El setenta y siete por ciento de los tomadores de decisiones empresariales recientemente han informado que temen perder los beneficios de la inteligencia artificial generativa para sus empresas. No queriendo quedarse atrás, muchas empresas están avanzando a toda marcha.
Esperan aprovechar los beneficios que la IA promete, como una toma de decisiones más rápida, un aumento en la eficiencia operativa y una mejor satisfacción del cliente. Pero ¿estarán ignorando la preparación de datos y avanzando demasiado rápido?
Hay un riesgo al lanzar proyectos de IA sin garantizar que tu organización esté lista. De hecho, nuevas investigaciones muestran que una buena preparación de datos es la acción más importante que puedes tomar si deseas implementar con éxito la IA generativa.
Esto sucede porque, al entrenar sus modelos de IA con datos mal estructurados, los resultados producidos serán imprecisos.
Para entender cómo y por qué ocurre esto, hemos delineado tres casos de uso hipotéticos de preparación de datos eficaz e ineficaz y el impacto en el éxito de la IA.
La preparación de datos conduce al éxito de la IA: tres casos de uso
1. La IA mejora la eficiencia
Imagina un equipo de ventas en una empresa de tecnología, llamémosla “Dinámica Futurix”. Han limpiado y normalizado todos los datos almacenados en su herramienta de gestión de relaciones con el cliente (CRM). Esta preparación de datos garantiza perfiles de clientes precisos e interacciones de ventas bien documentadas.
Cuando lanzan nuevas capacidades de IA para su CRM, la IA evalúa los datos existentes y proporciona información sobre posibles clientes potenciales y oportunidades de venta adicionales. Mejor aún, puede generar correos electrónicos para los representantes de ventas y proporcionar resúmenes de llamadas automatizados cada vez que interactúan con un cliente.
Como resultado, su equipo pasa menos tiempo escribiendo y más tiempo cerrando acuerdos, aumentando significativamente su eficiencia de ventas.
En “HumanisTek Inc.”, una empresa tecnológica competidora, la administración se apresura a implementar la IA sin una preparación adecuada de los datos. Su CRM está lleno de contactos desactualizados y datos de ventas inconsistentes.
Como resultado, su plataforma de IA a menudo sugiere clientes potenciales irrelevantes basados en información desactualizada del cliente, lo que lleva a oportunidades perdidas y a empleados de ventas frustrados que constantemente tienen que corregir errores de datos.
Los representantes de ventas también tienen que pasar mucho tiempo revisando los correos electrónicos generados por la IA, ya que a menudo son incorrectos, por lo que la eficiencia prometida por la IA nunca se realiza.
2. La IA mejora la precisión
En “HelpDeskers”, una empresa de servicio al cliente, una buena preparación de datos significa que su sistema de IA comprende y categoriza correctamente las consultas de los clientes. Tienen tiempos de resolución más rápidos y un servicio altamente personalizado.
Además, el sistema de IA puede identificar problemas específicos a medida que surgen (a través de un aumento en las llamadas, por ejemplo), porque las fuentes de datos son completas y se actualizan regularmente. Luego, proporciona al equipo la información necesaria para abordar proactivamente los problemas y mejorar la satisfacción general del cliente.
Los informes generados por la IA permiten a la gerencia saber qué temas están generando más llamadas, para que puedan tomar buenas decisiones sobre el escalonamiento y la capacitación para el centro de llamadas.
En contraste, “QuickFixing” no prioriza la limpieza de datos. Las llamadas no se codifican correctamente en el sistema, y no están rastreando los temas de las llamadas junto con la fecha y la hora de la llamada. Como los datos son incompletos y a veces imprecisos, la IA no puede contextualizar las quejas de los clientes.
El equipo de servicio no recibe la información necesaria sobre problemas en tendencia, por lo que no pueden ser proactivos o estar preparados para resolverlos. Esto no solo frustra a los clientes, sino que también, a largo plazo, puede resultar en estrategias comerciales equivocadas.
Como la gerencia no puede ver claramente la evolución de estos problemas en tiempo real, toman decisiones basadas en insights imprecisos.
3. La IA revela conocimientos
“Trendists”, una empresa de investigación de mercado, tiene un analista de datos dedicado que garantiza que todos los datos alimentados en su sistema de IA sean actuales y completos. Como resultado, la IA proporciona al analista informes dinámicos y perspicaces que reflejan con precisión los cambios en el mercado y el comportamiento del cliente.
Estos informes permiten al analista hacer recomendaciones estratégicas a su gerente, manteniendo a su empresa a la vanguardia de las tendencias del mercado.
Por otro lado, en “Static Analytics, Ltd.”, otra empresa de investigación de mercado, la información proporcionada al sistema a menudo está desactualizada. Su analista de datos ahora está lidiando con un sistema de IA que no puede proporcionar pronósticos precisos y recomendaciones relevantes.
Y esto significa que no pueden proporcionar al gerente los conocimientos en tiempo real necesarios para tomar decisiones informadas, haciendo que la empresa se quede atrás de sus competidores.
Trabaja tus datos de manera estratégica.
Los datos son tu activo estratégico más importante, y son fundamentales para el éxito de la IA. Pero para realizar el potencial de tus datos, y ver los beneficios de tus iniciativas de IA, necesitas liderar con una mentalidad orientada a los datos y priorizar la preparación de datos.
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