En un escenario cambiante como el que vivimos, la Inteligencia Artificial ofrece la oportunidad de analizar y optimizar los datos de las compañías permitiendo conocer su valor real de una forma más ágil y ayudarles a tomar mejores decisiones de negocio.
Según un estudio de Microsoft realizado por EY, en España el 65% de las empresas cuenta con proyectos piloto de Inteligencia Artificial pero tan solo el 20% han incorporado de una forma activa la IA a sus procesos y tareas de negocio. No obstante, para el 2024, el 69% del trabajo rutinario que realizan actualmente los directivos de las empresas se realizará mediante automatización e Inteligencia Artificial, pronostican los analistas de Gartner.
En este sentido, la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, una de las medidas de la agenda España Digital 2025 dotada de 330 millones de euros en 2021 pretende, durante los próximos años, impulsar el proceso de transformación digital del país. De hecho, la Inteligencia Artificial puede ayudar a las pequeñas y medianas a crecer e incluso competir contra las grandes empresas, permitiendo aligerar los procesos más mecánicos y que consumen tiempo y acelerando el acceso a datos y la toma de decisiones.
Nexllence propone cinco estrategias que las empresas pueden incorporar en su estrategia de integración de la IA en la toma de decisiones de negocio:
- Visión centralizada en el cliente: A pesar de que la IA sigue teniendo un papel protagonista para optimizar la eficiencia de las operaciones o de la cadena de suministro, cada vez es más importante emplearla en mejorar la satisfacción del cliente y no tanto en ahorrar costes. Si observamos algunos de los negocios más impactados por la pandemia, como la hostelería, vemos cómo los establecimientos que están utilizando las tecnologías para ofrecer servicios a domicilio o facilitar las reservas online, con una visión centrada en el consumidor, se están desenvolviendo mejor durante la pandemia. En general, las empresas que utilicen la IA para ofrecer una experiencia de cliente mejorada saldrán reforzadas, ya sea proporcionando experiencias digitales, procesos más sencillos para devolver productos o cancelar reservas, o una atención al cliente personalizada por todos los canales posibles, incluyendo mensajes de texto, chat y voz.
- Combinar los datos con la visión de negocio: Son muchas las empresas las que se han visto frustradas porque no han podido obtener la información que esperaban de los datos, o porque no han sido capaces de cumplir sus objetivos. Según MIT Sloan Review, hasta un 85 % de los proyectos de big data y machine learning han fallado a la hora de favorecer el retorno de la inversión. A pesar de que cada vez existen más conocimientos sobre los datos y los procesos estadísticos, existe una carencia de formación en aplicaciones empresariales que está impidiendo la consecución de estos resultados. Poner un mayor énfasis en la programación y menos en el negocio ha favorecido esta brecha entre las habilidades técnicas y matemáticas y la comprensión o visión empresarial. Por eso, las empresas deberán poner el énfasis en aunar el conocimiento profundo de los datos y la IA con una visión de negocio.
- Considerar los datos externos. Según un informe de IDC, menos de la mitad de las organizaciones analizan más del 50 % de los datos. Sin embargo, los analistas descubrieron que el 52% de los datos tienen origen en fuentes externas. Las empresas que sacan partido de los datos externos son más competitivas que las que no lo hacen. Tradicionalmente las empresas han aprovechado datos externos como el tiempo, el comportamiento de los usuarios o la planificación de su cadena de producción. Sin embargo, se ha hecho de forma ineficiente, con escasa alineación entre profesionales y departamentos. Además, recopilar, preparar y analizar datos externos ha sido un proceso laborioso, manual, distribuido en silos y replicado a lo largo de la organización. Hoy en día, existen diferentes fuentes de datos que pueden ser valiosas para las empresas, como la movilidad, las transacciones con tarjeta, las tendencias de contratación o incluso la calidad del aire. Es fundamental pararse a considerar las fuentes de datos que pueden ofrecer una visión valiosa sobre el comportamiento del consumidor, la cadena de suministro, y que contribuyan a una toma de decisiones ágil e inteligente.
- No descuidar los datos internos: contar con datos de calidad permite tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva. Por ejemplo, los hechos generados inicialmente por las transacciones, se convierten en potentes indicadores analíticos comerciales. Cada producto, cliente o transacción que se genera en la operación del negocio es información fiable y valiosa sobre su actividad. Usando la metodología correcta, toda esta información se puede transportar a repositorios específicos de datos, de los que a su vez se pueden extraer visualizaciones de las que obtener conclusiones valiosas.
- Búsquedas e IA a escala: escoger una solución adecuada de análisis de datos, para que resulte lo más útil posible, es una cuestión que preocupa a muchas empresas y expertos en análisis de datos. Disponer de una herramienta centralizada, que a través de búsquedas, sea capaz de extraer conclusiones de grandes volúmenes de datos brinda a las empresas, y específicamente a los usuarios de cada departamento, la posibilidad de maximizar su capacidad de análisis sin necesidad de conocer código o programación.
“Las empresas están apostando intensivamente por la Inteligencia Artificial para optimizar la toma de decisiones”, comenta David Faustino, Managing Director de Nexllence. “Después de esta fase de aceleración de la digitalización propiciada por la COVID-19, es fundamental repensar las maneras más adecuadas de involucrar la IA en los procesos y priorizar la experiencia de cliente a lo largo de todo el camino”.
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