06 Nov 2018

La adopción de Inteligencia Artificial en los Negocios Digitales: retos e hitos

Cada organización debe encontrar las prácticas que mejor se adapten a sus necesidades, aportando valor al Cliente, creando servicios diferenciales, mediante la utilización de la Inteligencia Artificial.

Hoy en día vivimos una constante disrupción tecnológica, la aceleración de la digitalización, la democratización de la información y la Inteligencia Artificial (IA) nos rodea en nuestra vida diaria, voluntariamente o no, sepamos lo que significa, o lo que no.

Nos indica en nuestro teléfono la ruta más adecuada para ir a nuestro próximo destino, nos recomienda nuevas series para ver (basado en nuestros gustos) o productos que comprar, reconoce nuestra voz, o nuestra cara, para acceder a nuestro banco y un sinfín de casos similares.

Parece que los proyectos de Inteligencia artificial, requieran una gran inversión en tiempo, recursos y dinero. Otra idea común, es que los proyectos de IA están orientados a las grandes compañías de Internet: Amazon, Google, Netflix, Facebook, etc. Aunque, no es cierto, debemos entender algunos retos antes de dar los primeros pasos.

 

Existen una gran cantidad de barreras para lograr la adopción de la IA en nuestras operaciones y convertir nuestra organización en un negocio digital

  1. 1.- La resistencia al cambio debe romperse, trabajando en equipos colaborativos, multifuncionales y autodirigidos. Asumimos riesgos sobre los resultados, eliminando la cultura del miedo al fracaso. 
  2. 2.- Compartir información y conocimiento se convierte en una reacción habitual. Fijemos cómo probar nuestra idea y utilicemos este éxito, en el impulso necesario para afrontar el siguiente paso. 
  3. 3.- En las organizaciones no siempre se dispone de las habilidades o de los recursos necesarios. Precisamente por este motivo debemos ser muy claros en fijar la prioridad y la preparación digital a los equipos de operaciones. 
  4. 4.- Más que nunca, las personas, los procesos y la tecnología deben combinarse para la creación de nuevos modelos de negocio y servicio. 
  5. 5.- Disponer del talento adecuado, es primordial, y disponer de las prácticas correctas que permiten que el talento funcione de la forma más efectiva posible, marcará la diferencia en el futuro. 
  6. 6.- Cualquier cambio de hábito, no es fácil, pero creando un ecosistema de “socios” adecuado, aceptando los cambios continuos, que están por venir, nuevos principios de diseño y la innovación, será la forma de creación de nuevos servicios diferenciales y ser competitivo.

 

Por todos estos motivos, debemos examinar el mundo exterior, comprender las estrategias de nuestro Clientes, entender las soluciones de nuestros partners tecnológicos, para diseñar nuevas prácticas.

Cada organización debe encontrar las prácticas que mejor se adapten a sus necesidades, aportando valor al Cliente, creando servicios diferenciales, mediante la utilización de la Inteligencia Artificial.

El inicio de un proyecto donde se utilice la IA no es diferente a cualquier otro proyecto  pero quizás por el desconocimiento actual de todas las tecnologías bajo el paraguas de Inteligencia Artificial, pueda resultar un tanto abstracto, “incierto” y confuso.

Por este motivo, cada vez es más habitual comenzar una colaboración, mediante la realización de pruebas de concepto o PoC (del inglés proof of concept), centrando un alcance limitado, determinado por una funcionalidad operativa, necesaria de mejora o eficientar. Con la prueba de concepto finalizada, podremos extraer las conclusiones, tanto sobre la tecnología empleada, como sobre el objetivo y se realizará un caso de negocio previo a pasarlo a Producción.

La estrategia tecnológica de Avanza Externalización de Servicios, abordará de forma racional y justificada la introducción de la Inteligencia Artificial en los procesos operativos de nuestros Clientes.

Os dejamos con los 5 hitos en Avanza Externalización de Servicios del programa de Inteligencia Artificial en nuestras Soluciones durante 2018:

  •      1.- Mejorar la contactación y ventas, ofreciendo un lead scoring en tiempo real, aplicando modelos de Machine Learning.
  •      2.- Reducción de número de bajas, mediante la predicción de la tasa de abandono (Churn Prediction) basado en Machine Learning.
  •      3.- Priorización de canales de atención, al emplear procesamiento del lenguaje natural (NLP Natural Language Processing) y análisis de sentimientos.
  •      4.- Automatización total de funnel de evaluación, sobre la calidad ofrecida o procesos de venta, gracias a tecnología Deep Learning.
  •      5.- Uso Chatbot conversacionales, interactivos, basadas en voz y texto. Usamos Machine Learning para entender mejor lo que están diciendo nuestros Clientes.

 

 

Rafael Martínez Fernández  

CIO  en Avanza Externalización de Servicios

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