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  • Foto del escritorAarón Almansa

Inteligencia Artificial en Tiempo Real

Actualizado: 8 mar 2023

La mayoría de las aplicaciones empresariales de Inteligencia Artificial (IA) actuales se sustentan en algoritmos de Machine Learning (ML) que son capaces de hacer predicciones basándose en un conjunto de datos históricos de entrenamiento.

Cuanto mayor es el volumen de estos datos, más eficiente es el algoritmo en cuanto a la precisión de sus resultados, y por lo tanto mejora y ajusta su rendimiento a medida que se utiliza.

La IA en tiempo real se basa también en algoritmos de ML que son capaces de procesar y aprender de los datos que se capturan a medida que suceden. Se trata de hacer lo mismo, pero continuamente, y basándose en datos capturados online que están sucediendo en ese momento


Tiempo Real significa operar con algo que no es posterior al hecho


El Mantenimiento Predictivo en una fábrica, es un claro ejemplo que permite comparar ambos enfoques:

  • La IA basada en datos históricos puede analizar los datos históricos del mantenimiento realizado en el pasado para poder predecir cuándo se deberían realizar las tareas de mantenimiento en el futuro

  • Con la IA en tiempo real, se pueden monitorizar continuamente los equipos y detectar síntomas o anomalías al instante, que permiten una intervención rápida para reducir el tiempo de inactividad de la producción.

Ventajas y Limitaciones

La IA en tiempo real ofrece una serie de beneficios muy relevantes para las empresas, y proporciona una ventaja competitiva significativa en múltiples sectores, mejorando su eficiencia e incrementando la rentabilidad. Destacamos aquí algunas de estas ventajas:

  • Inmediatez: Permite tomar decisiones precisas al instante. Esto es particularmente útil en entornos empresariales donde el tiempo es crítico, como en el sector financiero, donde detectar patrones y tendencias en los mercados financieros permite tomar decisiones de inversión en cuestión de segundos

  • Precisión: Al utilizar datos capturados en tiempo real, aumenta la fiabilidad de los resultados de los algoritmos. Al contrario de utilizar datos históricos de entrenamiento, teniendo datos actualizados al segundo, se pueden hacer ajustes y correcciones inmediatas

  • Automatización: Permite automatizar tareas y procesos, reduciendo costes y mejorando la eficiencia operativa. Por ejemplo, en entornos industriales se puede optimizar la eficiencia de la producción minimizando errores y tiempos de inactividad

  • Personalización: Identificando los patrones de compra y las preferencias de los clientes en tiempo real, se pueden ofrecer recomendaciones personalizadas para aumentar las ventas. Esto es particularmente útil para modelos de negocio de comercio electrónico, donde la inmediatez es clave para mejorar la experiencia del cliente y aumentar su fidelidad

  • Detección de anomalías: Comprobando errores y síntomas con datos en tiempo real, se facilita la identificación de problemas y la posibilidad de tomar medidas correctivas de manera inmediata. Por ejemplo, en el sector de la energía, se pueden detectar fallos en el sistema y prevenir apagones.

La IA en tiempo real también tiene algunas limitaciones que no se pueden obviar:

  • La precisión de los resultados depende de la calidad de los datos capturados en tiempo real, y este aspecto puede ser un reto complicado de conseguir en algunos entornos empresariales

  • La captura de datos en Tiempo Real puede implicar la recopilación y el uso de datos sensibles, lo que plantea riesgos que exigen aplicar políticas de privacidad, ética y seguridad de los datos

  • La implementación de este tipo de soluciones puede llegar a ser cara y compleja, lo que puede limitar su adopción por parte de algunas empresas

Datos en Tiempo Real

Toda la actividad empresarial de un negocio (acciones, transacciones, interacciones) se puede desglosar en eventos.

Un evento puede ser cualquier cosa:

- una transacción de pago con tarjeta de crédito

- una secuencia de clicks de un usuario al navegar por la página web

- datos capturados por escáneres RFID

- videos grabados por cámaras de seguridad tanto en tiendas como en la calle

- .....

Cada uno de estos eventos, capturado de una manera que permita su análisis, puede convertirse en parte de un conjunto de datos utilizable por la IA en tiempo real.


La clave está en identificar qué fuentes o puntos de datos son relevantes para el negocio, y conseguir recopilarlos. Si lo conseguimos, se pueden incorporar a los algoritmos de ML para poder detectar patrones y tendencias que son a menudo demasiado sutiles para poder ser identificados por un análisis humano, pero son un tesoro para hacer predicciones mediante algoritmos de IA.


Si además somos capaces de relacionar estos datos con los puntos o momentos de interacción, podemos sincronizar todos los aspectos que realmente influyen en el negocio.


Algunos puntos de datos en tiempo real que son susceptibles de ser explotados por soluciones de IA en tiempo real son los siguientes:

Datos Internos

  • Dispositivos IoT como sensores, medidores, dispositivos GPS y cámaras de seguridad que pueden capturar datos en tiempo real sobre la localización, el rendimiento, el uso y el estado de las personas, equipos, productos o servicios. Proporcionan información instantánea que permite hacer un seguimiento del movimiento de personas o vehículos, realizar mantenimiento predictivo de herramientas y equipos, optimizar la logística y la planificación de rutas, mejorar la eficiencia operativa, la seguridad en el lugar de trabajo y la experiencia del cliente en tiendas y otros entornos de venta al por menor

  • Datos transaccionales y de punto de venta: Muy interesantes para identificar comportamientos de compra, posibles fraudes y poder detectar al instante nuevas oportunidades de ventas (Up-Selling y X-Selling)

  • Servicios de atención al cliente que proporcionan datos sobre las preguntas, quejas y problemas de los clientes

  • Datos de producción y calidad para optimizar los procesos de fabricación y mejorar la gestión de calidad de los productos.

Datos Externos

  • Redes sociales que proporcionan datos sobre las opiniones, los intereses y los comentarios de los clientes. Haciendo un seguimiento en tiempo real de las menciones de la marca, se pueden adecuar las acciones de marketing de forma inmediata en base al feedback recibido

  • Datos de tráfico como atascos, accidentes y tiempos de viaje estimados. Proporcionan información en tiempo real para ayudar a planificar rutas de envío más eficientes, y reducir con ellos los tiempos de entrega

  • Datos financieros como los precios de las acciones, ratios de inflación y tipos de interés, pueden proporcionar información muy valiosa para tomar mejores decisiones de inversión y poder analizar su impacto en los mercados y posibles repercusiones en el comportamiento de los clientes

  • Datos ambientales y meteorológicos como la temperatura, la humedad y los niveles de contaminación, pueden ser utilizados por las empresas para la gestión de sus cadenas de suministro, optimizar la logística y reducir el riesgo de interrupciones en la producción

Para las empresas líderes en tecnología como Netflix, Uber y Amazon, nada de todo esto es nuevo, y lo llevan usando durante décadas.

Lo que es realmente nuevo es la disponibilidad actual de proveedores y plataformas que lo hacen posible. Estas plataformas están ahora mucho más extendidas, son más asequibles, y están al alcance de casi cualquier organización. Es lo que a menudo llamamos “la democratización de la Inteligencia Artificial”.

Todas estas tecnologías que hasta hace unos años eran sólo accesibles a grandes empresas, ahora se han empaquetado, comercializado y puesto a disposición de todos. Es una evolución natural como ya ha sucedido anteriormente con otras tecnologías, y se está plasmando en la aparición de aplicaciones innovadoras que están revolucionando la forma de operar de las empresas


Casos de Negocio

La inteligencia artificial (IA) en tiempo real se está convirtiendo en una herramienta empresarial cada vez más importante en todos los sectores:

  • Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito monitorizan las transacciones financieras en tiempo real a medida que ocurren, para identificar aquellas que puedan ser fraudulentas, lo cual les permite tomar decisiones en cuestión de segundos

  • Las empresas de comercio electrónico como Amazon analizan el comportamiento de los clientes en tiempo real para ofrecer recomendaciones de productos y servicios personalizadas con mucha más probabilidad de compra en cada momento

  • Las plataformas de publicidad online como Google y Facebook analizan lo que buscan los usuarios para ofrecer anuncios más relevantes que tengan una mayor probabilidad de generar ventas

  • Los fabricantes de automóviles autónomos monitorizan la actividad alrededor del vehículo para dirigirlo hacia su destino de forma segura y evitando riesgos

  • Los especialistas en seguridad cibernética analizan la red y el tráfico de correo electrónico en tiempo real, para intentar predecir de dónde pueden provenir los ataques de piratería o las comunicaciones de phishing.

Algunos ejemplos concretos de empresas españolas que utilizan la IA en tiempo real:

  • Banco Santander: Utiliza la IA en tiempo real para detectar fraudes y prevenir transacciones no autorizadas. La tecnología les permite identificar y bloquear transacciones sospechosas de manera casi inmediata, lo que reduce significativamente el riesgo de fraude y aumenta la seguridad de sus clientes

  • Telefónica: Utiliza la IA en tiempo real para mejorar la calidad de su red y prevenir interrupciones de servicio. Monitorizan la red para detectar problemas y alertar a los técnicos de manera automática e instantánea antes de que se produzcan interrupciones en el servicio

  • Inditex: El gigante de la moda español utiliza la IA en tiempo real para predecir la demanda y ajustar su producción. Se analizan las tendencias de compra y la demanda de los clientes en tiempo real, lo que les permite fabricar sólo la cantidad necesaria de productos, y reducir los costes de producción y almacenamiento

  • Cabify: La plataforma de transporte utiliza la IA en tiempo real para optimizar la asignación de conductores y vehículos. Pueden asignar automáticamente los conductores y vehículos disponibles a los viajes en función de la distancia, el tiempo y la disponibilidad, lo que reduce significativamente los tiempos de espera y aumenta la eficiencia del servicio.

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