Por qué cualquier proyecto debería empezar como un proyecto de datos
Los datos son el activo estratégico más importante. No dejes que tu equipo se tope con una preparación inadecuada.
El 77% de los responsables de la toma de decisiones empresariales afirmó recientemente que teme perderse las ventajas de la inteligencia artificial generativa para sus empresas. Muchas empresas han puesto el turbo para no quedarse atrás. Esperan poder disfrutar de las ventajas que promete la IA, como una toma de decisiones más rápida, mayor eficiencia operativa y una mejora de la satisfacción de los clientes. Pero ¿están pasando por alto la preparación de los datos y yendo demasiado deprisa?
Lanzar proyectos de IA sin asegurarse de que una organización está lista es arriesgado. De hecho, nuevos estudios muestran que una preparación adecuada de los datos es la acción individual más importante que puedes realizar si quieres implementar la IA generativa con éxito. Esto se debe a que, si entrenas tus modelos de IA con datos deficientes, los resultados serán poco precisos.
Para comprender cómo y por qué sucede esto, hemos recopilado tres casos de uso hipotéticos en los que los datos se han preparado tanto de forma efectiva como no efectiva para ver su impacto en el éxito de la IA.
El éxito de la IA depende de la preparación de los datos: tres casos de uso
1. La IA mejora la eficiencia
Imaginemos un equipo de ventas en una empresa tecnológica. Les llamaremos «Futurix Dynamics». Han limpiado y normalizado todos los datos almacenados en su herramienta de gestión de las relaciones con los clientes (CRM). Esta preparación de los datos garantiza perfiles de clientes precisos e interacciones de ventas bien documentadas. Cuando lanzan nuevas funciones de IA para su CRM, la IA evalúa los datos existentes y les proporciona información práctica sobre candidatos potenciales y oportunidades de venta. Es más, puede generar correos electrónicos para los representantes de ventas y ofrecerles resúmenes de las llamadas cada vez que interactúan con un cliente. Como resultado, su equipo pasa menos tiempo tecleando y más tiempo cerrando acuerdos, lo que impulsa su eficiencia de ventas de manera significativa.
En HumanisTek Inc., una marca tecnológica competidora, los directivos implementan la IA sin haber preparado debidamente los datos. El CRM se llena de contactos desactualizados y datos de ventas incoherentes. Como resultado, la plataforma de IA a menudo sugiere candidatos irrelevantes porque se basa en información desactualizada sobre clientes. Esto provoca que se pierdan oportunidades y genera frustración en el personal de ventas, que está constantemente corrigiendo los errores en los datos. Los representantes de ventas también tienen que dedicar mucho tiempo a revisar los correos electrónicos generados por IA, ya que muchas veces son incorrectos. Por eso, la eficiencia que promete la IA no se cumple.
2. La IA mejora la precisión
En HelpDeskers, una empresa de servicio de atención al cliente, una buena preparación de los datos implica que su sistema de IA comprende y categoriza correctamente las consultas de los clientes. Esta empresa tiene un tiempo de resolución más rápido y un servicio altamente personalizado. Además, el sistema de IA puede identificar problemas específicos a medida que surgen (a través de un aumento de las llamadas, por ejemplo), porque las fuentes de datos están completas y se actualizan con regularidad. Por tanto, ofrece al equipo la información que necesita para abordar de forma proactiva los problemas y mejorar la satisfacción general de los clientes. Los informes generados por IA permiten que los equipos de gestión sepan qué temas están generando más llamadas. De esa forma, pueden tomar buenas decisiones relacionadas con la formación y el personal para el centro de llamadas.
En contraposición, QuickFixing no prioriza la limpieza de los datos. Las llamadas no se codifican correctamente en el sistema y no se realiza un seguimiento de los temas junto con la fecha y la hora de las llamadas. Dado que los datos están incompletos y a veces son imprecisos, la IA no puede contextualizar las quejas de los clientes. El equipo de atención al cliente no obtiene la información que necesita sobre los problemas más frecuentes, por lo que puede actuar de forma proactiva ni está preparado para resolverlos. Esto no solo resulta frustrante para los clientes, sino que, a largo plazo, puede generar estrategias empresariales erróneas. Los equipos de gestión no pueden ver con claridad la evolución en tiempo real de estos problemas, por lo que toman decisiones basadas en información imprecisa.
3. La IA explora de forma rápida la información
Trendists, una empresa de investigación de mercado, cuenta con un analista de datos especializado que se asegura de que todos los datos que alimentan su sistema de IA son actuales y completos. Como resultado, la IA proporciona informes dinámicos y detallados que reflejan de manera precisa los cambios en el mercado y el comportamiento de los clientes. Estos informes permiten al analista ofrecer recomendaciones estratégicas a los gestores para que la empresa se mantenga a la vanguardia de las tendencias del mercado.
Por otro lado, en Static Analytics, Ltd., otra empresa de investigación de mercado, la información que alimenta el sistema suele estar desactualizada. Su analista de datos tiene que lidiar con un sistema de IA que no es capaz de proporcionar previsiones precisas ni recomendaciones relevantes. Esto significa que no pueden proporcionar al gestor la información en tiempo real necesaria para tomar decisiones fundamentadas, por lo que la empresa se quedará por detrás de la competencia.
Los datos son el activo estratégico más importante y es fundamental para que la IA ofrezca buenos resultados. Sin embargo, para ser consciente del potencial de tus datos y descubrir las ventajas de las iniciativas de IA, debes adoptar una mentalidad que los ponga en el centro y priorizar su preparación.
