3 maneras en que las pequeñas empresas pueden adoptar rápidamente la IA sin grandes datos o programadores

 

Cuando se lanzó la IA, se percibió como una tecnología que podría revolucionar los modelos de negocio al crear una comprensión completa del perfil de un cliente y sus necesidades. Sería una tecnología imprescindible para que las grandes empresas aumenten su equilibrio y una herramienta mágica para que los propietarios de pequeñas empresas eliminen las barreras entre su producto o servicio y el usuario final, utilizando los datos adecuados, por supuesto.

En un principio, la IA parecía ser algo que podía hacer casi "mágicamente" predicciones perfectas sobre el éxito o el fracaso de cualquier producto con sólo analizar los diferentes perfiles de los consumidores y sus comportamientos de compra. Las empresas de nueva creación imaginaban un mundo en el que se podía alcanzar la tracción del mercado simplemente ejecutando un script en Python, en lugar de optimizar un producto mínimo viable.

Los inversionistas financieros han dado la bienvenida a la IA como el comienzo de un nuevo ciclo financiero que bombea grandes cantidades de dinero a cualquier acción etiquetada como basada en la IA. La "era de las punto-com" que comenzó en los años 90 - y con ella, la caída del mercado de valores debido a la especulación excesiva - parecía ser reemplazada por la "era de la IA". Las imágenes de los humanos descansando mientras los robots trabajaban en su nombre eran la imagen colectiva de cómo se vería esta nueva era. El FOMO (miedo a perderse) hizo el resto, con grandes empresas que se lanzaron a esta tecnología sin entenderla completamente, o en muchos casos, sin saber siquiera qué hacer con ella. Los desarrolladores de python se convirtieron rápidamente en una de las principales necesidades de contratación de muchas empresas.

Sin embargo, desde su inicio, la adopción de la IA ha demostrado ser muy difícil para las grandes empresas y ha presentado enormes barreras para las pequeñas empresas; desde los embarazosos momentos de Amazon Alexa y Facebook hasta la confesión de la policía china de avergonzar a la persona equivocada (que resultó ser una mujer multimillonaria) causada por la confianza en su sistema de reconocimiento facial. Las máquinas han demostrado ser menos que perfectas y estar detrás de los humanos en muchos casos, y hasta la fecha, sus fallas han indicado que simplemente no están todavía allí. De ahí la pregunta: Si las grandes empresas aún no dominan la IA, ¿cómo pueden las pequeñas empresas tener éxito en esta tarea? E incluso antes de eso, una pregunta más genérica: ¿Pueden las pequeñas empresas beneficiarse de la IA, o es algo de lo que sólo se benefician las grandes empresas con grandes conjuntos de datos, programadores y analistas de datos?

1. Automatiza tus aburridas tareas

Antes de que te digan que las pequeñas empresas simplemente no tienen suficientes datos para lanzarse a la IA y/o que no contratar a un científico de datos comprometerá seriamente tu presupuesto, se necesita una aclaración. La IA se confunde a menudo con el aprendizaje automático. La IA es un término amplio que incluye cualquier aplicación desde el análisis de texto hasta la robótica, y el Aprendizaje Automático es sólo un subconjunto de la IA. Mientras que la IA está pensada para realizar tareas humanas de forma más rápida y precisa (eliminando así el factor humano-error), el Aprendizaje Automático ayuda a predecir los resultados y a hacer estimaciones.

Aunque el Aprendizaje Automático se ha vuelto mucho más accesible con plataformas como los Servicios de Inteligencia Artificial Pre-entrenados de Amazon o Google Colab - que permiten construir un modelo básico en cuestión de minutos sin necesidad de contratar científicos de datos, puede que no tengas las habilidades o más probablemente los datos para ejecutar un modelo fiable. Sin embargo, todavía tienes la opción de usar la IA para automatizar tus rutinas diarias. Cualquier tarea repetitiva que se te ocurra puede ser totalmente automatizada gracias a la IA. Por ejemplo, puedes grabar un conjunto de acciones en tu ordenador y utilizar las herramientas de la IA con detección de imágenes y reconocimiento de texto en pantalla para activarlas automáticamente. O tal vez quieras usar fragmentos de texto avanzados organizados por la IA y la autocompletación de escritura para evitar escribir las mismas cosas más de una vez.

2. Aprovecha la IA en tus lanzamientos

Afrontémoslo, la IA es una palabra mágica que llama la atención de la gente. Etiquetar tu producto o servicio como "usando la IA" da una especie de mayor credibilidad y hace más probable que la gente escuche lo que dices. Cualquier empresa puede encontrar una manera de implementar la IA en sus procesos, ya sea mediante el uso de imágenes o reconocimiento de texto, algoritmos de concordancia, bots de comunicación, clasificaciones más inteligentes, lenguaje de procesamiento natural, etc.

Mi compañía probó esta hipótesis. Soy dueño de una agencia de relaciones públicas y como tal, emparejamos las marcas con los periodistas, o al menos, lanzamos historias con la esperanza de encontrar periodistas interesados en lo que les decimos. Construimos un rascador automatizado para recoger las últimas historias publicadas por los periodistas seleccionados, las guardamos en una base de datos, y luego usamos la IA para clasificar los datos. El objetivo era tener una idea precisa de lo que cada periodista estaba más interesado en escribir. Francamente, los resultados no han sido mucho mejores que cuando hicimos todo esto manualmente. En algunos casos, los resultados fueron peores, pero eso nos permitió lanzarnos de forma diferente. De una agencia de relaciones públicas tradicional, nos transformamos en una plataforma de inteligencia artificial. Teníamos que crear una página de aterrizaje que resumiera nuestro "nuevo" enfoque. Añadir "usando la IA" hizo todo el resto. ¿El resultado de esto? Nuestras conversiones, medidas como el número de personas que se inscribirían en nuestro programa, básicamente se duplicaron.

3. Usar la IA para interactuar más con sus clientes

Una de las mayores ventajas de la IA, cuando se aplica al servicio de atención al cliente, es que puede ejecutar muchos procesos simultáneamente. Imagina si tuvieras una persona dirigiendo un escritorio de servicio al cliente; se esperaría que manejara un cliente a la vez, tal vez dos. La IA da la oportunidad de atender a más personas a la vez. La IA no nos quita nuestros trabajos, sino que nos ayuda a realizar nuestros papeles de manera más eficiente.

Toma los cuadros emergentes de mensajes en los sitios web. Antes se operaban manualmente, lo que significa que había alguien escribiéndote. Hoy en día, la IA puede hacerse cargo y hacer algunos de los trabajos por ti, como preseleccionar a tus clientes o proporcionarles algunas respuestas comunes a sus preguntas. Muchas veces el chatbot puede resolver la consulta del cliente o si no puede encontrar una solución, un operador humano puede intervenir.

La ventaja de esto es que se pueden tratar múltiples consultas a la vez, mientras que antes sólo se podía tratar una consulta en un momento dado. Ahorrar a las empresas largas colas en los mostradores de atención al cliente o largos tiempos de espera telefónica nunca es bueno para la imagen de una empresa. El proceso de IA libera tiempo para que los departamentos se centren en los clientes que más lo necesitan.

La IA hace una clasificación inteligente de la información para que en entornos complejos de atención al cliente (como los departamentos de TI altamente especializados) puedan reenviar la consulta del cliente al agente de atención al cliente adecuado. Esto significa que los especialistas pueden intervenir inmediatamente en asuntos complejos sin que el cliente sea redirigido de un departamento a otro.