La revolución de la IA: primeros pasos para ser una Data Driven Company

Big data, analytics, machine learning e IA se han convertido en las palancas de transformación digital con mayor potencial en la actualidad. De hecho, las empresas globales más exitosas de los últimos años nos están mostrando el camino: aportar valor al usuario al mismo tiempo que hacen uso extenso de los datos de los mismos. En este sentido los casos más conocidos serían Google, Facebook, Amazon o Netflix, los cuales analizan la información del usuario para ofrecer publicidad personalizada en unos casos, o hacer recomendaciones automatizadas de contenidos en otros.

La buena noticia es que en 2021 no hace falta disponer de la capacidad de inversión de Google o Amazon para hacer uso de este tipo de técnicas de analítica avanzada e IA. De hecho, estas mismas compañías ofrecen servicios de IA en la nube al alcance de todos y en modalidad “pago por uso”. ¡Ya no hay excusas para impulsar nuestro negocio con IA, tenga el tamaño que tenga! Incluso un emprendedor que monta su propia startup puede empezar a usar IA desde el primer momento (y lo hacen: las empresas emergentes suelen ser cloud-nativas y hacen uso extensivo de todas las tecnologías posibles y en todas sus áreas corporativas, ya sean marketing, logística, RRHH, etc.).

Los servicios cloud de IA se integran con facilidad con nuestras aplicaciones para ocuparse de casos de uso comunes, como por ejemplo crear recomendaciones personalizadas, análisis de texto con técnicas NLP, creación de chatbots, previsión de demanda, previsión de fraude... Además, utilizan la misma tecnología de deep learning que impulsa sus negocios core (el buscador de Google o la tienda de Amazon), los cuales aprenden de forma continua y mejoran con el paso del tiempo. Toda esta capacidad de creación de valor de negocio, que aprende y mejora día a día, ¡al alcance de nuestras manos!

Todos los sectores se pueden aprovechar del potencial de la explotación de datos para su negocio. Es más, para competir con éxito y prosperar en esta década, no tengo dudas de que tanto las empresas emergentes como los incumbentes deberán convertirse en instituciones “IA First”, adoptando este tipo de tecnologías como base para generar nuevos revenue streams y crear experiencias diferenciales y personalizadas para los clientes. Algunos ejemplos sectoriales son:

• Banca

Servicios Financieros es uno de los sectores que está abrazando con más entusiasmo la transformación digital, no en vano también es uno de los sectores más amenazados en este caso por la aparición de nuevos entrantes fintech e insurtech. En lo que se refiere a canales, el banco del futuro incorporará el paradigma digital experience platform para ofrecer propuestas y experiencias inteligentes (es decir, recomendar acciones como ventas cruzadas de productos, o automatizar decisiones por ejemplo de inversión), personalizadas (basadas en una comprensión detallada del comportamiento pasados  de los clientes), y verdaderamente omnicanal (que rompen la barrera entre el contextos físico y en línea, haciendo la experiencia consistente a través de múltiples dispositivos).

En el apartado de operaciones, la automatización de los procesos estará a la orden del día, reduciendo los costes y permitiendo a los empleados a focalizarse en mejorar la calidad. En este sentido la IA ya está ayudando por ejemplo en el ámbito de los pagos y la prevención del fraude, evaluando la probabilidad de que una transacción determinada es fraudulenta, alertando en su caso a los analistas de fraude y tomando medidas a través de flujos de trabajo predefinidos.

• Educación

El big data puede ayudar a las personas a aprender más rápido y aprender mejor. Es el llamado Learning Analytics, una nueva tendencia que no ha hecho más que empezar y que se ha acelerado con la popularización del eLearning a raíz de la crisis sanitaria de 2020. Las aplicaciones y los servicios que procesen macrodatos a través de nuevos protocolos como xAPI podrán ayudar a los estudiantes con comentarios sobre su progreso y recomendaciones personalizadas sobre qué hacer para mejorar. En consecuencia el itinerario educativo será, a partir de ahora, cada vez más personalizado.

Además, el uso del dato puede ayudar a los profesores a realizar un seguimiento del compromiso y el rendimiento de los estudiantes, y permitirá que los directivos escolares y universitarios revisen y evalúen el desempeño institucional y del personal mediante la obtención de KPIs a tiempo real. Sin olvidar el uso de técnicas de supervisión remota automatizadas (eProctoring) para los procesos de evaluación en línea.

• Retail

Las soluciones de inteligencia artificial están ayudando a los negocios a alinear sus ofertas con las expectativas de sus clientes con recomendaciones personalizadas en la tienda virtual basadas en compras anteriores. A nivel post-venta, los chatbots pueden ser una forma más eficiente de comunicarse con los clientes no solo respondiendo a preguntas frecuentes sino también realizando encuestas, interpretando emociones o gestionando y automatizando quejas y devoluciones.

La aportación de la IA en retail no se limita al mundo virtual: también puede ofrecer recomendaciones a los clientes en la misma tienda o reducir las colas mediante el pago sin cajero. Finalmente, la gestión logística y de inventario habilitada por IA puede predecir la demanda de productos mediante el análisis de las ventas históricas y las tendencias de compra, etc. así como reabastecer las existencias mediante el monitoreo de stock en tiempo real.

¿Cómo empezar? ¿De qué datos dispone mi empresa? ¿Están dispersos en múltiples silos? ¿Cuáles me faltan y cómo obtenerlos? ¿Qué valor de negocio me pueden aportar? ¿Cuál sería un primer objetivo o quick win? Serán preguntas que nos pasarán por la cabeza en estos momentos.

Para empezar, es recomendable realizar un taller divulgativo para la dirección de la empresa y que implique a todas las áreas, que ayude a entender el potencial de negocio de estas tecnologías. Y seguir luego con un workshop con técnicas de Design Thinking que impulsen la creatividad del equipo directivo, con la participación de un equipo especializado de expertos en datos, arquitectos de software y data scientists. Finalmente, podemos aterrizar un primer prototipo en tiempo récord mediante la técnica del Design Sprint.

Sin duda, estamos ante un reto ingente, y a la vez una oportunidad histórica. Es un reto porque en un futuro muy próximo, el mercado estará dominado por negocios data-driven o "IA First", esto es, aquéllas empresas que sepan aprovechar al máximo el potencial de los datos. Esto nos obliga a todos a repensar nuestras empresas, la forma que generamos valor para nuestros clientes, a imaginar nuevos modelos de negocio. Es una revolución transversal a todas las áreas de la empresa (no solamente IT) y que nos afecta sea cuál sea nuestro tamaño (Disney es un claro ejemplo de digitalización de una gran empresa histórica). A la vez es una oportunidad porque tenemos la capacidad IA de los gigantes del cloud a nuestra disposición, la cual va mejorando día a día. Que la sepamos aprovechar, solo depende de nosotros.