Entrenar modelos de IA no te ayudará a conquistar clientes, los datos sí

La IA desempeña un papel clave en las experiencias personalizadas de los clientes. Pero una plataforma de datos que vincula todas las partes de cada punto de datos es el verdadero héroe. 

¿Cómo puede una marca convertir un “me gusta” de las redes sociales en una venta? O mejor aún, ¿en un cliente fiel? En este momento, todos tienen la atención puesta en la IA, pero la respuesta es menos sexy. Son los datos.  

Imagínate lo siguiente. Eres una marca global de venta al por menor con presencia en tiendas físicas, un sitio de comercio electrónico y tiendas de redes sociales. Un comprador de toda la vida acaba de darle “me gusta” a un nuevo producto en Instagram. Esto hace que un agente autónomo se ponga en contacto con el comprador con un código de descuento personalizado que lo llevará al siguiente paso.   

El agente comparte un enlace a tu sitio, donde el comprador encuentra una página de compras personalizada, basada en todo lo que sabes sobre él. Es como visitar una tienda que vende solo los artículos que ama, con tallas personalizadas y dentro de su presupuesto. Después de la venta, los agentes autónomos hacen un seguimiento para ver si le gusta el artículo y le ofrecen un descuento para otras cosas. Ese comprador se siente como un verdadero cliente VIP.   

Desde la generación de mensajes automatizados hasta la creación de sitios web de compras personalizados y servicios posventa, la IA desempeña un papel cada vez más importante en el proceso de compra. Pero lo que hace posible estas experiencias digitales seleccionadas no es un modelo de lenguaje grande (LLM) entrenado de forma personalizada, de un billón de parámetros, sino un nuevo tipo de plataforma de datos que agregue y vincule todas las partes de cada uno de los puntos de datos. 

Sin esa conexión, la IA simplemente no es tan útil. De hecho, el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán en 2025 debido en parte a la mala calidad de los datos. 

IA y datos: los aspectos no negociables de la experiencia del cliente de siguiente nivel 

La IA requiere datos. Muchos. Muchas empresas piensan que si entrenan su propio LLM utilizando sus propios datos, pueden producir un modelo de IA que lo sabe todo sobre su negocio y sus clientes.  

Pero la formación de LLM es muy costosa, lleva mucho tiempo y requiere experiencia especializada. Para la gran mayoría de las empresas, esa opción simplemente no es viable. Además, a diferencia de una base de datos, un LLM no tiene controles de permisos para el acceso a los datos. Luego está el problema de integrarlo todo en todas sus aplicaciones y sistemas.   

Y la verdad es que, incluso si pudieras entrenar tu propio LLM, no sería 100% preciso por mucho tiempo. Solo sabe en qué fue entrenado por última vez. Así, cada vez que se actualiza el registro de un cliente, por ejemplo, el LLM queda obsoleto. 

El mejor enfoque es emparejar un LLM previamente entrenado con una plataforma de datos que extraiga y combine datos de múltiples sistemas, independientemente de la fuente o el tipo de datos. Al proporcionar a la IA un flujo en tiempo real de datos y contexto relevantes, puedes mejorar enormemente la precisión de sus resultados y detectar rápidamente patrones importantes.  

Consideremos nuestro ejemplo original. Nuestro comprador interactuó con una publicación en las redes sociales antes de conectarse con un agente autónomo para obtener más información. De forma aislada, es posible que esas dos interacciones no signifiquen mucho, pero juntas se suman a una clara señal de intención de compra. Ahora imagínate esto a escala, para una marca que ve cientos o incluso miles de interacciones como esta a diario. Es fácil imaginar un futuro cercano en el que los agentes de IA y los vendedores trabajen juntos para identificar las oportunidades más valiosas y los próximos pasos para resolver un caso de servicio y asegurar más ventas.  

Este futuro no se limita al comercio minorista. En el área de la salud, los agentes autónomos pueden verificar los beneficios de un afiliado y recopilar montones de información, detalles de la cobertura de seguro y farmacia, y luego resumirla rápidamente. Desde la atención médica y los servicios financieros hasta la fabricación y la biociencia, los usos comerciales son infinitos. 

Cómo los metadatos agudizan cada interacción con el cliente 

Por supuesto, la IA solo puede lograr estas increíbles hazañas si es capaz de encontrar los datos correctos, y ahí es donde entran en juego los metadatos. Los metadatos son como un sistema de etiquetado, que proporciona detalles acerca de cuándo se creó o modificó un archivo y quién lo hizo. 

Los metadatos describen y organizan los datos, lo que facilita su búsqueda y uso, para permitirle a la IA encontrar la información que necesita a la hora de redactar un mensaje personalizado para el cliente o generar una lista de los principales prospectos de ventas.  

Al armonizar los datos y los metadatos en una sola plataforma, las empresas convierten los datos sin procesar en algo que realmente pueden usar. Esto arroja predicciones de IA más nítidas y resultados más precisos y personalizados, todo desde una única plataforma cohesiva que conecta los puntos de una manera que los datos aislados simplemente no pueden. 

Los datos eliminan las conjeturas de la IA 

Sin una plataforma que organice y organice todos tus datos, la IA tendrá dificultades para hacer algo realmente excepcional. Esta plataforma de datos es la columna vertebral de un negocio ágil y receptivo que se anticipa a los cambios, aprovecha las oportunidades y sabe lo que los clientes quieren, cuándo lo quieren y cómo entregarlo. Este grado de precisión crea mejores experiencias para los clientes y, a su vez, promueve su lealtad.   

Entonces, si la madurez de los datos es la clave del éxito de la IA, ¿cómo se logra? Esta guía de estrategia de datos expone las mejores prácticas para la alineación del negocio y del equipo de datos, mediante herramientas que descubren información oculta y mucho más.  

Una plataforma de datos que reúna a toda tu organización en torno al cliente, para mejorar las experiencias e impulsar el crecimiento y las nuevas oportunidades, es esencial para convertir una sola señal de intención de compra, como un “me gusta” de Instagram, en una venta.  

Sin ella, tu IA solo intenta adivinar las cosas.