Inteligencia Artificial para PyMES y Emprendedores

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Intro

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

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.

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.

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.

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.

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