Primeros pasos para utilizar inteligencia artificial en su empresa

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Describir la manera en la que los resultados claramente definidos afectan al éxito de las soluciones de IA.
• Determinar las fuentes de datos que ayudarán a entrenar a la IA de manera más eficaz.
• Identificar los siguientes pasos una vez que la IA haya generado predicciones.

Empezar a utilizar la IA correctamente

Ahora que ya tiene una idea de qué se componen las soluciones de inteligencia artificial, es posible que tenga ganas de empezar a utilizar IA para optimizar su empresa. Aunque tenga una idea de lo que la IA puede hacer, es posible que no sepa qué necesita para utilizar IA de manera que proporcione valor real a su empresa. Comenzar a utilizar IA puede parecer difícil, pero se pueden establecer cuatro pasos para hacerlo más sencillo.

• Decidir qué quiere predecir.
• Obtener datos históricos en orden.
• Convertir las predicciones en acciones.
• Mejorar sus acciones.

Veamos el abandono de los clientes del banco American Savers Cooperative (ASC) a fin de explicar estos pasos. La predicción de abandono y la retención de clientes es uno de los casos de uso de IA más comunes de cualquier empresa. Veamos cómo ASC utiliza herramientas empresariales de IA para mantener a los clientes.

Decidir qué quiere predecir

El primer paso al utilizar IA de manera eficaz es averiguar cómo pedirle lo que quiere conseguir realmente. Para ello, debe definir, en términos mensurables, lo que intenta predecir.

Tome como ejemplo el caso de abandono de clientes del banco ASC: ¿qué significa exactamente perder un cliente? Supongamos que un cliente tiene una cuenta corriente y una cuenta de ahorros, y cierra la cuenta de ahorros. ¿Eso sería un abandono? ¿Y si el cliente solo tiene una cuenta en el banco pero acaba de sacar el 90 % de los activos? ¿Sería eso abandono?

Antes de que ASC pueda utilizar IA para ayudar a predecir y reducir el abandono de clientes, primero deben elaborar una solución concreta de lo que implica el abandono para su empresa. Deberían poder ver los datos y responder a la pregunta de si el cliente ha abandonado o no.

Obtener datos históricos en orden

El segundo paso para utilizar IA de manera eficaz es obtener los datos históricos en orden. Como suele decirse, "el mejor pronosticador del comportamiento futuro es el comportamiento pasado", y esto también es así para la inteligencia artificial. 

En el caso de ASC, ya tienen muchos datos históricos sobre el abandono. También tienen una definición concreta de abandono y pueden responder de manera segura a si un cliente abandonó o no. Esa información es exactamente el tipo de datos que necesita la IA para entrenarse. De hecho, una perogrullada sobre la IA es que si no puedes informar de ello, no puedes predecirlo.

Es posible que algunas empresas necesiten consolidar la distribución de datos en diversos sistemas, lo que requiere integraciones para conseguir que todos los datos estén en un mismo lugar. Puede ser un verdadero reto, pero es absolutamente necesario.

Muchas empresas se basan en los análisis, y ya ejecutan muchos informes de manera interna a fin de medir el estado de la empresa. Esto nos lleva a otra perogrullada de la IA: si informa de ello, normalmente querrá predecirlo. De hecho, los resultados medidos en estos informes son un gran punto de partida para las optimizaciones de IA. Ya se han decidido los resultados, los datos ya están ahí.

Convertir las predicciones en acciones

El último paso es convertir las predicciones en acciones. En el caso del banco ASC, la IA predice si un cliente abandonará. Por esa motivo, los resultados se darán en forma de probabilidad. Por ejemplo, se predice que un cliente tiene un 15 % de probabilidad de abandono, mientras que otro cliente tiene una probabilidad del 30 %.

ASC podría utilizar este número de varias maneras. Podrían ponerlo directamente en el registro de contacto. O lo que es mejor, podrían proporcionarle al equipo de abandono una lista de clientes ordenados por probabilidad de abandono. Es posible que haya llegado el momento de ofrecer una promoción especial a los clientes que tienen más de un 25 % de probabilidad de abandono.

Mejorar sus acciones

Ahora que ASC quiere enviar una promoción especial a sus clientes, necesita ayuda para crear un correo electrónico. Con la ayuda de la IA, más en concreto la IA generativa, pide a Einstein que genere un correo electrónico de promociones especiales. Einstein completa un correo electrónico y a la empresa le gusta el resultado. Cambia un par de palabras para que parezca más personalizado y envía el correo electrónico a todos sus clientes. Además de progresar con las predicciones de abandono, se ha mostrado el aprecio que se le tiene a los clientes.

Para sacar el máximo partido de la IA, debe tener una definición de los resultados que desea optimizar, los datos históricos con los que quiere entrenarla y un plan de acción para saber cómo utilizar las predicciones. En la próxima unidad, aprenderá la manera en la que los diferentes segmentos de su empresa pueden utilizar IA para satisfacer sus necesidades.