Cómo introducir Inteligencia Artificial a tu negocio

La Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés), fue creada para mostrar a los humanos que la toma de decisiones puede darse de una manera racional y lógica, mediante algoritmos sofisticados, siempre basándose en datos para una toma de decisiones correcta. La AI está diseñada para facilitar las actividades cotidianas del ser humano. Probablemente interactuamos con ella más de lo que imaginamos; muchas veces al día, al realizar una transacción bancaria, revisar el spam en el correo, elegir a una pareja en una app de citas, aceptar sugerencias musicales en la app de videos, o tu asistente virtual llevándote al restaurante más cercano.

Para la AI el futuro no es ahora (como todo el mundo dice), el futuro “es ayer”, mediante el perfeccionamiento de un algoritmo para predecir todas las posibilidades de los casos mencionados anteriormente: ¿te gustaría recibir un préstamo?, ¿correos de ofertas de viajes?, ¿tu persona ideal?, ¿tu futura canción favorita que no has escuchado?, ¿tu cena de hoy? Gracias a los datos y tus interacciones con ellos es posible.

En los negocios no es distinto, existen herramientas matemáticas que se utilizan para mejorar tu negocio, por ejemplo, el Análisis de Componentes Principales1 para aprender sobre tus clientes y sus personalidades, o el Análisis de Sentimiento2 para analizar un texto según el sentimiento de quien escribe alguna reseña (positivo, negativo, neutral); y aunque puede sonar complicado, aprendiendo lo fundamental, podemos dejar lo demás para otra entrada de este blog.

Gracias a la AI, podrás realizar predicciones, correlaciones3 y saber cuál de tus esfuerzos te da el mejor retorno de inversión4 te liberará de todo el trabajo de oficina repetitivo y te permitirá concéntrate en el trabajo de equipo y en las estrategias de tu negocio. Si alguien descubre tu producto o servicio hoy, ¿qué tan probable es que esa persona se suscriba a tu servicio o compre alguno de tus productos? ¿Cuál de tus visitantes es más probable que te compre o que regrese a tu tienda? ¿Qué opinan tus clientes? ¿Cuánto gastan tus clientes durante sus visitas? ¿Puedes descubrir la psicografía5, intereses, hábitos y opiniones de tus clientes utilizando Aprendizaje Automático6?

¿Por dónde iniciar?

Para aprovechar el potencial de la AI y el Análisis Predictivo7 hay cuatro elementos que tu organización debe poner en marcha:

Primero. Hacer las preguntas correctas considerando tres cosas: ¿Qué quiero preguntar? ¿Qué métricas estoy tratando de pronosticar? ¿Qué comportamiento futuro estoy tratando de predecir?

Segundo. Tener la información correcta. Es importante que sepas qué información está a tu alcance y si será suficiente para contestar tus preguntas de manera convincente.

Tercero. Utilizar la tecnología correcta. Saber si el software que vas a utilizar es el adecuado para el problema que estás tratando de resolver.

Cuarto. Contar con las personas correctas. Sin personas realmente involucradas en tu negocio es imposible realizar las preguntas correctas.

 

Así se ha hecho en la política, por ejemplo, para que el mismo candidato logre alcanzar diferentes personalidades con diferentes mensajes; Amazon utiliza AI analizando datos de tus compras para garantizar en un 90% que la sugerencia que recibas, la compres; IBM utiliza Análisis de Personas8 para retener a su personal y evitar una alta rotación, subiendo un archivo a una supercomputadora que detecta factores de insatisfacción de los empleados; la optimización de cadena de suministro en Walmart utilizando datos en tiempo real para saber qué productos se van a terminar y en cuánto tiempo así como esos productos que no se venden, combinado con Análisis de Comportamiento de Masas9 de sus clientes en línea le ayuda a prepararse para el incremento en la demanda de un producto, personalizar su presencia en línea, dirigiéndose a los clientes con productos específicos en función de su probabilidad prevista de realizar una compra.

Si quieres aprender un poco más de este tema no olvides revisar nuestras fuentes y no dejes de visitar futuras entradas de este blog.

 

 

 

1 Análisis de Componentes Principales: Técnica utilizada para describir un conjunto de datos en términos de nuevas variables no correlacionadas. Los componentes se ordenan por la cantidad de varianza original que describen, por lo que la técnica es útil para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos. Es decir, aumenta su interpretabilidad y al mismo tiempo minimiza la pérdida de información.

2 Análisis de Sentimiento: Conocido como minería de opinión, se refiere al uso de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de los recursos.

3 Correlación: Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

4 Retorno de Inversión: (del inglés Return of Investment) es una razón financiera que compara el beneficio o la utilidad obtenida en relación a la inversión realizada.

5 Psicografía: (del inglés Psychographics) trata de una metodología cualitativa utilizada para encontrar rasgos comunes en grupos de consumidores o usuarios que permitan efectuar una segmentación del mercado sobre la base de algunos de sus aspectos psicológicos.

6 Aprendizaje Automático: (del inglés Machine Learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. 

7 Análisis de Predictivo: técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de datos que analiza los datos actuales e históricos reales para hacer predicciones acerca del futuro o acontecimientos no conocidos.

8 Análisis de Personas: (del inglés People Analytics) es un enfoque basado en datos para gestionar a las personas en el trabajo. Por primera vez en la historia, los líderes empresariales pueden tomar decisiones sobre su gente basándose en un análisis profundo de los datos en lugar de los métodos tradicionales de relaciones personales, la toma de decisiones basada en la experiencia y la evitación de riesgos.

9 Datos de Comportamiento: (del inglés Behavioral Data) es un avance reciente en análisis de negocios que revela nuevos conocimientos sobre el comportamiento de los consumidores en plataformas de comercio electrónico, juegos en línea, aplicaciones web y móviles e internet de las cosas.

 

Fuentes:

https://wikipedia.org

https://digitopoly.org/2015/05/14/behind-the-buzz-of-behavioral-data https://www.toolbox.com/hr/hr-analytics/articles/what-is-people-analytics/

https://blog.hubspot.com/insiders/marketing-psychographics

https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/machine-learning.html

https://www.ibm.com/cloud/learn/data-mining

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