La mayoría de las empresas en el mundo están adoptando inteligencia artificial en sus operaciones. Existen ciertas estructuras de negocio que son independientes del área de actividad de la empresa, cómo tener un departamento de marketing enfocado en crear campañas que garanticen más clientes, clientes más satisfechos, publicidad etc. No está siendo ni será diferente con la IA. Es seguro decir que básicamente toda organización tendrá dentro de sí, en algún proceso o incluso en un departamento entero, IA aplicada a diferentes niveles de problemas y soluciones
Un campo muy actual de esta adopción se está dando a través de agentes de IA, creados para ser co-pilotos de diversas actividades, principalmente aquellas que exigen interacción con el cliente, con el fin de garantizar una mejor experiencia. Pero, no es suficiente implementar la IA. Como cualquier tecnología, solución, sistema, la IA requiere una cierta infraestructura.
Una plataforma de datos coherente y cohesiva es extremadamente necesaria, pues puede ser utilizada para entrenar la IA con toda la información que la empresa ya posee, ya sea sobre sus clientes o sobre cualquier otro detalle relacionado con su operación. Este entrenamiento es complejo y depende, en gran parte, de datos primarios sobre las interacciones realizadas a lo largo de años de transacciones. Esto es esencial para crear estrategias de marketing eficientes
Mientras el 81% de las marcas afirman ser "buenas" o "excelentes" en proporcionar un compromiso positivo del cliente, solo el 62% de los consumidores están de acuerdo. Solo el 16% de las marcas están de acuerdo en que tienen los datos que necesitan para entender a sus clientes, y solo el 19% de las empresas están de acuerdo en que tienen un perfil completo de sus clientes (Informe de Compromiso del Cliente de Twilio 2024). Es todo sobre la brecha de datos!
Es crucial llenar los vacíos de datos. En realidad, muchas empresas se están fusionando para obtener insights más profundos sobre sus clientes, mezclando sus bases de datos. Cualquier IA es y siempre será tan buena como los datos que la alimentan. Sin el conocimiento de cómo actuar mejor, ella estará trabajando con lagunas que hacen toda la diferencia
Ya debes haberte encontrado con esta situación. Por ejemplo, si estás comprando zapatos en línea y le preguntas a un chatbot de IA sobre un nuevo modelo de calzado que aún no ha sido anunciado. Una IA equivocada puede proporcionar información falsa basada en rumores, inventando datos sobre la comodidad, versatilidad y usabilidad del producto
Esto sucede porque la falta de datos es lo que realmente limita esta tecnología. Los datos son el mayor recurso que tenemos hoy. Las empresas no pueden permitirse tener una IA alucinando o sin datos relevantes, perjudicando la experiencia de sus clientes, o incluso sistemas críticos.
Con los datos correctos, lo que sucedería en esta situación sería que la IA informaría al consumidor sobre la inexistencia del producto que busca, y como complemento podría también ofrecer información sobre opciones que ya se venden y que corresponden al perfil del consumidor; explicar por qué las zapatillas que él busca, por ahora, son solo un rumor originado de fuentes no confiables; y hasta incluso ofrecerse para ponerse en contacto con el consumidor cuando nuevos modelos que se ajusten a sus preferencias estén disponibles
La necesidad de datos procesados, unificados, verificados y confiables, disponibles en tiempo real, es constante. Las bases de datos son más importantes que nunca, porque incluso para avanzar en la competitividad de la IA, ellos siguen siendo la piedra angular de todo el proceso. Es por eso que el primer paso a dar es llenar la brecha de datos. Solo entonces se liberará el verdadero potencial de la IA
