Cómo usar inteligencia artificial para potenciar los negocios
La evolución de la tecnología ofrece oportunidades para mejorar la experiencia con los clientes o incrementar las ventas
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PARA LA NACIONCynthia Serebrinsky
En 1956 un disco rígido se veía del tamaño de un contenedor y podía almacenar hasta cinco megas, el equivalente a una imagen que hoy pasamos por Whatsapp en cuestión de segundos. De esa época a la actualidad el mundo se fue digitalizando, lo que devino en un ecosistema de grandes organizaciones digitales como Waze, Airbnb, Instagram, Spotify, Netflix y Amazon, que supieron utilizar los datos digitales para tener una mejor experiencia con sus clientes.
¿Cómo usar la inteligencia artificial para potenciar los negocios propios? “La clave del éxito son los algoritmos, es decir, las soluciones que les dan a sus clientes en forma automatizada basada en los datos que se han ido obteniendo”, explica Fredi Vivas, CEO de RockingData, una startup pionera y referente en Latinoamérica en el uso de machine learning, inteligencia artificial y big data para potenciar la toma de decisiones en distintas organizaciones. Tiene como clientes a Mercado Libre, YPF, AstraZeneca y AB InBev, entre otros.
Los datos tienen dos funciones: entender una realidad y generar nuevo conocimiento. “Entender esa nueva realidad nos va a permitir responder preguntas como qué y por qué pasó tal o cual cosa en nuestra empresa. Lo más interesante es que estas respuestas nos llevan a tener un predictivo de qué pasará con la compañía en el futuro. Entender cómo usar ese conocimiento nuevo que nunca antes en la historia tuvimos es muy importante para las organizaciones. Sin dudas, las que quieran liderar van a tener que hacer foco en estas tecnologías”, agrega el tecnólogo y autor de ¿Cómo piensan las máquinas? (Galerna).
Las dos preguntas antes mencionadas engloban lo que se denomina data analytics o business intelligence (inteligencia de negocio). Y la tecnología que se utiliza para predecir los comportamientos futuros es la llamada data science (ciencia de datos), precisamente la herramienta que sirve para anticiparse a situaciones y disminuir el riesgo en la toma de decisiones de una empresa.
“Solo tres de cada 10 empresas generan valor tangible y medible a partir de los datos, estadística que incluye a Estados Unidos, por lo cual el promedio en Latinoamérica es menor todavía”, alerta Vivas, enfatizando que es un valor primordial para el crecimiento productivo de una compañía.
A su vez, el especialista en big data aconseja acelerar la adopción de este tipo de sistemas. Para llevarlo a cabo indica concentrarse en tres ejes del emprendimiento: las personas, la tecnología y los casos. “Es fundamental pensar y analizar cómo invertir en esos tres ejes en simultáneo. Puede que no haya presupuesto suficiente para comprar tecnología y capacitar a las personas, pero aun así es importante no abandonar del todo ninguno de estos centros”, dice.
Los tres grandes usos que hoy tiene la ciencia de datos son vender más, fidelizar y optimizar un proceso. La mayoría de los proyectos caen en estas tres columnas, según el experto. Los algoritmos de machine learning permiten mejorar entre un 20% y 50% el nivel de precisión de una predicción de demanda.
Entonces, por dónde conviene empezar: “Quizás son cuestiones menos técnicas y más organizacionales. El punto uno es alinear prioridades; el área de tecnología y de negocios se tienen que poner de acuerdo para avanzar juntas; estos son proyectos de negocios en los cuales la tecnología funciona como habilitador”, dice Vivas.
Otro punto importante es generar confianza en los algoritmos. “Que sean precisos hará que todo el mundo los quiera usar y que sean parte de los activos de las organizaciones”, indica el CEO de RockingData.
Por último, el experto puntualiza que priorizar los casos, a la vez que tener en cuenta la alfabetización en datos, son otros dos otros puntos a tener en cuenta. “Toda la empresa tiene que saber hablar el lenguaje de los datos”, cierra.
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