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.

El éxito de las comunicaciones fehacientes digitales

comunicaciones fehacientes

En el mundo actual, marcado por una rápida evolución tecnológica y una interconexión global sin precedentes, la comunicación se ha convertido en un pilar fundamental para el funcionamiento eficiente de la sociedad y de las empresas. Dentro de este contexto, las comunicaciones fehacientes juegan un papel crucial al garantizar que el mensaje sea transmitido y recibido por el destinario correspondiente.  Dentro de este tipo de comunicaciones están las tradicionales, una carta certificada, un burofax… pero con la digitalización empresarial, estas han pasado a un segundo plano, dejando hueco a emails certificados, SMS certificados… 

¿Qué son las comunicaciones fehacientes?

Se refieren a un tipo de comunicación que es verificable y que proporciona una prueba sólida de que la información ha sido transmitida y recibida por las partes involucradas, ya sea por vía SMS o por correo electrónico. En general, se utilizan para garantizar que la información crítica llegue a su destino y pueda servir de prueba de manera efectiva en caso de disputas o necesidad de pruebas, para lo que se genera un documento fehaciente con toda la información.   Por ejemplo, imagínate que tienes que explicar a tus proveedores que ha habido algún cambio y quieres que quede constancia de que lo has hecho. En este caso, esta comunicación debe ser realizada de manera fehaciente. De esta forma, podrás demostrar que el mensaje ha sido enviado y ha sido recibido sin que el contenido haya estado comprometido a un cambio.  Estas comunicaciones fehacientes están cada vez más en auge por su eficacia, rapidez y reducción de tiempos y costes. Son utilizadas principalmente en situaciones en las que se requiere un alto nivel de seguridad, autenticación y confiabilidad en las comunicaciones, como es el caso de:  

  • Comunicaciones empresariales: en este ámbito garantizan la autenticidad de la correspondencia entre empleados, clientes y socios comerciales (contratos, acuerdos y transacciones financieras). 
  • Comunicaciones legales: para respaldar la autenticidad y la integridad de las comunicaciones utilizadas como evidencia en casos legales.  
  • Comunicaciones de salud: en el sector de la atención médica protegen la información sensible que se comparte entre profesionales de la salud, pacientes y entidades reguladoras. 
  • Transacciones financieras: aseguran la comunicación relacionada con transacciones, transferencias de fondos, estados de cuenta y otros detalles financieros sensibles. 
  • Comunicaciones gubernamentales: las agencias gubernamentales las utilizan para garantizar la autenticidad y la seguridad de las comunicaciones con ciudadanos, empresas y otras entidades gubernamentales. 
  • Comunicaciones de recursos humanos: son aquellas relacionadas con información confidencial, como contratos de trabajo, nóminas y documentos relacionados con la gestión de personal. 
  • Comunicaciones de propiedad intelectual: empresas, inventores y creativos usan el correo electrónico certificado para proteger la propiedad intelectual (patentes, derechos de autor y secretos comerciales). 
  • Comunicaciones de cumplimiento normativo: las organizaciones que deben cumplir con regulaciones de privacidad y seguridad de datos, como el GDPR en la Unión Europea, necesitan demostrar el cumplimiento y la protección de la privacidad de los datos. 

¿Cuál es el papel de Servinform en este tipo de comunicación?

En Servinform nuestro papel es clave porque nosotros nos encargamos de automatizar los flujos y orquestar la comunicación; dirigimos los mensajes por todos los canales y facilitamos la entregabilidad.   En otras palabras, garantizamos el End to End de la comunicación, integramos todos los componentes en el mismo proceso siguiendo unos minuciosos pasos: 

  1. Recepcionamos la información desde los sistemas corporativos del cliente y siendo procesada por el equipo CCM. 
  2. Composición de la comunicación en cuestión (cuerpo HTML o TXT), documento adjunto que incluya, bien como pdf en el propio cuerpo del correo electrónico o como url acortada en los SMS.
  3. Entrega a la API específica para el envío de comunicaciones fehacientes.
  4. Escucha continua de estado de las comunicaciones por parte de la API.
  5. Recopilación de la información y entrega en nuestro sistema de información SIGPRO (permite el tracking de la comunicación y garantiza la firma electrónica). 

Es fundamental tener en cuenta que, para la gestión de comunicaciones fiables, es necesario colaborar con proveedores de servicios electrónicos de confianza. En nuestro caso, colaboramos con Signaturit, Camerfima o Logalty, dependiendo de la operativa o proceso del que se trate.  En Servinform, estamos desarrollando importantes proyectos con empresas de diversos sectores (banca, seguros y energía) que demandan cada vez más las comunicaciones fehacientes para agilizar sus comunicaciones y llevar a cabo su digitalización.