El análisis de datos es una de las aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios que puede ayudar a procesar big data, aliviar tensiones en la cadena de suministro, mejorar la protección de datos, unificar datos de servicio al cliente omnicanal y optimizar la atención al cliente vía chats. Continúa leyendo para conocer los beneficios que el análisis de AI ofrece a tu empresa.
En este artículo
¿Qué es el análisis de IA?
El análisis de inteligencia artificial es un subconjunto de la inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés) que emplea el aprendizaje automático para obtener insights (descubrir información) a partir de los datos. Las herramientas que emplean este tipo de análisis de IA proporcionan al analista de datos una ventaja al procesar mayores volúmenes de datos a una velocidad superior. De hecho, Gartner predice que para 2025 el 70% de las empresas de capital abierto que sobresalgan frente a sus competidores en indicadores financieros clave también sostendrán que su estrategia se centra en los datos y el análisis (contenido en inglés y disponible únicamente para clientes de Gartner).
Las industrias o áreas que más se benefician del análisis de inteligencia artificial son aquellas que trabajan con big data: un alto volumen de información que fluye a una alta velocidad o que es muy variado, con lo cual requiere procesamiento y análisis sofisticados. También se benefician de predecir o pronosticar tendencias e identificar patrones en sus datos. Sectores como los servicios financieros, los recursos humanos y el comercio minorista son claros ejemplos.
Aunque el análisis de inteligencia artificial no se refiere a ninguna categoría de software en particular, abordaremos esta capacidad y sus casos de uso en el contexto de las herramientas de inteligencia de negocios, que también se pueden denominar herramientas de software de análisis de negocios. Esto te ayudará a agilizar la búsqueda de una solución de inteligencia artificial que mejore la eficiencia de tus esfuerzos en análisis de datos y optimice el uso de los datos de los clientes. También puedes consultar nuestro directorio de la categoría software de inteligencia artificial para buscar soluciones que se adapten a distintas necesidades de tu negocio.
¿Cuáles son las aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios?
1. Transformar conjuntos de datos complejos en impacto empresarial
Como se mencionó anteriormente, la inteligencia artificial es extremadamente útil para procesar big data. Pero cuando las partes interesadas te solicitan informes sobre diferentes indicadores o métricas clave de rendimiento, se pueden presentar dificultades si estás trabajando con datos no estructurados.
Uno de los beneficios de la inteligencia artificial para las empresas es que puede ahorrar tiempo y fatiga visual al extraer información y patrones de grandes conjuntos de datos. Lo hace mediante un modelo de aprendizaje automático que etiqueta los datos de forma rápida y a gran escala. Además, utiliza el procesamiento del lenguaje natural para transformar esas etiquetas en respuestas, permitiéndote informar a las partes interesadas sobre, por ejemplo, qué campaña de marketing generó la mayor cantidad de conversiones este año.
2. Prever la demanda y las tendencias del mercado para aliviar las presiones sobre la cadena de suministro
¿Los problemas de la cadena de suministro te preocupan? El análisis de inteligencia artificial para negocios puede utilizarse para identificar patrones, riesgos y tendencias que te ayudarán a hacer mejores predicciones sobre obstáculos futuros y minimizar el tiempo de inactividad.
Las herramientas de inteligencia artificial para empresas emplean análisis predictivos para prever la demanda en función del inventario, la actividad estacional y los datos históricos. Los minoristas, restaurantes, fabricantes y otras empresas que dependen de la cadena de suministro global pueden invertir en estas herramientas para optimizar el modo en que almacenan productos, gestionan inventarios, compran materiales y planifican futuras inversiones.
Encuentra en el directorio de Capterra herramientas de inteligencia artificial para negocios que utilicen análisis predictivos e indicadores de tendencias/problemas. Estas funciones no solo te ayudan a predecir sucesos futuros basándose en la actividad histórica, sino que también alertan sobre áreas que requieren atención. Incluso hay proveedores que ofrecen pruebas gratuitas.
Cuando estés listo para funciones más avanzadas, puedes actualizar a herramientas que incluyan modelos predictivos, minería de datos y análisis de rentabilidad. Estas características utilizan análisis avanzados para fundamentar la toma de decisiones con técnicas estadísticas y te ayudan a evaluar hasta qué punto tus operaciones están generando ingresos.
3. Mejorar la seguridad de los datos y la protección contra el fraude
Al igual que los problemas de la cadena de suministro, los ataques cibernéticos son una considerable dificultad que las empresas han tenido que afrontar en los últimos años. Y debido a que las pymes no tienen los mismos recursos de protección que las empresas más grandes, los problemas de seguridad de datos pueden tener efectos devastadores.
El análisis de IA, mediante algoritmos de aprendizaje automático, puede identificar patrones en la forma en que se accede a los datos y notificar anomalías. De esta manera, tu negocio cuenta con una capa adicional de protección contra el ransomware, las amenazas de DNS y las estafas de phishing. Las capacidades de IA han tenido tanto éxito que los expertos en México indican que el área debe constituir una apuesta central del gobierno de México.
4. Unificar datos de múltiples canales para mejorar y personalizar el servicio al cliente
El servicio de atención al cliente omnicanal ha ido ganando popularidad en los últimos años, lo que podría implicar que los datos que necesitas para optimizar tu estrategia de servicio al cliente están dispersos. El análisis de datos puede ser más complicado de lo usual cuando los clientes se comunican a través de tus cuentas de redes sociales, e-mail, formulario de contacto del sitio web y teléfono.
Pues bien, otro de los beneficios de la inteligencia artificial para las empresas es que puede analizar datos de todas las plataformas, brindando una visión unificada de la información de tus clientes. Esto también puede ayudarte a ofrecer experiencias más personalizadas a tus clientes mediante el análisis de los datos de navegación y compras. Por ejemplo, puedes hacer recomendaciones de productos o sugerencias de contenido relevantes basándote en la ubicación.
¿Sabías que las herramientas de BI más populares pueden integrarse con las aplicaciones de servicio al cliente o de CRM (gestión de relaciones con el cliente)? Esta es una excelente manera de asegurar que las decisiones empresariales se basen en datos de los clientes.
Asegúrate de que tus soluciones tecnológicas incluyen las integraciones que son importantes para tus objetivos comerciales. Empieza haciendo una lista de los productos que estás usando actualmente y consulta a los nuevos proveedores potenciales sobre la profundidad y el alcance de la integración con cada uno de esos sistemas. También puedes revisar los sitios web de cada producto en tu lista, ya que las integraciones posibles suelen estar listadas allí.
5. Priorizar a los clientes en las colas de chat en vivo
Si alguna vez has tenido que navegar por un menú de opciones en una línea de servicio al cliente, o en la función de chat en vivo de un sitio web, sabrás lo gratificante que es finalmente conectarte con un ser humano real. Pero desde el punto de vista empresarial, un chatbot de IA trabaja diligentemente para recopilar información con el fin de proporcionarte un mejor servicio o para evaluar si es necesario ponerte en contacto con un agente en vivo.
El bot de IA se encarga de recopilar y enviar datos tales como la intención y la ubicación del usuario. Responde a consultas con información relevante mediante el procesamiento de lenguaje natural. Incluso puede dirigir a los agentes de ventas o servicio al cliente hacia el cliente que sea más valioso atender en un momento determinado, en función de datos como la probabilidad de conversión o si está chateando desde una dirección IP corporativa.
¿Qué deberías considerar antes de implementar una herramienta de inteligencia de negocios potenciada por IA?
Puede que varias de las aplicaciones de la inteligencia artificial en los negocios previamente mencionadas te parezcan atractivas como razones para invertir en una herramienta de inteligencia de negocios potenciada por IA. Sin embargo, Gartner recomienda priorizar aquellas que ayudarán a mejorar el retorno de inversión o ROI, por sus siglas en inglés (contenido en inglés y disponible únicamente para clientes de Gartner). Para determinar la viabilidad y el valor comercial de cualquier herramienta de inteligencia artificial para empresas que estés considerando, debes plantearte las siguientes preguntas:
- ¿Está claramente definida la necesidad del negocio?
- ¿Disponemos del personal y la experiencia adecuados en nuestro equipo para implementar esta solución?
- ¿Cuál es nuestra expectativa de rendimiento de la solución y cómo lo mediremos?
- ¿La solución es similar a algo que hayamos implementado anteriormente?
- ¿La solución está mejorando la eficiencia de un proceso comercial existente?
- ¿La solución está influyendo en la experiencia del cliente?
Alternativamente, puedes optar por invertir en AI-as-a-Service (inteligencia artificial como servicio, contenido en inglés). La AIaaS es una excelente opción para las empresas interesadas en explorar soluciones de IA listas para usar a un costo inicial y un nivel de compromiso más bajos que los que se necesitarían para implementar y administrar una solución de IA por sí mismos.
Para obtener beneficios similares a los que ofrecen las herramientas de análisis de IA, recomendamos las empresas de servicios de datos por IA. Estas se enfocan en la calidad de los datos, la identificación de la fuente, la autoridad y el control para crear modelos de datos. Pueden procesar datos no estructurados y semiestructurados y ofrecer conjuntos de datos recopilados para que las empresas construyan modelos de datos.
Nota: las capturas de pantalla de las aplicaciones seleccionadas en este artículo son ejemplos que se presentan para mostrar una característica en contexto y no pretenden respaldar o recomendar dichas aplicaciones.
