Ir al contenido principal

¡Hola! Los planes Standard y Essential disponen de prueba gratuita. Suscríbete gratis hoy mismo.

Predicciones de la IA para impulsar la visión empresarial

Descubre cómo las predicciones de inteligencia artificial transforman la toma de decisiones empresariales. Explora modelos de aprendizaje automático aquí.

La inteligencia artificial (IA) lleva años ocupando titulares, y cada vez más empresas están encontrando maneras de utilizarla para aumentar su eficiencia y tomar mejores decisiones. La IA generativa puede crear cosas nuevas como contenido e imágenes, mientras que la IA predictiva se utiliza para la predicción de acontecimientos. Las predicciones de la IA pueden impulsar la visión empresarial para ayudarte a tomar mejores decisiones, más inteligentes e informadas sobre los datos que afectan al rendimiento de tu empresa.

La IA puede trabajar más rápido que los humanos y resolver muchos problemas a los que se enfrentan las empresas hoy en día. Como resultado, en los últimos años, hemos visto que cada vez más empresas empiezan a implementar la IA y el aprendizaje automático (machine learning, ML) en sus operaciones diarias.

Y tú, ¿ya has empezado a utilizar predicciones de la IA? Las predicciones de la IA se refieren al uso de la inteligencia artificial para ayudarte a tomar mejores decisiones mediante la predicción del futuro en base a datos pasados. Con la IA, puedes pronosticar ventas o lo que podría pasar si realizas cambios dentro de tu negocio.

Así pues, ¿cómo pueden ayudarte las predicciones de la IA a impulsar el crecimiento del negocio? Sigue leyendo para descubrirlo.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que utiliza algoritmos que imitan el aprendizaje humano proporcionando a las máquinas conjuntos de datos. A partir de estos conjuntos de datos, los equipos pueden aprender diversas tareas, desde la predicción al análisis de datos.

Las empresas utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus procesos de toma de decisiones, tomando decisiones basadas en datos que afectan a toda la empresa. Con la ayuda del aprendizaje automático, las empresas pueden empezar a comprender sus datos y realizar predicciones sobre qué puede pasar si se cambian algunos aspectos de su negocio. Por ejemplo, ¿qué pasaría con una empresa si dejara de vender uno de sus productos? El aprendizaje automático se lo puede decir según los datos de ventas anteriores.

Los datos son el centro de cualquier proceso de aprendizaje automático, por lo que es posible que te preguntes por qué no los utilizan más empresas. El aprendizaje automático y la IA requieren cantidades masivas de datos para aprender, y con cuantos más datos, se vuelven más precisos.

Sin embargo, la IA en el marketing y los negocios puede ayudar a las empresas a aprender el modo de mejorar las ventas y la experiencia del cliente y planificar el futuro.

Veamos algunas de las formas en las que el aprendizaje automático mejora la toma de decisiones.

Análisis predictivos

El análisis predictivo es otro subconjunto de la IA basado en la estática. Realiza predicciones basadas en los datos que tiene, proporcionándote mejores perspectivas de inteligencia empresarial. Por ejemplo, si le das datos de ventas, puede hacer predicciones de ventas para el próximo mes, trimestre o año. Los análisis predictivos utilizan el modelo predictivo para utilizar datos históricos con el fin de predecir algo que puede suceder en el futuro.

Se puede utilizar para predecir cualquier cosa siempre y cuando tengas datos históricos. Por ejemplo, las empresas financieras podrían utilizarla para determinar cuándo vender un valor en función del comportamiento anterior del mercado.

El ML también puede predecir el rendimiento de una campaña de marketing y la probabilidad de que convierta clientes en función de las compras y el comportamiento pasados, midiendo en última instancia el rendimiento de una campaña que aún no ha ocurrido.

Segmentación de clientes

El aprendizaje automático también se puede utilizar para segmentar a los clientes en función de diversos datos. Por ejemplo, la IA puede agrupar a los clientes con características similares en función de la demografía y los comportamientos. Sin embargo, si añades los datos de los clientes que recopilas de tu tienda en línea, se pueden utilizar para segmentar los clientes en función del comportamiento de compra anterior.

Por ejemplo, Mailchimp utiliza análisis predictivos para estudiar el comportamiento de compra anterior y predecir contactos con un valor de vida del cliente (customer lifetime value, CLV) alto, moderado o bajo. A continuación, esas predicciones se utilizan para segmentar a tus clientes automáticamente.

La tecnología de la IA puede encontrar, de forma automática, patrones en los datos de los clientes que el cerebro humano no, lo que te permite segmentarlos en función de información que ni siquiera sabías que existía y crear campañas de marketing más personalizadas.

El uso del aprendizaje automático para la segmentación de clientes aumenta la eficacia y es altamente escalable. Los métodos manuales de analizar los datos de los clientes para encontrar similitudes pueden funcionar para las pequeñas empresas, pero no son lo suficientemente eficaces cuando tienes decenas de miles de clientes.

Detección de fraudes

La detección de fraudes se refiere a los procesos informáticos que impiden la realización de pagos fraudulentos. Desafortunadamente, muchas herramientas de protección contra el fraude tienen muchos falsos positivos, lo que evita que clientes reales puedan hacer negocios contigo.

Por ejemplo, los pedidos grandes se consideraban más propensos a ser fraudulentos, por lo que se bloqueaban las transacciones que superaban un importe determinado. Si tu sistema de detección de fraudes bloquea automáticamente a los clientes en función de la cantidad de pedidos o el importe de las ventas, no puedes determinar si alguno de esos pedidos procedía de clientes reales.

La tecnología de la IA resuelve algunos de los problemas relacionados con los programas de detección de fraudes que ya están obsoletos. Además, funciona más rápido que la mayoría de esos programas, dándote resultados inmediatamente después de recibir un pedido. La detección de fraudes mediante ML también es más escalable, lo cual, al proporcionarle más datos, te permite aumentar el volumen de transacciones. Pero eso es solo el principio.

El uso del aprendizaje automático para la detección de fraudes es más preciso, lo que significa que no estás bloqueando potencialmente a clientes reales. Estas tecnologías aprenden de los patrones y pueden adaptarse a los cambios más rápido que la inteligencia humana. Por lo tanto, puede identificar transacciones sospechosas o fraudulentas todavía más deprisa para proteger tu negocio.

Optimización de recursos

La inteligencia artificial y el ML utilizan algoritmos que superan la capacidad humana, asignando fácilmente recursos (ya sea mano de obra o dinero en efectivo) más rápidamente. Una vez entrenados, los modelos de IA pueden seguir aprendiendo sin necesidad de intervención humana. Después de la implementación del modelo, puedes utilizarlo para asignar recursos procesando rápidamente grandes cantidades de datos y encontrando huecos para mano de obra o dinero que pueden pasarse por alto fácilmente.

Análisis de la confianza

Las tecnologías de IA pueden ayudar en casi todos los aspectos de tu negocio porque son más precisas y eficaces que la mente humana. Por ejemplo, los modelos entrenados pueden utilizar el ML para analizar la opinión de los clientes o empleados revisando los textos y clasificándolos como positivos o negativos a fin de crear datos cuantitativos fáciles de entender. Este modelo puede ser útil para realizar un seguimiento de la confianza de los clientes o empleados y ayudarte a aprender a mejorar los procesos internos o externos.

Evaluación de riesgos

Tu director tecnológico podría realizar una evaluación de riesgos para identificar posibles peligros y amenazas para los sistemas informáticos de tu empresa. Sin embargo, las inversiones en IA pueden ayudar a identificar peligros y analizar el resultado potencial si esos peligros se producen fuera de los sistemas informáticos.

En su lugar, puedes evaluar el riesgo de lo que podría pasar si tu sitio web se cae durante las fiestas, cuánto costaría reemplazar a un empleado o el modo en que una campaña de marketing específica afectaría a las ventas.

Previsión de la demanda

La previsión de la demanda te permite predecir las ventas futuras en función de los datos de ventas anteriores, lo cual te permite hacer predicciones sobre cualquier aspecto relacionado con tu negocio.

Las tecnologías de IA utilizan algoritmos que analizan los patrones de ventas y predicen futuras tendencias. Por ejemplo, el propietario de una tienda física puede determinar qué día de la semana es el más ajetreado sin tener que verlo por sí mismo.

También puedes utilizar la previsión de la demanda durante todo el año para determinar tu asignación de presupuesto. Por ejemplo, es posible que el mes de julio sea el de más trabajo, lo que te permitirá gastar más en diversas iniciativas como marketing y ventas.

La IA predictiva puede producir resultados más precisos que la inteligencia humana, pero ambas deben funcionar juntas. El uso de la IA en los negocios puede ayudarte a ordenar y organizar los datos, pero sacar conclusiones es tu responsabilidad.

Descubrir patrones ocultos

La IA predictiva descubre patrones ocultos en los datos. Una vez que tiene los datos, puede empezar a encontrar similitudes y agrupar eficazmente los puntos de datos. Por ejemplo, puedes darle datos de clientes para encontrar patrones ocultos entre ellos y revelar nueva información que no habías visto antes.

La IA puede encontrar patrones en cualquier conjunto de datos, si los hay. Por ejemplo, puedes darle fotos de animales, y encontrará una forma de clasificarlos en función de su apariencia.

¿Qué significa esto para las empresas? En última instancia, la IA puede descubrir nuevos patrones que no habías visto antes, ayudándote a aprender más sobre tu negocio y sus clientes.

Optimizar el análisis de datos

La IA mejora el análisis de datos, ya que es capaz de analizar cantidades masivas de estos mucho más rápido que los científicos de datos. Puede identificar tendencias que los seres humanos no pueden detectar y ayudar a las empresas a predecir resultados futuros mientras toman decisiones más basadas en datos.

Mejorar el modelo predictivo

El modelo predictivo es una técnica utilizada para pronosticar el comportamiento futuro, respondiendo a la pregunta "¿Qué pasa si...?" El análisis de los datos históricos puede generar un modelo que predice los resultados futuros. La IA mejora el modelo predictivo mediante el análisis de patrones históricos de forma más rápida y eficaz a fin de detectar patrones en nuevos datos y utilizarlos para predecir el futuro.

Por ejemplo, puedes utilizarlo para determinar qué puede pasar con las ventas si eliminas un producto de tu catálogo, inviertes en un nuevo sitio web o te publicitas más durante la temporada baja.

Personalizar las experiencias de los clientes

Construir relaciones con los clientes es una de las mejores formas de promover tu negocio. Con la IA, puedes aprender todo lo que hay que saber sobre tus clientes y personalizar sus experiencias.

Por ejemplo, la IA puede ayudarte a encontrar patrones en el comportamiento de compra para decirte la probabilidad que hay de que alguien compre un producto similar.

El uso de la IA puede agilizar el proceso de toma de decisiones, ya que ayuda a organizar los datos de una manera fácil de entender. Entre algunas de las ventajas de utilizar la IA para tomar decisiones empresariales se incluyen las siguientes:

Precisión y exactitud

La IA no comete errores y no tiende a los errores humanos. Un científico de datos puede introducir mal un número o leer los datos de manera incorrecta, lo cual conduce a una inexactitud de los resultados. La IA no puede cometer esos errores porque solo trabaja a partir de los datos que le proporcionas.

Rapidez y eficiencia

Cuando diriges un negocio, necesitas ser flexible y tomar decisiones rápidamente. Pero, por desgracia, no siempre tendrás tiempo para recopilar y analizar datos.

Los sistemas de IA pueden procesar y analizar cantidades masivas de datos más rápido que cualquier ser humano, lo cual reduce el tiempo que se tarda en tomar decisiones importantes.

Reducción del sesgo humano

La parcialidad de los datos es algo que solo los seres humanos pueden introducir en la ecuación. Los sistemas de IA solo se vuelven parciales cuando se les ha introducido un prejuicio, de modo que, cuando analizan datos, no introducen ningún tipo de sesgo. Sin embargo, el prejuicio humano puede volver a aparecer después de que la IA haya realizado su trabajo.

Por ejemplo, un modelo de IA podría predecir que las ventas aumentarán durante las fiestas en función de los datos de ventas anteriores. No obstante, es posible que tu sistema de IA no tenga datos sobre las causas del aumento de las ventas, lo cual llevaría a los propietarios de empresas a pensar que cabría esperar un aumento de las ventas cada temporada de fiestas.

En este caso, la IA podría analizar los datos de años en los que la misma empresa tenía estrategias integrales de marketing para las fiestas. Por lo tanto, es inexacto asumir que la empresa aumentará automáticamente las ventas durante las fiestas.

Desafíos y limitaciones de los sistemas de IA

Por desgracia, ninguna pequeña empresa puede sacarle partido a la IA predictiva. Si estás pensando en realizar la inversión, estos son algunos de los desafíos a los que te puedes enfrentar:

Calidad y cantidad de los datos

La formación en modelos de IA y ML requiere cantidades masivas de datos de alta calidad. Sin ella, tu sistema no puede aprender, y por ello los resultados serán inexactos.

Interpretabilidad y explicabilidad

La IA analiza los datos, lo que te permite identificar patrones más rápido que antes y predecir los resultados en función de las variables. Sin embargo, no puede interpretar esos resultados.

Si te preguntas si debes asignar más dinero a tu departamento de marketing, la IA solo puede decirte qué puede pasar si lo haces; no puede proporcionarte asesoramiento ni consejos. En su lugar, a fin de tomar la mejor decisión posible, debes interpretar las predicciones tú mismo.

Intervención humana

Como hemos mencionado, actualmente hay dos tipos populares de IA: la predictiva y la generativa. La IA generativa crea contenido e imágenes y se utiliza con frecuencia para impulsar los bots de chat, mientras que la IA predictiva utiliza estadísticas para pronosticar el futuro.

Pero ambos requieren la intervención humana. Los bots de chat con IA no pueden responder a todo tipo de consultas de los clientes, y la IA predictiva solo puede analizar los datos; no puede interpretarlos o especular. Quienes interpretan los datos pueden cometer errores, a pesar de que la IA puede predecir con precisión el resultado en función de los datos.

Con la IA en los procesos de trabajo empresariales, el futuro parece prometedor

La IA se puede utilizar en todas las áreas de tu negocio. Muchas empresas ya utilizan la IA para mejorar la segmentación de clientes y los procesos de trabajo.

La IA predictiva puede ayudarte a tomar decisiones empresariales más informadas. Empieza a utilizar Mailchimp hoy mismo y aprovecha nuestro conocimiento predictivo de e-commerce que te ayudará a crear campañas de marketing más eficaces.

Comparte este artículo