización del gasto en marketing, la IA tiene la oportunidad de aportar un enfoque basado en datos para los especialistas en marketing en la industria de CPG. 
• Planificación y previsión: En la era de la IA y los algoritmos, las técnicas de modelado más antiguas no incorporan la amplia variedad de fuentes de datos necesarias para producir resultados lo suficientemente precisos para la empresa moderna. Los sistemas basados en IA pueden predecir con mayor precisión la cantidad de producto necesario y el retraso en el que deberán reabastecerse. 
• Optimización de la cadena de suministro basada en IA: para predecir la escasez de existencias y organizar nuevos envíos, las empresas de CPG pueden monitorear la ubicación y el inventario del producto utilizando dispositivos IoT y otras fuentes como datos de transacciones e incluso fuentes de terceros, como el clima. Las herramientas de IA pueden eliminar el esfuerzo manual y aumentar la eficiencia en la logística. 

REALIZAR películas de IA.

REALIZAR animaciones de IA.

• AI Business Process Applications. In Depth Guide to the Top 100+ AI Use Cases & Applications. https://research.aimultiple.com/ai-usecases/
  
  
• AI in Consumer Packaged Goods (CPG).
  https://www.dataiku.com/stories/reshaping-cpg-industry-with-ai/
  
  
• AI in Services. Springer Nature Switzerland AG 2019 77 P. P. Maglio et al. (eds.), Handbook of Service Science, Volume II, Service Science: Research and Innovations in the Service Economy, https://doi.org/10.1007/978-3-319-98512-1_5
  
  
• AI in Livestock Production.
  https://www.pashudhanpraharee.com/application-of-artificial-intelligence-ai-for-livestock-poultry-farm-monitoring/
  
  
• AI in Agriculture – Present Applications and Impact _ Emerj.
  https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-agriculture-present-applications-impact/
  
  
• AI in Logistic and Transportation.
  https://indatalabs.com/blog/ai-in-logistics-and-transportation
  
  
• How AI Is Transforming The Education Industry.
  https://www.dqindia.com/ai-transforming-education-industry/
  
  
• How AI Is Used In Education.
  https://bernardmarr.com/how-is-ai-used-in-education-real-world-examples-of-today-and-a-peek-into-the-future/
  
  
• 6 Applications of AI in Education Sector _ Analytics Steps.
  https://www.analyticssteps.com/blogs/4-major-applications-artificial-intelligence-education-sector
  
  
• How Is AI Used in Education?_mDevelopers.