Una palabra sobre las aplicaciones de IA

La importancia de los productos de datos y la malla de datos ha surgido como consecuencia de un factor clave:
el aumento de la demanda de Inteligencia Artificial en los últimos 5 años. Aún recuerdo las reuniones comerciales en mi primera empresa de IA.
Parecíamos extraterrestres que entraban en la sala de reuniones con clientes potenciales, nadie entendía ni una palabra de lo que hablábamos y, desde luego, el interés estaba lejos de ser una realidad, un producto al que nadie pondría un presupuesto.

Ahora es una nueva industria floreciente y las empresas, que comprenden el valor de la IA y los productos de datos, comienzan a buscar proveedores y a invertir recursos en ellos.

El objetivo final de las aplicaciones de IA es crear información procesable para los equipos. Para ello, las herramientas en sí mismas deben ser procesables, es decir, deben permitir a los usuarios crear acciones cuyo rendimiento puedan revisar y mostrar una clara mejora en el resultado.

Sin embargo, la mayoría de los proyectos de IA todavía se entienden y llevan a cabo como proyectos tecnológicos gestionados por expertos en tecnología. De ahí surge uno de los mayores problemas de los productos de datos, en este caso los productos de inteligencia artificial: olvidamos quién es el usuario final; las necesidades típicas de la IA se encuentran en los departamentos de marketing y ventas. Los profesionales de marketing y ventas deben entender los resultados de los proyectos de IA y ponerlos en práctica con rapidez. Una aplicación de inteligencia artificial útil consiste en poner en práctica las predicciones de las herramientas de marketing y ventas adecuadas, de modo que los KPI se mejoren en cuestión de días. Y lo que es más importante, se pueden preseleccionar los casos de uso típicos:

• Aplicación de IA para puntuar clientes potenciales. Para que los equipos de ventas sepan a qué clientes potenciales dirigirse primero;
• Aplicación de IA de previsión de demanda. Para que pueda adaptar su oferta (ya sea un producto o un servicio) a la demanda que tendrá;
• Aplicación de IA para pronosticar la retención y la pérdida de clientes. Para que pueda aumentar el valor de por vida de sus clientes como una métrica clave en la era de la retención;
• Aplicación de IA de detección de anomalías. De este modo, puede saber al instante cuándo hay alguna métrica empresarial clave con un valor inusual para actuar a tiempo.

¿Por qué actualmente tenemos cientos y miles de empresas que trabajan de forma independiente con científicos de datos muy caros para contar con una solución muy similar, si no la misma? El futuro del sector depende de proponer soluciones a estos problemas universales que sean fáciles de configurar, usar y actuar para cualquier empresa. Si bien, por supuesto, los problemas más específicos podrían resolverse internamente, no es óptimo desarrollar soluciones comunes de forma independiente y las fuerzas económicas aclararán esta realidad en los próximos años.
Para decirlo de forma sencilla: no necesitamos que cada empresa desarrolle su propia previsión de pérdida de clientes.