Muchas empresas se están estancando al intentar resolver problemas complejos con Inteligencia Artificial en lugar de centrarse en oportunidades obvias que podrían aportar valor muy rápidamente. Se trata de la forma fundamental en que los líderes de esas empresas perciben la Inteligencia Artificial: ¿es una herramienta o una amenaza? Parte del problema es que la gente es consciente de que la Inteligencia Artificial puede hacer mucho. Aún así, el miedo a iniciativas equivocadas deja a muchas empresas paralizadas.
Las empresas sólo empezarán a superar cualquier incertidumbre sobre el potencial de la Inteligencia Artificial si se vuelven prácticas y encuentran los mejores casos de uso. No busques más allá de Amazon en busca de inspiración. Su sistema de recomendación basado en Inteligencia Artificial para marketing personalizado se ha convertido en una de las características más omnipresentes del comercio electrónico.
Utilizando datos del historial de compras de un cliente, esta función utiliza Inteligencia Artificial para analizar los patrones de comportamiento del cliente y sugerir productos adaptados a sus preferencias. Ha tenido tanto éxito que el 35% de lo que los consumidores compran en Amazon proviene de estas recomendaciones y desde entonces la función se ha convertido en un punto de referencia de la industria.
Por muy grande que sea Amazon, su éxito demuestra que cuando la Inteligencia Artificial se implementa bien, no hay nada que temer y mucho que ganar. Sin embargo, hay empresas sin un camino claro hacia la implementación óptima de la Inteligencia Artificial, dando vueltas y sin lograr avances ni ver resultados. Para ayudar a combatir la parálisis del análisis, hemos elaborado una hoja de ruta básica sobre cómo capitalizar el potencial de la Inteligencia Artificial.
Cómo capitalizar el potencial de la Inteligencia Artificial
- Libérate de estos conceptos erróneos
La primera parada de nuestra hoja de ruta es desacreditar algunos mitos comunes. Para iniciar tu viaje hacia la Inteligencia Artificial, sé realista acerca de lo siguiente:
- La Inteligencia Artificial no requiere datos perfectos. Por supuesto, los datos alimentan la Inteligencia Artificial. Pero no existen datos perfectos. En realidad, lo mejor de la Inteligencia Artificial es que se nutre de datos no estructurados. Los datos no estructurados, que antes eran difíciles de utilizar, ahora representan un potencial sin explotar. ¿Qué datos comerciales tienes que demuestren qué es lo «bueno»? ¿Informes, consejos, planes? Introduce estos fantásticos recursos en la Inteligencia Artificial junto con el problema que se está resolviendo. Una vez que el modelo comprende el problema que se está resolviendo y cómo se ve bien, puede comenzar a producir estos resultados por sí solo.
- No es necesario que lo construyas tú mismo. Al implementar iniciativas de Inteligencia Artificial, las soluciones listas para usar pueden ser una excelente manera de comenzar porque satisfacen las necesidades de la mayoría de las organizaciones. Hay un montón de herramientas de Inteligencia Artificial que están llegando al mercado. Tómate un tiempo para explorar sus funciones y ver los comentarios. El solo hecho de ver lo que hay ahí fuera puede inspirar innovación.
- Se necesitan defensores internos para impulsar las iniciativas de Inteligencia Artificial. Como ocurre con cualquier iniciativa nueva, el equipo debe estar comprometido y apasionado. No le des un proyecto de innovación de Inteligencia Artificial a un equipo que no esté entusiasmado por trabajar en él. Todos sabemos cómo terminará eso. Encuentra a tu campeón, alguien que vea el potencial y quiera aprender y crecer. Si encuentras al líder adecuado, tus planes prosperarán.
- El principal mensaje para los líderes empresariales es empezar ahora. No esperes a que las condiciones sean perfectas. Aprovecha todos los datos que tengas disponibles ahora y concéntrate en resultados rápidos para proporcionar valor inmediato a tu empresa.
- Identifica ganancias rápidas
Por más tentador que sea pensar en grande, para encontrar esas victorias rápidas, limita tu enfoque. Por lo general, eso significa centrarte en procesos que son manuales, repetitivos, lentos y a menudo propensos a errores humanos. Luego, aplica estrategias de Inteligencia Artificial para identificar patrones y tendencias en los datos, como preferencias, hábitos y tendencias estacionales de los clientes. Determina cuáles de estos son los más relevantes para lograr una victoria rápida con la ayuda de las personas que trabajan en ellos a diario.
Otro consejo es apuntar a áreas con alta disponibilidad de datos, como servicio al cliente o recursos humanos, y encontrar oportunidades más pequeñas y escalables donde las herramientas de Inteligencia Artificial puedan agregar el mayor valor. Por ejemplo, la Inteligencia Artificial puede extraer fácilmente los temas más comunes de quejas de los clientes que luego pueden utilizarse para mejorar los servicios. Otras victorias rápidas fácilmente identificables incluyen:
- Chatbots minoristas: una encuesta de Gartner encontró que aproximadamente una cuarta parte de las organizaciones dependerán de los chatbots como su principal canal de servicio al cliente para 2027. Cuando los asistentes de compras automatizados se integren en las operaciones minoristas (es decir, aplicaciones móviles, páginas web, plataformas de mensajería, etc.), pueden analizar datos y patrones de usuario y hacer sugerencias de productos adaptadas a los intereses específicos del cliente. Además, los clientes tendrán acceso a asistencia eficiente fuera del horario laboral, lo que aumentará la eficiencia y reducirá los tiempos de espera de los clientes.
- Gestión de la cadena de suministro: la Inteligencia Artificial está ayudando a las empresas a optimizar sus cadenas de suministro y gestionar sus inventarios de manera más eficiente mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la realización de predicciones precisas. Ya sea que los datos estén estructurados o no, pueden iluminar los perfiles de los clientes, completar los documentos de planificación, resaltar el suministro entrante e incluso redactar documentos de planificación.
Según un informe de McKinsey, implementar una gestión de la cadena de suministro basada en Inteligencia Artificial podría ahorrar a los primeros usuarios hasta un 15% en costes logísticos, optimizando significativamente los niveles de inventario. Ejemplos como este muestran que la estrategia de Inteligencia Artificial de una organización debe ir más allá de meras actualizaciones tecnológicas para alinearse con los objetivos comerciales, de modo que cada iniciativa iterativa funcione para lograr un beneficio comercial.
Valor claro, bajo riesgo
Las empresas que prosperarán en el mercado digital en evolución aprovechan rápidamente todo el potencial de las herramientas impulsadas por la Inteligencia Artificial. Esto incluye la Inteligencia Artificial generativa, un activo poderoso para cualquier persona que toma decisiones. Obtener información valiosa a partir de cantidades de datos ofrece nuevas perspectivas y puede ayudar a muchos ejecutivos a evitar sesgos en la toma de decisiones.
Recuerda centrarte primero en oportunidades de alto impacto donde la Inteligencia Artificial pueda proporcionar un valor claro de forma rápida y con un riesgo mínimo. Esto ayudará a los líderes a salir de la parálisis del análisis y comenzar a darse cuenta de los beneficios tangibles de la Inteligencia Artificial. A partir de ahí, el futuro no está escrito, pero es probable que pertenezca a quienes estén dispuestos a aceptar el cambio y adaptarse a las nuevas realidades.
