Dar los primeros pasos en el uso de la inteligencia artificial para su negocio
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Describir cómo unos resultados claramente definidos influyen en el éxito de las soluciones de IA
- Determinar qué fuentes de datos serán más útiles para ayudar a entrenar la IA de forma más eficaz
- Identificar los pasos a seguir una vez recibidas las predicciones de la IA
Empezar a usar la IA con buen pie
Ahora que ya conoce mejor en qué consisten las soluciones de inteligencia artificial, estará impaciente por empezar a usar la IA para optimizar su negocio. Incluso aunque se haga una idea aproximada de para qué sirve la IA, tal vez no sepa qué necesita para usarla de forma que aporte valor real a su negocio. Empezar a usar la IA puede parecer complicado, pero dividirla en cuatro pasos lo hace mucho más fácil.
- Decidir qué predecir
- Obtener datos históricos en orden
- Convertir las predicciones en acciones
- Mejorar sus acciones
Para ilustrar estos pasos, observemos el abandono de clientes del banco American Savers Cooperative (ASC). La predicción de abandono y la retención de clientes es uno de los casos de uso de IA más habituales para cualquier negocio. Veamos cómo usa el ASC las herramientas de IA para conservar a sus clientes.
Decidir qué predecir
El primer paso para usar la IA eficazmente es averiguar cómo transmitirle lo que quiere lograr realmente. Para ello, debe definir claramente, en términos medibles, qué intenta predecir.
Piense en el caso del abandono en el ASC: ¿qué supone realmente perder un cliente? Supongamos que un cliente tiene una cuenta corriente y una de ahorros y que cierra la cuenta de ahorros. ¿Es un abandono? ¿Y si un cliente tiene una sola cuenta, pero retira de ella el 90% de sus activos? ¿Es un abandono?
Antes de que ASC pueda usar la IA para reducir el abandono de los clientes, debe encontrar una definición concreta de qué entiende su organización por abandono. Debería tener la capacidad de observar sus datos y responder claramente si el cliente les abandonó o no.
Poner en orden los datos históricos
El segundo paso para usar la IA eficazmente es obtener sus datos históricos ordenados. Hay un dicho que afirma que "la mejor manera de predecir el futuro es conocer el pasado", y esto también se aplica a la inteligencia artificial.
En el caso de ASC, ya tenían una gran cantidad de datos históricos sobre abandono. También contaban con una definición concreta de abandono, y pueden responder con seguridad si se trata o no de un caso de abandono del cliente. Esa información es exactamente la que necesita la IA para entrenarse. De hecho, un tópico de la IA es que no puede elaborar reportes sobre ella ni predecirla.
Algunas compañías tal vez necesiten consolidar sus datos en muchos sistemas diferentes, lo cual requiere integraciones para reunir todos los datos en un mismo lugar. Puede suponer un auténtico desafío, pero es absolutamente necesario.
Muchas compañías se basan en datos estadísticos, y ya elaboraron numerosos reportes internos para saber en qué situación se encuentra su negocio. Esto nos lleva a otro tópico de la IA: si elabora un reporte sobre ello, normalmente querrá predecirlo. De hecho, los resultados medidos en estos reportes son un punto de partida extraordinario para las optimizaciones de la IA. Los resultados ya se decidieron, los datos ya están ahí.
Convertir las predicciones en acciones
El último paso consiste en transformar las predicciones en acciones. En el caso del banco ASC, su IA está prediciendo si un cliente les abandonará. Por este motivo, los resultados regresarán en forma de probabilidad. Por ejemplo, la predicción para el abandono de un cliente es del 15%, mientras que la de otro cliente es del 30%.
ASC podría usar esta cifra de diversas maneras. Podría incluirla directamente en el registro de contactos. O mejor aún, podría entregar al equipo de retención una lista de clientes, ordenados por probabilidad de abandono. Tal vez sea el momento de ofrecer una promoción especial a todos los clientes con más de un 25% de probabilidades de abandono.
Mejorar sus acciones
Ahora que en ASC quieren enviar una promoción especial a todos sus clientes, necesitan ayuda para redactar un email. Con la ayuda de la IA, específicamente de la IA generativa, le piden a Einstein que cree un email con promociones especiales. Einstein completa un email y en la compañía están felices con la respuesta. Cambian algunas palabras para que el email suene más personalizado y lo envían a todos sus clientes. No solo avanzaron con las predicciones de desgate, sino que también demostraron que valoran a sus clientes.
Para sacar el máximo partido de la IA, debe contar con una definición concreta de los resultados que quiere optimizar, los datos históricos en los que basar el aprendizaje y un plan de acción para usar las predicciones. En la siguiente unidad, veremos cómo pueden los diferentes segmentos de su negocio usar la IA para cumplir sus necesidades.