La CX predictiva y proactiva: cómo anticiparte a las necesidades del cliente

Las crecientes facilidades que ofrece la tecnología hacen que las demandas de los clientes evolucionan a ese mismo ritmo. Ahora las empresas se enfrentan al desafío de no solo satisfacer, sino de anticipar las necesidades de sus consumidores y aquí entran en juego la Experiencia del Cliente (CX) predictiva y proactiva, dos estrategias que están redefiniendo la manera en que las marcas interactúan con su audiencia.

De la CX predictiva a la proactiva

Tradicionalmente, las empresas adoptaban un enfoque reactivo en su relación con los clientes, respondiendo a consultas y resolviendo los problemas después de que estos ocurrían, sin embargo, eso ya no es sostenible. Según un estudio de Salesforce, el 76% de los consumidores espera que las empresas entiendan sus necesidades y expectativas, un reflejo claro del cambio de modelo. La CX proactiva implica adelantarse a los problemas y necesidades del cliente, ofreciendo soluciones antes de que ellos las soliciten. Una gran ayuda para lograrlo es apoyarse en la CX predictiva, que utiliza datos y análisis avanzados para predecir comportamientos futuros y necesidades del cliente, permitiendo así la hiperpersonalización. El análisis predictivo aplicado a la CX se traduce en:
  • Personalización de ofertas: recomendaciones de productos o servicios basadas en compras anteriores y preferencias.
  • Prevención de abandono: se pueden identificar señales de que un cliente podría abandonar la marca, facilitando acciones de retención antes de que ocurra.
  • Optimización de operaciones: predicción de picos en la demanda que permita adaptarse y mantener la calidad del servicio.

Tecnologías que impulsan la CX predictiva y proactiva

Anticiparse a las necesidades de cada cliente es posible gracias al uso de distintas tecnologías:
  • Big data y analítica avanzada: el big data capta un enorme volumen de datos y la analítica avanzada los transforma y los convierte en información muy útil para la toma de decisiones estratégicas.
  • Inteligencia artificial y machine learning: son capaces de analizar grandes volúmenes de datos, permitiendo identificar las preferencias de cada usuario y sus patrones de comportamiento.
  • Automatización y bots inteligentes: los asistentes virtuales potenciados por IA, como los chatbots o los voicebots, ofrecen atención al cliente 24/7. Son capaces de resolver consultas de manera cada vez más eficiente y personalizada, mejorando su comportamiento a partir de la información que van recibiendo, lo que les permite un grado de personalización cada vez más alto. Nuestra solución CBOT, te ayuda a gestionar tus chatbots de forma integral.

Tipos de comunicación proactiva

Toda la información que se recopila a partir del análisis predictivo sirve de poco si no se crea una estrategia de comunicación personalizada y efectiva que se anticipe a las necesidades de cada cliente. Aquí la omnicanalidad es esencial, ya que facilita la interacción a través de múltiples canales (email, SMS, redes sociales, apps propias, etc.) de manera integrada y coherente, facilitando la accesibilidad y mejorando la experiencia del usuario.

Los principales tipos de comunicación proactiva son:

  • Alertas y notificaciones: ideales para informar de forma clara y concisa de cualquier evento que afecte al cliente: gestiones, citas, novedades, etc.
  • Comunicaciones personalizadas: promociones, ofertas o recomendaciones basadas en los intereses del usuario.
  • Asesoramiento: información útil para guiar al usuario con aspectos relacionados con la marca: noticias, guías, tutoriales, tendencias, etc.

¿Qué beneficios aportan la CX predictiva y proactiva?

Estas nuevas fórmulas de gestión de la experiencia del usuario suponen numerosas ventajas para todas las partes, ayudando a fortalecer la relación entre los clientes y las marcas. ¿Cuáles son las principales?

  • Para las empresas
    • Mejora de la retención: mejora la satisfacción de los clientes, haciéndolos más leales.
    • Incremento de ingresos: las ofertas pueden ser más personalizadas, impulsan con ello las ventas.
    • Eficiencia operativa: la automatización de procesos supone un ahorro de costes y una mayor agilidad, ahorrando recursos para las tareas más estratégicas.
  • Para los clientes
    • Experiencias personalizadas: los clientes se sienten más valorados y pueden aprovechar mejor lo que les ofrece la marca.
    • Resolución rápida de problemas: disminuye el tiempo y también las preocupaciones de los clientes ante los inconvenientes.
    • Mayor satisfacción: las interacciones regulares y personalizadas aumentan su confianza en la marca.

¿Cómo implementar una estrategia de CX predictiva y proactiva en tu empresa?

Si quieres aprovechar todos los beneficios que te ofrecen la CX predictiva y proactiva, debes contar con un plan bien definido y estructurado que abarque todos los procesos:
  1. Centraliza los datos: integra todas las fuentes de información del cliente en una sola plataforma.
  2. Adopta tecnologías avanzadas: invierte en IA, machine learning y herramientas analíticas.
  3. Forma a tus equipos: capacita a tus profesionales en el uso de nuevas tecnologías enfocadas en el cliente.
  4. Cultura organizacional: fomenta una mentalidad proactiva y conectada con las necesidades del cliente.
  5. Monitoriza y optimiza los procesos: establece KPIs claros y ajusta la estrategia según los resultados obtenidos.
El avance tecnológico seguirá ampliando las posibilidades de la CX. Tendencias como el Internet de las Cosas (IoT), la realidad aumentada y la inteligencia artificial emocional permitirán interacciones aún más personalizadas y contextuales. Adoptar una estrategia de CX predictiva y proactiva no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad en el mercado actual. Las empresas que logren anticipar y satisfacer las necesidades de sus clientes no solo mejorarán su satisfacción y lealtad, sino que también impulsarán su crecimiento y éxito a largo plazo. En Servinform, estamos comprometidos con ayudar a las empresas en esta transformación. Contamos con la experiencia y las herramientas necesarias para implementar soluciones de CX avanzadas que generen resultados reales. ¿Quieres llevar la experiencia de tus clientes al siguiente nivel? ¡Contacta con nosotros y descubre cómo podemos ayudarte a marcar la diferencia! 

Sebastián Pacheco

Director de Innovación y Control de Gestión de CX

sgpm@servinform.es

¿Cómo influye la IA generativa en el mercado de la automatización inteligente?

IA generativa

Ya no hay dudas de que el desarrollo de la inteligencia artificial está suponiendo la gran revolución de nuestra era. Y es que, quienes nos dedicamos a ello, asistimos casi a diario al nacimiento de nuevas y sorprendentes aplicaciones que facilitan nuestra labor. Dentro de toda esta vorágine tecnológica en la que estamos inmersos, destaca la IA generativa, una herramienta que ha llegado al campo de la automatización para convertirse en su mejor aliada.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos partiendo de datos existentes: puede diseñar imágenes, vídeos, textos o música y utilizar lo aprendido para solucionar problemas. Aplicada a la automatización, abre un inmenso abanico de posibilidades, dada su capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y de prever y resolver inconvenientes.

Aplicaciones de la IA generativa en el mercado de la automatización

Viendo el potencial de esta herramienta, no es de extrañar que, según un informe del IBM Institute for Business Value, el 92 % de los ejecutivos tenga intención de utilizarla en la automatización de procesos para 2026. Veamos algunas de sus aplicaciones en este campo:

  • Prevención de problemas: su capacidad de procesamiento de datos le permite detectar cualquier posible fallo que se pueda producir antes de que suceda y alerta de ello para resolverlo.
  • Democratización de la automatización: gracias al lenguaje natural que maneja, no es necesario que los equipos tengan conocimientos muy especializados de programación para automatizar las tareas.
  • Agilizar procesos y liberar de tareas repetitivas: la IA generativa lleva la productividad al siguiente nivel, al permitir que los empleados se centren en trabajos más creativos. Según Goldman Sachs, podría impulsar la productividad en 1,5 puntos porcentuales en 10 años, además de incrementar el PIB mundial en un 7 %.

Por sectores

La buena noticia, además, es que se puede llevar a una gran variedad de sectores, entre ellos:

  • Finanzas: para detección de fraudes, gestión de carteras, evaluación crediticia, etc.
  • Atención al cliente: con chatbots y voicebots cada vez más complejos que ya saben medir el sentimiento del usuario, resumir conversaciones, analizar el contenido y el contexto de estas e incluso realizar auditorías de calidad.
  • Industria: para optimizar procesos como el control de calidad, la gestión de inventario o la monitorización de maquinaria.

En todos ellos la clave es la colaboración humano-máquina, una manera de trabajar que ya aplicamos en Servinform, en la que el robot es la primera opción, pero siempre supervisada por la persona. Este modelo -que nosotros llamamos Automation First– permite exprimir lo mejor de ambos mundos, mejorando considerablemente la eficiencia.

Últimos avances en IA generativa

¿Cómo puede la IA analizar esas cantidades industriales de datos de forma prácticamente instantánea? Es posible gracias a la magia de las redes neuronales generativas, una tecnología que utiliza deep learning (aprendizaje profundo). Dentro de estas redes neuronales, encontramos las antagónicas generativas (GANS), que son las que hacen posible que la IA genere contenido a gran velocidad. Estas GANS constan de un generador y un discriminador; el primero es el que crea el nuevo contenido, mientras que el segundo evalúa si es real o falso.

Otro de los grandes avances de la IA generativa son los modelos de lenguaje. Se trata de sistemas entrenados con grandes cantidades de datos que los hace capaces de comprender y generar lenguaje natural. ChatGPT, su versión más popular, está basado en los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), modelos de aprendizaje automático que pueden comprender y crear un texto como un humano.

Además, existen los Transformers, redes neuronales que aprenden contexto, que permiten relacionar palabras situadas a gran distancia en un texto haciendo que la herramienta aprenda a contextualizar.  Estos dos avances hacen las conversaciones más fluidas y naturales reduciendo las famosas ‘alucinaciones’ de la IA.

Desafíos y consideraciones éticas

El primer desafío al que se enfrentan las empresas es el cambio cultural interno. Incorporar este tipo de procesos automatizados requiere repensar el modelo de negocio, integrarlos con los sistemas existentes, formar a los empleados para que puedan trabajar con procesos basados en IA y, en ocasiones -especialmente para el desarrollo de aplicaciones-, captar talento especialista en un campo en el que está muy demandado y suele escasear: hasta un 75 % de las empresas no consigue cubrir sus vacantes, según un informe de Randstad y CEOE.

Asimismo, otro de los retos al que deben hacer frente las compañías es al complejo manejo de datos que conlleva este tipo de tecnología: obtener la información y gestionarla correctamente puede ser todo un desafío, sobre todo cuando hablamos de datos sensibles, en los que prima la seguridad.

Según una encuesta de KPMG, algunos de los inconvenientes que las organizaciones encuentran en la adopción de esta tecnología son:

  • Ausencia de talento certificado (13 %)
  • Falta de inversión (13 %)
  • Falta de caso de negocio claro (13 %).

Respecto a las consideraciones éticas, las empresas que desarrollan este tipo de herramientas deben adherirse a un marco ético y garantizar que su desarrollo esté alineado con los valores de la sociedad. Asimismo, también deben enfrentarse a la discriminación que puede generar la IA, que refleja y amplifica los sesgos de los datos con los que opera.

Si necesitas implementar la automatización inteligente en tu negocio, apuesta por una compañía sólida que te acompañe durante todo el proceso. En Servinform podemos ayudarte, no dudes en contactarnos.

María Aldea
Especialista en soluciones tecnológicas en Customer Communication y AI
mcaldea.garcia@servinform.es

6 claves para implementar la IA en tu negocio

claves para implementar la IA

La irrupción de la inteligencia artificial, en ascenso imparable, está suponiendo toda una revolución para las empresas. Su capacidad para analizar datos -incluso en tiempo real- hace posible mejorar y personalizar las experiencias de los usuarios y es una potente herramienta para automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y optimizar la productividad. Ahora más que nunca, las organizaciones son conscientes de que implementar IA ya no es solo una opción. Según el último informe de Ontsi sobre su uso en España, publicado en 2023 con datos del INE y de Eurostat, el número de compañías de más de 10 empleados que la han incorporado en sus procesos ha crecido en 3,6 puntos, hasta un 11,8 %, especialmente en las más grandes, pero también ha aumentado su uso en un 4,6 % en las microempresas. En total, el estudio estima que España ocupa la decimocuarta posición en la adopción de IA, dentro de la media europea.   Según otro reciente informe, realizado por Randstad junto con la patronal, un 46 % de las empresas en España estaría utilizando IA, sobre todo para el análisis y predicción de datos (46 %), la optimización de tareas administrativas (38 %) y la automatización de procesos productivos (36 %).  No es de extrañar, por tanto, que miles de negocios como el tuyo se estén planteando incorporarla: si tú no lo haces, ten por seguro que lo hará la competencia. Desde Servinform queremos ayudarte con una serie de recomendaciones que te guiarán en el proceso. 

6 Claves para implementar la IA en tu negocio

La IA ofrece un sinfín de oportunidades para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en las organizaciones. Sin embargo, su implementación requiere de una planificación cuidadosa y una comprensión clara de sus implicaciones. Veamos cómo implementar la IA: 

  1. Define objetivos: plantéate qué quieres conseguir con la adopción de la inteligencia artificial. ¿Estás buscando mejorar la eficiencia operativa? ¿aumentar las ventas? ¿mejorar la experiencia del cliente? Este paso implica identificar las áreas específicas donde la IA puede generar valor. Recuerda que establecer metas concretas te ayudará a focalizar tus esfuerzos. 
  2. Mide tus recursos: necesitarás analizar la infraestructura de tu empresa para saber si está preparada para manejar esta tecnología. ¿Necesita actualizaciones de hardware o software? ¿cuenta con profesionales expertos en la materia? Además, asegúrate de tener acceso a los datos adecuados y de que estén limpios y bien estructurados para su análisis. Esto puede incluir cifras internas de la empresa, de clientes, proveedores, redes sociales, etc. 
  3. Identifica las áreas de aplicación: dependiendo de tus objetivos, podrás localizar esos puntos clave donde la IA puede resultar de gran ayuda. Quizás en tu caso estén en la automatización de tareas, en la mejora de la cadena de suministro, en el servicio de atención al cliente, etc. Ordena los diferentes escenarios de aplicación teniendo en cuenta la viabilidad técnica, su capacidad para generar impacto comercial y la alineación con los objetivos estratégicos de la empresa. 
  4. Selecciona la tecnología: una vez hayas identificado las áreas que te interesan podrás escoger las herramientas apropiadas y para ello lo mejor es contar con una opinión experta que te guíe en lo que necesita tu negocio: en Servinform disponemos de una amplia oferta de innovadora tecnología con IA que ayuda a nuestros clientes a conseguir sus objetivos, desde el correo robotizado, que mejora la organización y la productividad, pasando por nuestro CBOT (un sencillo pero efectivo chatbot fácil de usar para cualquier tipo de negocio), voicebots que agilizarán tu atención al cliente, etc.  
  5. Forma a tus empleados: independientemente de que contrates personal especializado, como ingenieros de datos o expertos en IA avanzada, es importante que hagas partícipe del nuevo paradigma al talento que ya conforma tu organización. Esto le ayudará a comprender el potencial de esta herramienta y a tomar decisiones más informadas. En este punto, es importante recordar que la nueva solución requerirá cambiar mentalidades de colaboradores o de clientes. Es un momento de transformación para toda la empresa. 
  6. Mide y ajusta: una vez implementada, deberás evaluar regularmente su rendimiento y verificar que, efectivamente, esas mejoras que buscabas se están materializando: ¿los tiempos se han reducido y has podido liberar a tus empleados de tareas monótonas y repetitivas para dedicarse a otras más creativas? o ¿la satisfacción de tus clientes se ha incrementado al disfrutar de una experiencia mucho más personalizada? Comprueba que los objetivos que te planteaste se están cumpliendo y corrige en caso de que sea necesario. 

Implementar la IA puede abrir tu negocio a un mundo de posibilidades y oportunidades, sin embargo, sabemos que es un proceso que puede resultar desafiante, por eso en Servinform nos comprometemos a ser tu aliado en este camino. Nuestros más de 45 años de experiencia ayudando a las empresas a conseguir sus objetivos y acompañándolas en su transformación digital nos convierten en el apoyo necesario que llevará a tu negocio hacia el futuro. ¡No dudes en contactarnos! 

Potencia la recuperación de deuda con IA

recuperación de deuda

¿Sabías que el 64 % de los empresarios reconoció haber tenido algún impago en 2022? Así lo indica la encuesta Análisis del comportamiento de pago empresarial, realizada por Informa D&B, que revela que es una cifra 11 puntos superior al año anterior.  Y es que los impagos suponen un gran dolor de cabeza para los negocios, afectando a su funcionamiento y salud financiera hasta el punto de que pueden llegar a reducir su rentabilidad.  Ante esto, lo más efectivo es intentar el recobro, una batalla donde el tiempo juega siempre en contra: es mucho más difícil recuperar una deuda reciente que aquella que se ha quedado anquilosada a través de meses e incluso años. La buena noticia es que las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial o el machine learning, se han convertido en grandes aliadas, mejorando significativamente las cifras y la eficiencia operativa. 

El papel del machine learning en la recuperación de deuda

El machine learning es una disciplina del campo de la IA que se utiliza especialmente para la predicción de comportamientos y la toma de decisiones estratégicas, algo muy interesante para la recuperación de deuda, permitiendo: 

  • Predecir comportamientos de clientes, lo que facilita la toma de decisiones. 
  • Identificar de estrategias según perfil: mediante el análisis de datos localiza patrones y perfiles de clientes. Esto permite la personalización de estrategias, adaptándolas a las características específicas de cada segmento de usuarios. 
  • Calcular la probabilidad de recuperación: de manera que las empresas pueden focalizar sus esfuerzos en aquellos casos con mayores posibilidades de éxito. 
  • Predecir el volumen de carga de trabajo: al analizar patrones históricos y tendencias, puede realizar predicciones precisas, lo que ayuda a planificar de manera más eficiente y asignar recursos de forma óptima. 
  • Segmentar clientes: los agrupa según sus comportamientos, preferencias y características, facilitando una aproximación más precisa y personalizada en las estrategias de recobro. 

La inclusión de IA en la recuperación de deuda

No hay duda de que la inteligencia artificial está suponiendo toda una revolución para las organizaciones. Según el informe Uso de Inteligencia Artificial y Big Data en las Empresas Españolas 2022, con datos procedentes del Instituto Nacional de Estadística, el uso de esta tecnología en las compañías aumentó hasta el 11,8 %, 3,5 puntos porcentuales más con respecto al año anterior. Y no es de extrañar, dadas sus grandes ventajas en términos de eficiencia y agilidad. El área de los recobros no es una excepción y se beneficia de ella combinándola con la omnicanalidad, que amplía las opciones para que el deudor realice sus pagos de manera fácil y eficiente. En Servinform la incluimos a través de herramientas como: 

  • Asistentes virtuales en tiempo real: estos sistemas proporcionan respuestas automáticas, información sobre opciones de pago y guían de manera eficiente durante el proceso de recobro. Además de otros beneficios.  
  • Chatbots: facilitan una comunicación interactiva y personalizada con los clientes. Estos bots utilizan algoritmos de aprendizaje automático para comprender consultas, brindar información detallada sobre el estado de la deuda y ofrecer soluciones adaptadas a las necesidades individuales. 
  • Voicebots: ofrecen interacciones basadas en voz para una experiencia más natural. Estos sistemas pueden gestionar llamadas de recobro, proporcionar información sobre saldos pendientes y ayudar a hacer las transacciones, todo de manera automatizada y eficiente, sin pasar por las manos de un agente, centrado en tareas más complejas. 
  • Automatización de auditorías de calidad: puede analizar de manera rápida y precisa grandes volúmenes de interacciones, identificando patrones, errores comunes y áreas de mejora. 
  • Análisis de sentimiento de las interacciones: al evaluar el tono y las expresiones utilizadas, la IA puede proporcionar información valiosa sobre la actitud y la disposición del cliente, permitiendo adaptar la estrategia de manera más empática y efectiva.

¿Cómo mejora la IA las tasas de recuperación de deudas?

El resultado es una mejora evidente en la gestión de recuperación de deuda, con ventajas tales como: 

  • Mejora en la tasa de recuperación en más de un 20 %: esta tasa mide la proporción de deuda recuperada con respecto al total pendiente. La IA reduce horas de trabajo y mejora la calidad automatizando tareas. 
  • Mejora en la velocidad de recuperación: los plazos se reducen hasta en un 40 %, algo crucial para mantener la salud financiera de una empresa. 
  • Mejora en la contactabilidad: a menudo los deudores pueden ser difíciles de localizar, algo que hemos trabajado en Servinform con una tecnología de alimentación de datos que permite rastrear nuevos teléfonos y direcciones de contacto. Este punto ha mejorado más de un 18 % en el caso de clientes sin contacto y se ha producido un incremento del 7,5 % del importe recobrado no previsto.
  • Reducción de costes operativos: al eliminar tareas manuales y repetitivas, las empresas pueden asignar recursos de manera más efectiva y concentrarse en casos más complejos que requieren intervención humana. La optimización de recursos no solo mejora la rentabilidad, sino que también permite ofrecer soluciones más flexibles y personalizadas. 
  • Agiliza el análisis y la estrategia sobre el cliente: todos los puntos anteriores desembocan en una gestión mucho más rápida y eficaz, pudiendo adaptar mejor la estrategia. Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar patrones de comportamiento y prever tendencias futuras. Esta capacidad permite a las empresas adaptar sus estrategias de recobro de manera más precisa, identificando enfoques específicos para cada tipo de deudor. La personalización de las estrategias no solo aumenta la efectividad, sino que también contribuye a mejorar la reputación de la marca, al demostrar empatía y comprensión hacia las circunstancias individuales. 

En Servinform somos conscientes de que nos encontramos a las puertas de una tecnología que aún tiene mucho que ofrecer, por eso nuestros esfuerzos futuros irán destinados a seguir trabajando e investigando, desarrollando nuevas aplicaciones en las que la IA siga teniendo un papel destacado. ¿Te gustaría que tu negocio formara parte del futuro? No dejes de contactarnos, estaremos encantados de ayudarte a alcanzar tus metas.  

Héctor Rodríguez
Manager de Servicios Atención al Cliente
hrodriguez.budia@servinform.es

Factores críticos de éxito y de fracaso a la hora de llevar una solución IA al mercado

solución IA

En el 2023, la inteligencia artificial ha mantenido un rol esencial en diversos ámbitos de la sociedad, pero en el que más has destacado ha sido en el entorno empresarial. La utilización generalizada de la IA se ha establecido como una herramienta estratégica para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y promover la innovación. Las organizaciones han empleado las soluciones IA para analizar grandes volúmenes de datos y obtener información valiosa, lo que ha posibilitado una personalización más efectiva en productos y servicios. Además, la automatización de tareas rutinarias ha liberado recursos humanos para actividades más creativas y estratégicas aumentando los beneficios. Por eso, en este contexto, numerosas empresas no solo están integrando la IA en sus operaciones diarias, sino que también están lanzando soluciones innovadoras basadas al mercado. Desde asistentes virtuales y chatbots hasta sistemas de recomendación personalizada, las aplicaciones de la IA son cada vez más diversas y están transformando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y optimizan sus procesos internos. Sin embargo, según Javier González Jiménez, director asociado del Área Consultoría, “hay muchas pruebas de concepto y ensayos, pero hay pocos servicios de inteligencia artificial con años de recorrido con un retorno de valor claro y medido de forma objetiva, en el ecosistema empresarial de servicios tecnológicos en Andalucía. Especialmente si hablamos de LLMs (Large Language Models) y AI generativa, que es donde se encuadra GPT-3, ChatGPT, y similares”. Y él, en su amplia carrera profesional, ha podido ir analizando los factores críticos de éxito y de fracaso a la hora de llevar una solución IA al mercado, temática de la que se habló en el I Congreso de Inteligencia Artificial de Andalucía, en la cual participó Javier y en la que se trataron algunos de los puntos que desarrollamos en este artículo.

Factores críticos de éxito y de fracaso a la hora de llevar una solución IA al mercado

1. Caracterización y definición del problema

El primer paso es identificar la necesidad empresarial para convertirla en una formulación técnica precisa. Este proceso, ilustrado por un ejemplo de diseño técnico para abordar reclamaciones de clientes, destaca la importancia de traducir las necesidades del negocio en soluciones técnicas concretas.

2. Alinear negocio y tecnología

Lograr una comprensión mutua entre los responsables de negocios y los expertos en IA es crucial. Esto implica clarificar los beneficios concretos que la solución IA aportará al negocio, gestionar expectativas y establecer un vínculo de comprensión entre el cliente final y el experto tecnológico.

3. Medición del resultado

Antes de invertir recursos significativos en el desarrollo de soluciones IA, es esencial definir pruebas de concepto IA y medir o predecir la tasa de éxito del servicio. Gestionar expectativas con indicadores cuantitativos sobre una muestra de datos amplia proporciona insights valiosos antes de la implementación y evita futuros “chascos”.

4. Marcado de casos y revisión máquina-persona

Determinar la confiabilidad de las respuestas IA y establecer protocolos para revisar casos son aspectos críticos. ¿Cuándo y cómo se deben revisar las respuestas? ¿Cómo organizar esta revisión para optimizar recursos? Estas preguntas previas son clave para evitar futuro errores y poder analizarlo los mismos para eficientar la solución.

5. Sesgo tecnológico

Evitar el exceso de tecnología innovadora requiere un enfoque estratégico. Se debe seleccionar la solución más simple, económica y menos arriesgada, considerando la rápida evolución de la inteligencia artificial y manteniendo ciclos de innovación ágiles.

6. Captar y conformar al equipo técnico

Gestionar expectativas del equipo técnico es fundamental. La realidad de la consultoría de datos implica más trabajo práctico que teórico, y es crucial identificar perfiles adecuados para la recopilación y entrega efectiva de datos.

7. Modelo de negocio y cadena de valor

Entender el modelo de negocio y la posición en la cadena de valor es esencial. Las empresas deben enfocarse en ofrecer servicios a medida, aprovechando plataformas de grandes corporaciones sin aspirar a competir directamente con ellas.

8. Training dataset/Test dataset

La necesidad de datos de entrenamiento plantea preguntas sobre la obtención, calidad y medición de resultados. ¿Es posible implementar soluciones IA sin grandes conjuntos de datos de entrenamiento?

9. Replicabilidad de la respuesta

En modelos de lenguaje públicos compartidos, la replicabilidad de respuestas debe abordarse cuidadosamente. La evolución no controlada de modelos como ChatGPT puede afectar la coherencia de las respuestas dadas.

10. Coste de los grandes modelos on-premises

El despliegue local de modelos IA puede ser necesario para necesidades específicas, pero se debe evaluar cuidadosamente el retorno de inversión frente al costo.

11. Compliance

Considerar los riesgos y garantizar el cumplimiento normativo al utilizar servicios en la nube es esencial, especialmente al consumir servicios de grandes proveedores como Google, Amazon y Microsoft Azure.

En conclusión, la implementación exitosa de servicios de inteligencia artificial en el entorno empresarial, y en concreto en la administración pública, requiere sortear estos desafíos de manera estratégica, fomentando la colaboración entre el core business y la tecnología, gestionando expectativas y adaptándose a la evolución constante del panorama de la inteligencia artificial, sin olvidar el factor humano.