¿Estás pensando en sumar inteligencia artificial a tu negocio?
Finalmente llegó el momento: terminaste de instalar tus sistemas de gestión, tu producto está gustando en el público al que está destinado y tenés todo en funcionamiento. El negocio, que antes era una semilla que vivía sólo en tu imaginación, ahora es una planta. Pequeña y en constante crecimiento, pero viva.
Sin embargo, tenés un colega que te cuenta que empezó a “incorporar inteligencia artificial” en su empresa y que está empezando a ver los primeros frutos, sumamente positivos. Ves que tu CRM ahora tiene “funcionalidades con IA”, donde te prometen hacerte más fácil todas tus tareas. Y también detectás que tu competencia dice que “usa IA para mejorar la experiencia de sus clientes” y afirman tener excelentes resultados.
Empezás a sentir que hay algo que se te está escapando. ¿Será que tal vez tener un sistema de gestión de datos e información era sólo el principio? Algo de eso hay. Pero también hay que estar muy despiertos para ver cuándo la tecnología sirve para hacer que tu empresa crezca, y cuándo incorporarla puede ser un gastadero de dinero mal invertido.
En el principio están los datos
La inteligencia artificial no va a resolver mágicamente todos tus problemas, ni tampoco todos los problemas pueden (o deben) ser abordados con IA. Es una herramienta, no es una solución.
Muchas empresas incipientes creen que la IA es la clave para diferenciarse de sus competidores y hacer crecer sus métricas. Si bien esto es correcto, es incompleto: la realidad es que la inteligencia artificial es tan buena como los datos con los cuales funciona.
Antes de pensar en aplicar IA, deberías preguntarte:
- ¿Estoy recolectando datos de calidad?
- ¿Mis procesos están lo suficientemente maduros para automatizar?
- ¿Tengo claro qué decisión de negocio quiero mejorar?
Para empezar, lo que hoy se entiende popularmente como “inteligencia artificial” es sólo una parte muy específica de un subconjunto más grande de tecnologías. Y de hecho, lo que antes se solía llamar “inteligencia artificial” como tal, ¡tiene más de 70 años! Los chatbots al estilo ChatGPT y las aplicaciones avanzadas que seguramente ves en distintos SaaS, en rigor se llaman grandes modelos de lenguaje (LLMs) y son parte de los modelos generativos: algoritmos que pueden crear contenido (audio, texto, video). Estas capacidades son tan sorprendentes que los asemejan a una idea de la inteligencia artificial mucho más parecida a la ciencia ficción que a la estadística.
Sin embargo, tu empresa probablemente no necesite nada de todo esto. Lo que seguro sí necesita es una forma concreta y accionable de explotar sus datos y obtener una perspectiva nueva a partir de ellos. Probablemente ningún chatbot con IA generativa vaya a hacer que tu negocio crezca, pero sí lo va a hacer tener la capacidad de predecir cuándo un cliente se va a dar de baja, de seleccionar de forma personalizada qué productos ofrecer en un carrito de compras, de segmentar a tu audiencia y poder entenderla en profundidad, y mucho pero mucho más.
Lo que realmente importa es que tus datos te sirvan a vos, y no adoptar una tecnología a ciegas –por alucinante que sea–.
Inteligencia humana
¿Quiere decir todo esto que no podés usar la inteligencia artificial? Por supuesto que no. Pero sí que tengas cuidado: no todo lo que brilla es oro, y es muy importante saber los para qués al momento de incorporar una tecnología nueva.
La realidad es que en la amplia mayoría de las situaciones, una organización obtiene más valor a partir de los modelos no-generativos: el machine learning “clásico”, por así decirlo. Estos algoritmos y técnicas estadísticas tal vez no sean tan “atractivas y mágicas”, pero sin dudas son son muchísimo más útiles para negocios que quieren hacer las cosas bien y crecer, y no subirse a una ola de manera apresurada por el miedo a quedarse afuera.
El machine learning “tradicional” (modelos predictivos, segmentación, análisis de churn, etc.) suele aportar mucho más valor real que las aplicaciones llamativas de IA generativa.
Con modelos más simples pero robustos podés:
- Anticipar la baja de un cliente
- Personalizar recomendaciones de productos
- Segmentar audiencias con fines comerciales
- Optimizar tus campañas de marketing
- Estimar ventas o rotación de stock
La IA no funciona sola: requiere estrategia, cultura y seguimiento
Para traerte tranquilidad y bajarle la espuma al FOMO, vale la pena destacar que el desarrollo de soluciones data-driven sigue siendo un tema a resolver para la amplia mayoría de las organizaciones.
Según un estudio de BCG1, actualmente sólo el 26% de las empresas logra pasar de la PoC con IA a la generación sostenible de valor e impacto en el negocio.
Y acá viene el punto interesante: según ese mismo estudio, muchas de las compañías no trackean los KPIs de sus iniciativas de IA, pero las que sí lo hacen, son capaces de lograr cumplir las promesas de la IA: ahorros de costos, aumentos en ganancia, mayor crecimiento generalizado, etcétera.
La IA (y el machine learning tradicional) puede ser una aliada valiosa, pero sólo si está alineada a tu estrategia de negocio. Si la IA –o cualquier tecnología– no te ayuda a crecer y mejorar de una forma concreta y tangible, estás desperdiciando tu dinero.
Te recomendamos que te hagas estas preguntas antes de avanzar:
- ¿Cuál es el problema concreto que quiero resolver?
- ¿Ya tengo los datos necesarios para resolverlo?
- ¿Puedo medir el impacto que tendría una solución con IA?
- ¿Estoy decidiendo por necesidad o por moda?
Es importante tener un plan donde puedas delinear claramente hacia dónde va tu estrategia de datos y cuán alineada está con tus métricas de negocio. Si estás evaluando cómo aprovechar mejor tus datos, o querés entender si la IA tiene sentido en tu contexto, quizás podamos ayudarte.
Sacarle provecho a los datos requiere una estrategia. Necesita esfuerzos tecnológicos, cambios culturales, decisión de parte de los líderes, inversión de tiempo y recursos y por qué no, mucha paciencia.
En deployr trabajamos con empresas que buscan aplicar tecnología con propósito y estrategia. Si creés que llegó el momento de explorar cómo la IA puede aportar a tu negocio —sin fórmulas mágicas ni promesas infladas—, estamos a un mensaje de distancia.
¡Nos leemos la próxima!
