Pymes y emprendedores: cómo potenciar sus negocios con Inteligencia Artificial: El año 2022 definitivamente fue el año de la inteligencia artificial y este 2023 arrancó
con todo. Si bien esta tecnología nació en la década del ’50 y los primeros desarrollos
datan de la década del ’60; los avances en materia de inteligencia artificial de los
últimos años sorprenden a propios y ajenos y ya está modificando la manera en la que
trabajamos, producimos y consumimos.
Por eso, es clave que las empresas analicen esta tecnología, sus pros y sus contras y
cómo pueden aplicarla para impulsar sus negocios, para escalar ventas, reducir
costos, automatizar tareas, mejorar la experiencia del cliente, maximizar su
productividad, mejorar la toma de decisiones y, en definitiva, ser más competitivos y
rentables.
Entendiendo conceptos: inteligencia artificial, machine learning y deep learning
Para ponerlo en palabras sencillas, inteligencia artificial es la capacidad de las
máquinas de imitar la inteligencia humana. La I.A. suele definirse como la capacidad
de una máquina o sistema para aprender a partir de datos y realizar funciones que
asociamos con la mente humana, como reconocer imágenes, razonar, aprender,
resolver problemas y hasta predecir resultados.
Machine learning (aprendizaje automático) es un sub-campo de la inteligencia artificial
cuyo objetivo es que las máquinas aprendan de los datos sin estar explícitamente
programadas para ello y deep learning (aprendizaje profundo) es a su vez un sub-
campo de machine learning que utiliza algoritmos de machine learning con una
estructura lógica similar al cerebro (redes neuronales).
Consejos para aplicar inteligencia artificial en PYMES y start-ups
1. Desarrollar una cultura de datos:
Los modelos de machine learning se alimentan de datos y permiten a las empresas
procesar datos y hacer predicciones a una escala y alcance imposible de lograr por las
personas. De hecho, los modelos de machine learning sobresalen en su capacidad
para procesar y analizar grandes volúmenes de datos, automatizar tareas, identificar
tendencias, patrones y hacer predicciones, todo lo cual puede utilizarse para resolver
problemas de negocios concretos.
Por eso, para apalancarse con esta tecnología, es fundamental que las empresas
pasen de una cultura de acumulación de datos a una que los considere como activos
estratégicos de la organización. En la actualidad, la capacidad de las empresas para
extraer conocimiento valioso y accionable de sus datos constituye un activo
estratégico e intangible.
2. Definir los objetivos del negocio:
Al iniciar un proyecto de machine learning, lo primero es definir los objetivos del
negocio y qué problemas o necesidades relacionados con estos objetivos se quieren
responder.
Este primer paso es clave para obtener buenos resultados. Existen distintas
metodologías para encarar proyectos de machine learning, como CRISP – DM y
TDSP, y todas coinciden en este punto: el primer paso es entender el negocio y sus
objetivos.
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3. Definir la pregunta de negocio a resolver (casos de uso):
Los modelos de machine learning pueden aplicarse para responder distintas preguntas
y necesidades del negocio. Cuanto más clara sea esta pregunta y más alineada esté
con los objetivos de la empresa, mejores resultados se obtendrán. Algunos de los
problemas de negocios que se pueden abordar con algoritmos de machine learning
son:
Gestionar la relación con los clientes, a través de algoritmos de segmentación y
clustering, los llamados motores de recomendación, valor del ciclo de vida,
predicción de abandono y optimización de precios, entre otros.
Mejorar las campañas de marketing y publicidad, a través de algoritmos de
segmentación, entre otros.
Gestionar el talento humano, con algoritmos de predicción de abandono y
segmentación.
Reducir costos, con algoritmos de predicción de demanda, scoring crediticio y
detección de fraude, entre otros.
Predecir la demanda, las ventas y gestionar el stock de inventario, con
algoritmos de predicción de demanda.
Vender más, con algoritmos de segmentación, motores de recomendación y
optimización de precios, entre otros.
Automatizar tareas administrativas, con Procesamiento Natural del Lenguaje
(NLP) y aplicaciones empresariales, entre otros.
Mejorar el análisis de datos con distintos algoritmos de machine learning que
se pueden combinar con Inteligencia de Negocios para obtener poderosas
visualizaciones en tiempo real para mejorar la toma de decisiones.
Atención online 24/7 con chatbots alimentados por inteligencia artificial. Este es
uno de los casos de uso más utilizados por las empresas para tener presencia
online y personalizada que permite convertir a meros visitantes de nuestro sitio
web en clientes.
4. Disponibilidad y calidad de los datos:
Se estima que alrededor del 80% del trabajo en un proyecto de machine learning
corresponde a la etapa de extracción, exploración y preparación de los datos (ETL). La
disponibilidad y calidad de los datos de la empresa serán una variable clave en el
tiempo y costo del proyecto, así como en los resultados que se puedan obtener.
5. Definir qué se entenderá por éxito y cuál será el entregable final:
Finalmente, es importante definir cuáles son las expectativas del cliente, qué se
entenderá por éxito y si el proyecto terminará con la emisión de un informe con los
resultados y recomendaciones; si además se entregará el modelo de machine learning entrenado al sector de IT de la empresa o si se contratará la implementación del
modelo entrenado en dashboards, tableros, sitios webs o aplicaciones, lo que se
conoce como MLOps (Machine Learning Operations).
