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Escuchar al futuro: tres características críticas de la IA para hacer crecer una empresa
Por Eduardo Navarrete*
El propósito de mirar al futuro, decía Gastón Berger, es el de molestar al presente.
No sé si el presente aguante más bullying, pero sí preguntarse ¿qué tan relevante es en la dinámica cotidiana el futuro para las organizaciones y cómo se expresa esto en acciones y prácticas?
Cuando los pioneros de la informática —como Joseph Licklider— imaginaban en 1960 las redes de comunicación del futuro, vinieron a su mente una serie de posibilidades que alentaban el proceso de imaginación, pero ninguno como la idea de los humanos colaborando con las máquinas.
Dos inteligencias de distinta naturaleza buscando ser complementarias en habilidades y talentos: tal fue la visión que alentó la creación de internet y que ahora acelera la integración de la inteligencia artificial en todos los aspectos de las disciplinas productivas.
En la dinámica empresarial, la inteligencia artificial (IA) optimiza procesos solo como tarjeta de presentación. Prácticamente todas las estrategias de interacción humana están a punto de transformarse, dejando ver el albor de una nueva era de eficiencia y personalización que tal vez ni concebimos. Pero se alcanzan a vislumbrar ya, tres ingredientes clave que la IA proporcionará a las empresas y con los cuales no habrá marcha para su plena integración:
1.- Automatización y eficiencia
La implementación de sistemas y procesos que reducen la intervención humana y optimizan los recursos para lograr mejores resultados con menores esfuerzos, tiempos y costos, están ya siendo implementados.
La IA potencia estos conceptos al ofrecer soluciones que analizan grandes volúmenes de datos, tomar decisiones complejas en tiempo real y ejecutar tareas repetitivas con precisión y rapidez.
Así, las empresas mejoran su productividad, reducen errores, ahorran costos operativos y liberan a los empleados. El punto aquí es hacia donde y el término deseado es a lugares de enfoque con mayor valor humano.
Desde 2017, empresas como CloudTalk prometen que para 2025 el 95% de las interacciones con los clientes será desarrollado por inteligencia artificial. Esto parece lejos de cumplirse en la fecha establecida, pero no en la mecánica de funcionamiento.
Un ejemplo es “Amelia”, el asistente digital de IPsoft, que gestiona más de 40 millones de conversaciones al año en múltiples idiomas con una precisión que ha resultado funcional para empresas como Telefónica, Fujitsu y BNP Paribas.
El reto es mantener la visión de no reemplazar una conversación humana, sino integrar procesos de automatización que no requieren el tacto humano en esa parte de la operación para complementarse con otra cara en la que ese ángulo y calidez hagan una diferencia.
2.- Análisis predictivo
Tal vez uno de los hallazgos más sorprendentes para las cabezas empresariales fue la noticia de que la IA tenía la capacidad para comprender y anticipar las necesidades de los clientes.
El análisis predictivo es una técnica avanzada de análisis de datos que utiliza algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para identificar patrones en datos históricos y actuales, con el fin de predecir tendencias y comportamientos futuros.
Esta herramienta dota a las empresas de herramientas para anticiparse a eventos, tomar decisiones más informadas y optimizar estrategias de ventas, marketing, gestión de riesgos y operaciones.
Como beneficio de la IA, el análisis predictivo potencia la capacidad de las empresas para procesar y analizar datos complejos, incluyendo información estructurada y no estructurada. Y el resultado serán predicciones más precisas y en tiempo real, lo que permitirá a las organizaciones identificar mejores oportunidades de mercado, prevenir problemas antes de que ocurran y mejorar la eficiencia operativa.
Hay herramientas de análisis predictivo que permiten a las empresas reaccionar mucho antes de lo que estaban acostumbradas, pero además prever tendencias del mercado con eficacia. IBM Watson ofrece soluciones que analizan datos de mercado en tiempo real para predecir cambios en las preferencias del consumidor.
3.- Personalización a escala
Se ha soñado —y es materia de varias películas de ciencia ficción— con la capacidad de personalizar la comunicación a gran escala. La IA está en proceso de lograr segmentar audiencias para adaptar los mensajes con una resonancia individual. Spotify es uno de los ejemplos incipientes con sus listas de reproducción personalizadas, que mejoran la retención de usuarios.
La personalización busca ofrecer experiencias, productos y servicios individualizados a un gran número de clientes de manera simultánea y eficiente sin sacrificar su cercanía.
Esta estrategia combina la potencia de una atención personalizada tradicionalmente asociada con negocios pequeños, con la capacidad de alcance y eficiencia de grandes corporativos. La personalización a escala permite a una empresa adaptarse a las preferencias y necesidades de cada cliente, mejorando con ello la satisfacción, la lealtad y aumentando la propuesta de valor.
Los algoritmos de IA pueden identificar patrones sutiles en el comportamiento del consumidor, predecir preferencias y tomar decisiones automatizadas para ofrecer recomendaciones, contenido o experiencias altamente personalizadas. Esto promete mejorar la experiencia de usuario y optimizar los recursos de la empresa, permitiendo una segmentación más precisa, una mayor eficiencia en las campañas de marketing y un aumento en las tasas de conversión.
Se trata de una experiencia “hecha a la medida” a millones de clientes simultáneamente, equilibrando personalización con escalabilidad.
El futuro es ahora mismo
Toda decisión implica una renuncia. En la medida en que las empresas adoptan inteligencia artificial y nuevas tecnologías, surgen también desafíos. Uno de ellos es concebir esta transformación como una cultural. La IA no es solo una herramienta tecnológica, se trata de una transformación fundamental en cómo concebir la relación productiva.
Si el futuro, de acuerdo con Gastón Berger, era molestar al presente, definitivamente lo está logrando, pero el presente también está aprendiendo y una de las lecciones es ampliar el espectro y profundizar el alcance: ¿cómo integrar estas tecnologías de manera ética y efectiva para elevar el rendimiento económico al mismo tiempo que la calidad de las interacciones humanas? Definitivamente habrá quienes logren esto y serán los bulleados que resilientemente lograron colocar los aprendizajes sobre un plan de acción con perspectiva.
Contacto:
* Eduardo Navarrete es especialista en Estudios de futuros, periodista, fotógrafo y Head of Content en UX Marketing.
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/eduardo-navarrete
Mail: eduardo.navarrete@uxmarketing.com
Instagram: @elnavarrete
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