En plena adolescencia pensamos que determinada colonia, o una prenda de ropa, nos harán triunfar por todo lo alto. Cuando crecemos se nos pasa ¿Seguro?

No es extraño ver a empresas y organizaciones invocar metodologías AGILE, el uso de la IA o ser Data Driven como garantía de éxito. Ojalá fuera así de fácil.

Vamos a ver algunas características del buen uso del Big Data con la IA, pero desde el principio tiene que quedar claro que nada garantiza el éxito, pero que todo ayuda a conseguirlo.

El término IA se usó por primera vez en 1955 y  fue una obsesión constante durante la Guerra Fría. La primera vez que se utilizó el término Big Data en el sentido que le damos actualmente fue en 1989. No estamos hablando de dos nuevas tendencias, sino de líneas de trabajo con más de treinta años a sus espaldas.

El aumento de potencia del hardware junto con el crecimiento desbordado de los datos gracias a las redes sociales y el internet de las cosas ha hecho que ambas disciplinas cobren mayor importancia y que se unan para dar mejores resultados.

Como suele ocurrir cuando se habla del mismo tema en todas partes, acudimos rápidamente para no quedarnos atrás. Con miedo a ser los primeros, pero con ansia por ser los segundos en probar “lo nuevo”.

Melanie Mitchell explica en su libro “Inteligencia Artificial. Guía para Seres Pensantes” que la IA es un campo de estudio que periódicamente cobra notoriedad para luego quedar relegada y cubierta de acusaciones de promesas incumplidas. Es lo que llama las primaveras de la IA. En cada una de esas primaveras realizan grandes avances, aunque luego parezca que nadie quiere saber nada de la IA. ¿Estamos viviendo en estos momentos una de esas primaveras? Hay quien dice que sí. ¿Se están realizando avances? Enormes.

Mezclemos

Lo que la IA puede hacer con los datos es fácil de imaginar: los procesará de manera mucho más rápida, podrá encontrar patrones con más facilidad, tiene capacidad para proponer nuevas soluciones, productos y servicios y debidamente entrenada puede ayudarnos a mejorar las bases de datos y a realizar predicciones con mayor exactitud.

El fallo es que a día de hoy la IA sigue sufriendo alucinaciones y que no distingue la calidad de la información que maneja. De hecho, esto hace que algunos expertos en la materia afirmen que no podemos hablar de inteligencia, sino de procesamiento avanzado. Es una discusión fascinante, pero hoy hemos venido a tratar otros temas.

La cultura del dato lleva años intentando entrar en las organizaciones y hay quien le tiene la puerta cerrada. Las razones suelen hacer referencia a la inexactitud de los datos, a la falta de comprensión de la realidad de la organización o a la necesidad de ser intuitivos a la hora de decidir rumbos. Como argumento para las viejas películas de ejecutivos de Wall Street de los 80 puede ser atractivo, en 2024 es insostenible.

Nunca hemos tenido tantos datos a nuestra disposición. El problema es que no podemos usarlos como si de un informe trimestral se tratara. Debemos incorporar la cultura del dato en toda la organización y tener personal especializado que ayude a sacarle provecho y retorno a ese material.

Veamos un ejemplo.

Con la aparición de las redes sociales llegaron los informes de analítica. Esos informes indicaban que tenía más impacto en la audiencia y muchos pensaron que eso marcaba el camino a seguir. Cuando la analítica de las redes sociales se cruzaba con la analítica de una tienda online, no era extraño comprobar que “los aplausos” no siempre se traducían en ventas y que lo más vendida muchas veces era recibido por el público de forma discreta. 

¿La diferencia? Que por fin lo sabíamos con certeza. Una tienda online sabía que le posicionaba y también que generaba beneficios. Además, veíamos como tanto lo uno como lo otro cambiaba a una velocidad considerable. Esto llevó a adoptar metodologías que permitieran “navegar” esa velocidad sin que la organización terminara consumida por el estrés. 

Agile

La metodología Agile abandona el mundo del software y llega a empresas y todo tipo de organizaciones. Hay que saber moverse rápido y ser operativos y eficaces sin perder de vista los objetivos. En una empresa no se debe cambiar para mejorar las estadísticas, sino para aumentar los beneficios. 

Con estas premisas, la mejora y la excelencia dejan de ser el glorioso final de un periodo de silencio y trabajo concentrado y se convierte en un camino constante y una manera de estar día a día, contactando con el público objetivo, adaptándose a las demandas y necesidades y tanteando los límites.

Pero con datos. 

Con datos procesados.

Datos procesados rápidamente gracias a la IA. 

Beneficios de Trabajar con IA y Big Data para Empresas

Vamos a enumerar algunos de los beneficios más evidentes de esta combinación de herramientas:

Mejora en la toma de decisiones

La combinación de IA y Big Data permite a las empresas analizar enormes volúmenes de datos en tiempo real. Esto proporciona insights más precisos y relevantes, lo que facilita la toma de decisiones informadas y estratégicas. Al basarse en datos concretos, las empresas pueden reducir la incertidumbre y aumentar la probabilidad de éxito en sus estrategias empresariales.

Optimización de procesos y recursos

Las herramientas de IA tienen la capacidad de automatizar tareas repetitivas y analizar flujos de trabajo para identificar áreas de mejora. Esto incluye procesar datos en tiempo real, lo que permite incluir el Big Data en la empresa con un menor consumo de recursos. Esto libera a los empleados de tareas rutinarias, permitiéndoles concentrarse en actividades de mayor valor agregado.

Una información detallada junto con un análisis rápido nos dará una versión altamente mejorada y analizada de los recursos que consume nuestra organización, lo que redunda en una mayor posibilidad de mejora.

Personalización de atención al cliente y del marketing

La IA y el Big Data permiten a las empresas analizar el comportamiento de los clientes y predecir sus necesidades. Con esta información, las empresas pueden crear campañas de marketing altamente personalizadas y mejorar significativamente la experiencia del cliente. Esto no solo incrementa su satisfacción y lealtad, sino que también mejora las tasas de conversión y ventas.

Innovación de productos y servicios

Al analizar tendencias del mercado y el feedback de los clientes, podemos identificar nuevas oportunidades para desarrollar productos y servicios innovadores alineados con las demandas del mercado. La IA y el Big Data fomentan la innovación continua y aseguran que la empresa se mantenga competitiva, siempre adelantándose a las necesidades y deseos de los consumidores. En ningún momento puede convertirse en una carrera frenética. Recordemos que no se trata de aumentar las estadísticas sino los beneficios y objetivos de la empresa. Las herramientas pueden ser potentes, pero no han de desviarnos de aquello que deseamos alcanzar.

Capacidad predictiva.

Identificar riesgos potenciales, detectar patrones de fraude o amenazas de seguridad en tiempo real, permite a las empresas tomar medidas preventivas de manera oportuna. Esto no solo reduce el riesgo de pérdidas financieras, sino que también protege la integridad y reputación de la empresa.

Esta capacidad también anticipar tendencias futuras y comportamientos del mercado. Será más fácil planificar estratégicamente de manera efectiva, adaptándose y respondiendo proactivamente a los cambios del mercado. 

En su libro “Al frente del cambio”, John P. Kotter escribió: “… , cada vez habrá más organizaciones obligadas a reducir costes, a mejorar la calidad de sus productos y servicios, a detectar nuevas oportunidades de crecimiento y a aumentar su productividad”. Los escribió en 1996, pero lo podía haber escrito esta mañana.