Tecnología de IA. ¿Cómo emparejas una solución de IA con un problema empresarial? | IA en los negocios #51

Tecnología de IA para su negocio – ¿cómo prepararse para su implementación?

¿Qué vale la pena saber para aprovechar adecuadamente las tecnologías modernas en beneficio de un negocio? Primero que nada, el hecho de que no todas las empresas necesitan tecnología de IA en su actual etapa de desarrollo. Sin embargo, dado el ritmo de desarrollo de la inteligencia artificial, vale la pena pensar ahora en las oportunidades que brinda para los negocios.

La mayoría de las pequeñas empresas que dependen de una presencia digital ya pueden mejorar significativamente su rendimiento empresarial utilizando IA. Las empresas más grandes que utilizan datos de clientes, planifican logística o desarrollan líneas de producción modernas también se beneficiarán. En otras palabras, casi todas las empresas pronto no podrán prescindir de la ayuda de la tecnología de IA si quieren seguir siendo competitivas. Sin embargo, ¿por dónde empezar?

Defina el problema empresarial que desea resolver con inteligencia artificial

El primer paso para implementar la tecnología de IA en su empresa es describir en detalle el problema empresarial que desea resolver con ella. Necesitamos ser claros y entender su relación con nuestros objetivos comerciales.

Veamos el ejemplo de una pequeña empresa de fabricación que tiene problemas para predecir la demanda de sus productos. La tecnología de IA se puede utilizar para:

• Análisis de datos de mercado actuales,
• Investigación competitiva, y
• Análisis de tendencias de ventas históricas,

Esto hará que las previsiones sean más precisas para la demanda futura.

Una institución más grande puede hacer lo mismo. Por ejemplo, un banco que desea optimizar sus procedimientos de préstamo. Actualmente aplica ciertos filtros a las solicitudes de préstamo que rechazan automáticamente las más arriesgadas. Sin embargo, el banco aún aprueba demasiadas solicitudes que luego enfrentan problemas de reembolso.

En ambos casos, el objetivo es crear un modelo predictivo que facilite la planificación: identificar préstamos potencialmente malos o prever fluctuaciones estacionales en la demanda. Independientemente del tamaño de la empresa, en el primer paso de planificación de la implementación de la tecnología de IA, necesitamos verificar que los datos de clientes que tenemos contengan la información necesaria para resolver este problema empresarial particular.

Defina objetivos y expectativas para la implementación de la tecnología de IA

A continuación, es una buena idea definir los objetivos de análisis de datos que lograrán los objetivos comerciales establecidos. Los objetivos deben ser específicos, así que use el método SMART, por ejemplo. Su nombre proviene de las palabras específico, medible, alcanzable, relevante y oportuno.

Un objetivo SMART para una pequeña firma contable que introduce tecnología de IA podría ser el siguiente: “Automatizar la entrada y análisis de datos en 12 meses para reducir el tiempo de atención al cliente en un 50% y mejorar la precisión en un 90%.”

• Los objetivos específicos (SMART) son claros y bien definidos. Por ejemplo, en lugar de la estipulación “atenderemos a más clientes”, un objetivo SMART especifica qué se debe hacer específicamente: automatizar la entrada y análisis de datos – y en qué período, dentro de 12 meses,
• Los objetivos medibles nos ayudan a evaluar si se ha alcanzado un objetivo. Por ejemplo, el objetivo “reducir a la mitad el tiempo de atención al cliente y mejorar la precisión en un 90%” es medible porque podemos ver cómo ha mejorado el rendimiento,
• Los objetivos alcanzables son realistas a la luz del rendimiento pasado de la empresa. El objetivo en el ejemplo es alcanzable si la firma contable ya tiene el conocimiento y la experiencia en entrada y análisis de datos. La tecnología de IA puede ayudar a la empresa a lograrlos.
• Los objetivos relevantes se relacionan con la estrategia de la empresa esbozada en el ejemplo y sus objetivos comerciales, ya que tiene en mejorar la productividad y el servicio al cliente.
• Los objetivos oportunos tienen una fecha de finalización específica. Esto facilita evaluar el progreso hacia ellos y descomponerlos en subobjetivos manejables.

Aquí, la tecnología de IA puede ayudar a analizar grandes cantidades de datos, detectar anomalías y garantizar precisión.

Con inteligencia artificial, debemos definir medidas de éxito para el análisis de datos (por ejemplo, 90% de precisión de un modelo predictivo) y puntos de referencia para evaluar el éxito (por ejemplo, reducción en las tasas de error). Esto nos permitirá evaluar si la implementación de la IA ha traído los beneficios comerciales previstos.

Conozca los tipos de tecnologías de IA y sus aplicaciones

Existen muchas técnicas y herramientas de IA que ayudan en los negocios. Entre las más populares se encuentran:

• Aprendizaje Automático (ML) – algoritmos que aprenden y mejoran su rendimiento basado en datos sin necesidad de programación explícita, un ejemplo sería un algoritmo que recomienda productos a los clientes que pueden interesarles según su historial de compras y preferencias,
• Aprendizaje Profundo (DL) – una variación más avanzada del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales. Se utiliza, entre otras cosas, para reconocer rostros de clientes en una tienda, permitiendo un servicio y recomendaciones personalizadas.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) – comprensión, interpretación y generación de lenguaje humano en forma textual o hablada, utilizado, por ejemplo, para crear correos electrónicos personalizados para los clientes,
• Asistentes virtuales y chatbots – sistemas automatizados que llevan a cabo conversaciones en lenguaje natural y proporcionan, por ejemplo, un vozbot en el departamento de atención al cliente que responde automáticamente el teléfono y lleva a cabo conversaciones sobre las ofertas de la empresa,
• Análisis predictivo – construcción de modelos para predecir eventos futuros basados en datos históricos, que se pueden utilizar, por ejemplo, para predecir la pérdida de clientes,
• Automatización de Procesos Robóticos (RPA) – automatiza tareas repetitivas, como la entrada de datos o la facturación,
• IA Generativa – para crear texto, imágenes, voz o video, por lo que puede acelerar significativamente la creación de materiales de marketing o generar automáticamente descripciones únicas de productos para su tienda en línea basadas en imágenes y características principales,

Un examen más detallado de las capacidades de cada una de estas tecnologías asegurará que pueda seleccionar las herramientas de IA adecuadas para el problema empresarial específico de su empresa.

Prepare sus datos para el uso de la tecnología de IA

Las pequeñas empresas a menudo tienen conjuntos de datos limitados, por lo que obtenerlos correctamente es clave. Sin embargo, incluso este conjunto limitado se puede utilizar para entrenar modelos de IA simples. Por ejemplo, una pequeña tienda en línea puede utilizar datos de compras de clientes para hacer recomendaciones de productos personalizadas.

Una vez que se asegure de tener suficientes datos históricos, por ejemplo, sobre el comportamiento del cliente, a menudo es suficiente combinar los datos que tiene con herramientas de IA listas para usar disponibles en la nube, como:

• Amazon SageMaker – una plataforma para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático,
• Microsoft Azure Machine Learning – una herramienta para crear y utilizar modelos predictivos,
• Vertex AI Platform – un conjunto de herramientas de IA y ML en la nube de Google.

Fuente: Google Cloud (https://cloud.google.com/)

Con la automatización, los sistemas internos de una empresa pueden integrarse con soluciones de IA externas sin involucrar a desarrolladores para construir modelos desde cero. Esto reduce significativamente los costos y acelera la implementación de la IA.

Explore las opciones de implementación de IA y elija el método adecuado

Existen diversas formas de implementar la tecnología de IA en los negocios:

1. Desarrollo de modelos y sistemas de IA propios por un equipo interno de desarrolladores y analistas de datos.
2. Externalizar la construcción de soluciones de IA dedicadas a una empresa externa.
3. Utilizar modelos y herramientas de IA listos para usar disponibles en la nube en un modelo de “IA como servicio” (AIaaS)

Cada uno de los métodos anteriores tiene sus ventajas y desventajas en términos de costo, tiempo de implementación o flexibilidad. Sin embargo, las pequeñas empresas deberían considerar primero las soluciones de IA listas para usar disponibles en el mercado, como las mencionadas AWS SageMaker o Vertex AI, que a menudo son más rentables y más fáciles de implementar, ofreciendo modelos predictivos listos para usar que se pueden utilizar para analizar el comportamiento del cliente. E incluso herramientas más especializadas, como:

• ClickUp, una herramienta de IA para la gestión de proyectos,
• Jasper AI – asistencia basada en IA para la redacción de materiales de marketing,
• Microsoft Power BI – una de las mejores herramientas de visualización de datos que cuenta con tecnología de IA para el reconocimiento de imágenes y análisis de texto para descubrir información oculta y valiosa en sus datos.

Fuente: Microsoft (https://learn.microsoft.com/)

Considere los costos y beneficios de implementar IA

Implementar nuevas tecnologías siempre tiene un costo. En el caso de la IA, los beneficios a largo plazo a menudo superan los costos iniciales. Sin embargo, se debe evaluar:

• el costo de desarrollar y mantener sistemas de IA internos o utilizar una plataforma de IA externa,
• los ahorros potenciales a través de procesos automatizados y una mejor toma de decisiones,
• el posible aumento de ingresos debido a un mejor servicio al cliente, recomendaciones más relevantes, etc.
• otros beneficios potenciales, como tiempos de respuesta reducidos y disminución de errores.

Por ejemplo, una pequeña empresa de logística que invierte en sistemas de IA para optimizar las rutas de entrega puede reducir significativamente los costos de combustible y los tiempos de entrega, lo que se traducirá directamente en una mejora de la satisfacción del cliente y la capacidad de realizar más viajes en el mismo tiempo.

Prepárese para el cambio y monitoree los resultados de la implementación de la tecnología de IA

Implementar nueva tecnología requiere adaptación. Los empleados y los procesos comerciales deben estar preparados para ello. Por ejemplo, para un pequeño salón de belleza, implementar tecnología de IA para gestionar la programación y reservas de clientes puede requerir capacitación del personal, pero a largo plazo, puede llevar a una mejor organización y mayor satisfacción del cliente.

También vale la pena monitorear los efectos del proyecto de IA de manera continua y corregir el rumbo si los resultados se desvían de las expectativas. Medidas como:

• precisión de los modelos predictivos,
• tasas de conversión o
• satisfacción del cliente

Proporcionarán información sobre si la IA está ayudando a alcanzar los objetivos comerciales. También permitirán la mejora continua de los modelos de IA para aumentar su relevancia y valor para la empresa.

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