Es probable que entrenar su propio modelo de IA no le ayude a conseguir clientes, pero los datos sí lo harán

¿Cómo puede una marca convertir un «me gusta» de redes sociales en una venta? O, mejor todavía, ¿en un cliente leal? La IA ahora mismo acapara toda la atención, pero la respuesta es menos atractiva. Son los datos. 

Imagínese la siguiente situación: es una marca de retail de consumo global en localizaciones físicas, un sitio de ecommerce y los escaparates de las redes sociales. Un comprador habitual que frecuenta la tienda acaba de darle a «me gusta» a un nuevo producto en Instagram. Esto activa un técnico autónomo que hará llegar al comprador un código descuento personalizado para recordarle que continúe con el siguiente paso.  

El técnico comparte un enlace a su sitio, donde el comprador encuentra una página de compra a medida que tiene en cuenta todo lo que sabe sobre este comprador. Es como visitar una tienda que solo trabaja artículos que le encanten, del tamaño que desea y dentro de su presupuesto. Una vez concluida la venta, los técnicos autónomos hacen un seguimiento para saber si está satisfecho con el artículo y ofrecerle un descuento en otros artículos complementarios. El comprador se siente, así, verdaderamente importante.  

La IA desempeña un papel cada vez más crucial en el recorrido de compra, pues crea desde mensajes automatizados hasta sitios web de compras y de servicio posventa personalizados. Sin embargo, lo que hace posible estas experiencias digitales seleccionadas no es un modelo de lenguaje grande (LLM) entrenado de manera específica con infinidad de parámetros, sino un nuevo tipo de plataforma de datos que agrega y conecta todos y cada uno de los puntos de datos.

Sin esta conexión, la IA simplemente no resulta útil. De hecho, el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán en 2025 debido, en parte, a la baja calidad de los datos. 

IA y datos: los elementos no negociables de la experiencia del cliente de máximo nivel

La IA necesita datos. Grandes cantidades de datos. Muchas empresas creen que, si entrenan su propio LLM empleando datos propios, serán capaces de producir un modelo de IA que lo sepa todo sobre su empresa y sus clientes. 

El problema es que entrenar un LLM es muy costoso, lleva mucho tiempo y exige conocimientos especializados. Para la inmensa mayoría de las empresas, dicha opción simplemente no es viable. Además, a diferencia de una base de datos, un LLM no dispone de controles de permisos para gestionar el acceso a los datos. Otra dificultad es la integración de este modelo en todas tus aplicaciones y sistemas.  

Y lo cierto es que, aunque consiguiese entrenar su propio LLM, no tendría un 100% de fiabilidad durante mucho tiempo. Solo conoce lo último sobre lo cual se le ha entrenado. Por ello, cada vez que actualice un registro de cliente, por ejemplo, el LLM quedará obsoleto.

El mejor enfoque combina un LLM preentrenado con una plataforma de datos que integre información de múltiples sistemas en tiempo real. Esto mejora la precisión de los resultados y detecta patrones clave rápidamente. Por ejemplo, dos interacciones aisladas, como una publicación en redes sociales y una consulta a un técnico, pueden juntas revelar una intención de compra. Escalado, esto permite a la IA y los equipos de ventas identificar oportunidades y agilizar decisiones.

Este enfoque no se limita al retail. En el sector de la sanidad, los técnicos autónomos pueden verificar beneficios, analizar datos del paciente y resumir información compleja al instante. Las aplicaciones abarcan sectores como finanzas, manufactura y ciencias de la vida, ofreciendo usos empresariales infinitos.

Cómo mejoran los metadatos las interacciones con el cliente

Por supuesto, la IA solo consigue alcanzar estos impresionantes hitos si da con los datos adecuados, y ahí es donde entran los metadatos. Piensa en los metadatos como un sistema de etiquetado que proporciona información, como la fecha de creación o modificación de un archivo y quién lo ha hecho.

Los metadatos describen y organizan los datos, lo que facilita su localización y uso. Esto permite a la IA encontrar la información que necesita para bosquejar un mensaje personalizado a los clientes, o generar una lista de las mejores ventas potenciales. 

Al armonizar los datos y metadatos en una única plataforma, las empresas son capaces de transformar los datos brutos en algo que pueden realmente aprovechar. Esto permite obtener mejores predicciones de IA y salidas más precisas y personalizadas; todo desde una sola plataforma unificada que establece las conexiones de una manera tal que los datos aislados no permiten. 

Los datos permiten a la IA hacer conjeturas

Sin una plataforma que organice y orqueste todos tus datos, la IA tendrá dificultades para hacer algo excepcional. Esta plataforma de datos es la columna vertebral de una empresa ágil y receptiva que se anticipa a los cambios, aprovecha las oportunidades y sabe lo que quieren los clientes, cuándo lo quieren y cómo ofrecérselo. Este nivel de precisión da lugar a mejores experiencias de cliente y, como resultado, su lealtad.  

Así pues, si la madurez de los datos es la clave para el éxito de la IA, ¿cómo se llega hasta allí? Esta guía de estrategia de datos expone las prácticas recomendadas para el consenso entre empresa y equipo de datos mediante el uso de herramientas que revelen información oculta, entre otras muchas cosas. 

Una plataforma de datos que aúna toda tu organización y lo centra en el cliente para mejorar sus experiencias e impulsar el crecimiento y nuevas oportunidades resulta fundamental para convertir en una venta una simple señal de intención de compra como un «me gusta» de Instagram. 

Sin ello, su IA no hace otra cosa que extraer conjeturas.