Categoría: Inteligencia Artificial

Acabas de terminar una reunión con un cliente potencial y, con solo un comando de voz, la información crucial se actualiza automáticamente, mientras que una recomendación inteligente te indica cuál debe ser tu próximo paso en el proceso de ventas. Mientras tanto, un correo de seguimiento personalizado ya está redactado y optimizado, listo para ser enviado al cliente.

Todo esto sucede en cuestión de segundos, permitiéndote enfocarte en lo que realmente importa: construir relaciones con clientes y cerrar acuerdos de venta.

Esto es Salesforce Einstein Sales Cloud y Einstein Copilot. Así de simple. Así de potente.

Bienvenido al futuro del CRM.

Salesforce Einstein Sales Cloud: una plataforma de ventas impulsada por IA

En 2016, Salesforce anunció la integración de la inteligencia artificial en sus productos. Ocho años después, Einstein, el conjunto de tecnologías de IA de Salesforce, se encuentra integrada como capa inteligente en todas sus soluciones, incluyendo Sales Cloud, la solución de ventas.

Entre las tecnologías de IA incluidas en Einstein se encuentran el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo, el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el descubrimiento inteligente de datos.

Salesforce Einstein Sales Cloud es la plataforma de ventas impulsada por la IA de Einstein que ayuda a las empresas a gestionar y optimizar todo el proceso de ventas. Einstein utiliza datos históricos y en tiempo real para proporcionar insights valiosos, ayudar en la toma de decisiones y mejorar la eficiencia de los equipos de ventas.

¿Cómo funciona?

Sales Cloud Einstein comienza por analizar tanto los datos históricos como los datos en tiempo real almacenados en tu CRM con el objetivo de identificar patrones y tendencias. Esto incluye todo tipo de interacciones con los clientes, desde correos electrónicos hasta llamadas y reuniones.

A través del aprendizaje automático, Einstein aprende de los datos para generar un resultado: una puntuación predictiva para clientes potenciales y oportunidades de venta. Los datos se reentrenan automáticamente para hacer predicciones más precisas.

Con estas puntuaciones, los equipos de ventas pueden priorizar a los leads con más posibilidad de conversión en clientes y enfocarse en las oportunidades de venta con mayor probabilidad de éxito.

Además de las puntuaciones predictivas, Sales Cloud Einstein también permite automatizar tareas rutinarias, como la captura de actividades y la automatización de la entrada de datos.

Mediante la sincronización de Salesforce con tus aplicaciones de correo y calendario (como Outlook o Gmail), cada vez que envíes un correo electrónico o programes una reunión, Einstein lo registrará automáticamente en el historial de actividad del cliente en el CRM. Además, Einstein identificará a los destinatarios del correo a partir de la firma del cliente y los agregará como contactos del cliente en Salesforce.

Beneficios de Salesforce Einstein Sales Cloud

  • Integración perfecta: Sales Cloud Einstein se integra nativamente con la plataforma Salesforce, lo que permite aprovechar todos los datos del CRM para crear una imagen unificada del cliente.
  • Automatización: Con Sales Cloud Einstein, puedes automatizar tareas tediosas que antes requerían trabajo manual, liberando más tiempo para que los equipos de ventas se centren en desarrollar relaciones con clientes nuevos y existentes.
  • Análisis en tiempo real: Sales Cloud Einstein realiza análisis en tiempo real que proporcionan una visión actualizada de cómo los clientes están interactuando con tu empresa. Esto permite la toma de decisiones informadas rápidamente.

Einstein Copilot: tu asistente de IA

Copilot es una herramienta de IA generativa integrada en Salesforce que actúa como un asistente de IA conversacional, personalizable y generativo, diseñado para interactuar con los equipos de ventas a través de comandos de voz o texto, entendiendo y respondiendo en lenguaje natural.

¿Cómo funciona?

Copilot se integra dentro de la plataforma Salesforce, usando los datos y metadatos de tu empresa para ofrecer experiencias personalizadas y realizar tareas complejas con la simplicidad de una conversación.

¿El resultado? Una gestión de ventas más eficiente y centrada en lo que realmente importa: cerrar acuerdos y construir relaciones duraderas con los clientes.

Copilot puede automatizar una variedad de tareas. Por un lado, es capaz de crear correos electrónicos personalizados y contextualizados, ahorrando tiempo a los comerciales al generar borradores casi listos que alinean perfectamente el mensaje con la información, específica del cliente, almacenada en el CRM.

Copilot ofrece resúmenes automáticos de llamadas que incluyen los próximos pasos a realizar con el cliente y comentarios del cliente durante la llamada. A través del análisis de transcripciones de llamadas, Copilot también puede responder preguntas clave sobre las conversaciones, identificar menciones de competidores y sugerir oportunidades de mejora, proporcionando así insights valiosos que ayudan a los vendedores a tomar decisiones más informadas.

Beneficios de Einstein Copilot

  • Ahorro de tiempo: automatiza tareas repetitivas, permitiendo que los comerciales dediquen más tiempo a interactuar con clientes y cerrar acuerdos.
  • Consistencia en la comunicación: asegura que todos los mensajes y interacciones mantengan un tono y estilo coherente y profesional.
  • Mejora de la productividad: al simplificar y acelerar procesos, ayuda a los equipos de ventas a ser más eficientes y efectivos.
  • Adaptabilidad: aprende y se adapta a las preferencias y estilos de trabajo individuales, ofreciendo una experiencia personalizada.

Caso de uso: Innovación en la gestión de residuos y consultoría ambiental con Salesforce Einstein

Una empresa dedicada a la consultoría ambiental y al tratamiento integral de residuos busca mejorar la eficiencia en la gestión de clientes y optimizar sus procesos comerciales. Esta empresa trabaja con múltiples sectores, incluyendo el industrial y el de servicios, y debe cumplir con normativas ambientales estrictas mientras gestiona grandes volúmenes de datos relacionados con el manejo de residuos, algunos de ellos peligrosos.

El principal desafío de la empresa es gestionar de manera eficiente las relaciones con sus clientes. La empresa necesita asegurar que las oportunidades de ventas se prioricen correctamente, que las comunicaciones sean personalizadas y relevantes, y que se mantenga un seguimiento riguroso de los puntos de contacto con los clientes.

Las reuniones con clientes a menudo cubren una amplia gama de temas, desde la gestión de residuos específicos, pasando por la resolución de problemas, hasta la planificación de auditorías ambientales. Tras una sesión del equipo comercial con un cliente industrial para abordar la gestión de un nuevo tipo de residuo, Copilot resume la reunión y crea automáticamente tareas en Salesforce de seguimiento y coordinación para la implementación del servicio.

Por otra parte, el equipo comercial recibe una recomendación de Einstein para el mismo cliente. Einstein identifica que, debido a un incremento en su producción, tiene una alta probabilidad de requerir un servicio ampliado para gestionar nuevos flujos de residuos peligrosos.

Gracias a la implementación de Sales Cloud Einstein y Einstein Copilot, la empresa de gestión de residuos puede esperar una mejora significativa en la eficiencia operativa y en la personalización de sus servicios en un sector altamente regulado, fortaleciendo su posición como empresa en cumplimiento normativo y sostenibilidad.

Conclusión: el futuro de las ventas es hoy

La integración de la inteligencia artificial en los procesos de ventas ya no es una visión a futuro, sino una realidad accesible y altamente beneficiosa.

Mientras que Sales Cloud Einstein se centra en proporcionar predicciones precisas y en automatizar la captura de actividades, Einstein Copilot lleva la automatización y personalización al siguiente nivel, permitiendo a los equipos de ventas interactuar con su CRM de manera más fluida y eficiente.

¿Listo/a para despegar con Einstein AI?

En sumamoOs  somos expertos en la implantación de las nubes de Salesforce, impulsada por Einstein 1 Platform. Si deseas saber más sobre cómo Einstein AI/Copilot puede ajustarse a las necesidades de tu negocio, puedes echar un vistazo  aquí  o contactar directamente con nosotros a través del siguiente  formulario  para conocer cómo aprovechar al máximo el CRM nº1 del mundo. 

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¿Te has preguntado alguna vez qué sería de tu vida si pudieras ver información virtual sobre el mundo físico que te rodea? 

La realidad aumentada está transformando la forma en que vivimos, trabajamos y jugamos. En este artículo, hablaremos de cómo funciona la tecnología de realidad aumentada, las formas creativas que se utilizan en diversas industrias, y cómo esta tecnología emergente podría impactar en nuestro futuro. 

¿Qué es la realidad aumentada? 

La realidad aumentada, o AR, es una tecnología que superpone elementos digitales, como gráficos, videos o información, en el entorno físico en tiempo real a través de dispositivos como smartphones o gafas, enriqueciendo la experiencia visual y proporcionando información adicional a los usuarios. 

Como funciona 

La realidad aumentada utiliza la cámara de tu dispositivo (ya sea un teléfono o una tableta) para mostrar elementos virtuales sobre el mundo real en tiempo real. 

  • La camara captura el entorno real a tu alrededor. 
  • El software de AR analiza la imagen para detectar superficies, contornos y dimensiones planas donde colocar objetos virtuales. 
  • Los gráficos, imágenes y textos virtuales se superponen a la imagen real usando esas superficies detectadas. 
  • La pantalla muestra la mezcla de lo real con lo virtual, dando la ilusión de que los objetos digitales existen en el espacio físico. 

Usos de la realidad aumentada 

La AR se utiliza en muchas industrias y para diversos propósitos: 

  • Retail y comercio electrónico: probar productos virtualmente 
  • Educación: libros interactivos, apps educativas 
  • Turismo: guías de viaje interactivas, reconstrucciones históricas 
  • Medicina: cirugías guiadas por computadora, formación de médicos 
  • Entretenimiento: juegos, efectos visuales en películas y TV 
  • Manufactura: ensamblaje asistido por realidad aumentada 

La realidad aumentada transforma la forma que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea. 

Ejemplos de uso de la realidad aumentada

La realidad aumentada se utiliza en una variedad de aplicaciones que mejoran la experiencia del usuario. Algunos ejemplos son: 

Juegos 

Los juegos de realidad aumentada combinan el mundo físico con el virtual. Por ejemplo, Pokémon Go usa la cámara de tu teléfono para mostrar Pokémons en el mundo real a través de la pantalla. Esta aplicación de la realidad aumentada puede hacer que los juegos sean más convincentes e interesantes. 

Educación 

La realidad aumentada se utiliza para mejorar la educación de varias maneras. Por ejemplo, se pueden crear modelos 3D de objetos que los estudiantes pueden manipular y explorar. Libros de texto aumentados pueden incluir contenido multimedia adicional como animaciones, simulaciones y videos. Algunas aplicaciones permiten a los estudiantes explorar el cuerpo humano, el sistema solar o incluso una célula. La realidad aumentada hace que el aprendizaje sea más atractivo e intuitivo. 

Comercio 

Muchas empresas utilizan la realidad aumentada para mejorar la experiencia de compra del cliente. Por ejemplo, algunas aplicaciones de compras permiten a los clientes ver cómo se verían con diferentes gafas, sombreros o maquillaje. Ikea Place permite a los clientes ver como se verían diferentes muebles de Ikea en su propia casa. Otras aplicaciones permiten a los clientes obtener información adicional sobre un producto simplemente escaneando su código de barras. La realidad aumentada da a los minoristas otra forma de conectarse con los clientes y mejorar su experiencia de compra. 

Conclusión

No cabe duda de que esta tecnología seguirá avanzando en los próximos años y cada vez tendrá más presencia en nuestras vidas diarias.

Imagina lo que nos espera: ir de compras en una tienda virtual desde la comodidad de tu sofá, asistir a un concierto de tu banda favorita desde cualquier lugar del mundo o quizás hasta poder revivir momentos históricos. La realidad aumentada está aquí para quedarse y revolucionar el mundo tal y como lo conocemos. 

¿Quieres conocer más detalles?

En sumamoOs somos partner de Microsoft especializados en el análisis y extracción de datos con Power BI, de modo que, si quieres averiguar más detalles sobre el uso de paneles e informes, puedes echar un vistazo aquí o contactar directamente con nosotros a través del siguiente formulario para conocer cómo transformar tu empresa empleando la infinidad de posibilidades que ofrece Power BI.

Hoy en día, podemos encontrar datos prácticamente en todas partes. Cada vez que observamos y evaluamos algo en el mundo, recopilamos y analizamos datos. Ya sea en nuestro tiempo de ocio o trabajo, analizar datos nos ayuda a encontrar formas más fáciles de hacer las cosas, identificar patrones para ahorrar tiempo y descubrir nuevas perspectivas sorprendentes que pueden cambiar por completo la forma en que experimentamos las cosas.

Desde un punto de vista corporativo, una filosofía basada en los datos puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, crear nuevos productos, identificar tendencias o mejorar la satisfacción de su cartera de clientes. Todo ello desde una perspectiva fundamentada en los datos y no en presunciones humanas.

Además, la materia prima de este análisis, los datos, crece exponencialmente. Para 2025, Internet acumulará 181 zetabytes. Para hacernos una idea de la inmensidad de esta cantidad, un zetabyte permite almacenar 30 mil millones de películas en 4K o 60 mil millones de videojuegos, según Seagate, Apr 8, 2021. 

A mayor número de datos, los volúmenes con los que trabajamos se incrementan. Las hojas de cálculo no son suficientes. Herramientas como Python y sus librerías, SQL o R se abren paso cada vez más como las opciones más recomendadas para analizar ingentes cantidades de datos.

Por ello, el análisis de datos se está convirtiendo en la habilidad más necesaria y crítica, independientemente de cualquier profesión o trabajo. Sí, cualquier trabajo. Desde servicios financieros hasta el marketing, desde la contabilidad hasta la operación comercial, desde los servicios legales hasta los recursos humanos, todo el mundo necesita analizar datos para hacer su trabajo.

Hay una alta demanda y una gran cantidad de herramientas. ¿Cuál es el problema?

La educación y formación en datos.

La necesidad de alfabetización de datos

Hoy en día, todo profesional necesita ser educado en el uso de muchas herramientas y técnicas modernas en el análisis de datos. Sin embargo, esta formación no ha sido cubierta correctamente por la educación formal.

No está cubierta en la escuela secundaria, tampoco en instituciones superiores como la universidad, con excepción de las carreras técnicas y posgrados/maestrías.  Los jóvenes tienen miedo de las matemáticas y la estadística, miedo alientado por un sistema educativo que percibe la mentalidad técnica y analítica como algo superfluo. Todo esto propicia una curva de aprendizaje muy baja, porque ni siquiera se ha establecido una situación adecuada para desarrollar las destrezas analíticas del analista de datos.

El núcleo del problema

Si bien hemos culpabilizado la lentitud de la educación formal como la principal causa del analfabetismo de datos, podemos desgranar este problema en causas subyacentes:

  1. Los currículos de aprendizaje están desactualizados en términos de habilidades técnicas en análisis de datos.
  2. Falta de educadores y profesores con esas habilidades técnicas.
  3. Creencia generalizada de que el análisis de datos del análisis corresponde únicamente al perfil técnico, por lo que no debe enseñarse en otras especialidades.

Ahogar el crecimiento de las destrezas analíticas, una práctica común

Las destrezas analíticas son cualidades y características asociadas con la resolución de problemas usando hechos. Estas, que son un total de cinco, son vitales para desarrollar un perfil analítico. Sin embargo, observa cómo, en el contexto actual, están totalmente purgadas:

  1. Curiosidad: algo tan simple como querer aprender algo es la destreza analítica más importante. No tener ambición de absorber nuevos conocimientos es el principal impedimento para convertirse en analista o científico de datos. A día de hoy, cada vez somos menos curiosos. Buscamos una solución rápida y no preguntamos el por qué de las cosas.
  2. Comprensión del contexto: el contexto es la situación en la que algo existe o sucede. Comprendiendo el contexto, estructuras las relaciones de las variables. No tener claro el contexto supone una mayor sensibilidad a incorporar valores atípicos y sesgados a tu análisis. Como decía antes, no preguntamos el por qué de las cosas. Preguntar es la primera fase del análisis de datos. Permite obtener información para crear el contexto.
  3. Mentalidad técnica: se basa en diseñar tareas en pasos más pequeños para poder medir y optimizar tu trabajo. ¿Cuántas veces has tenido tareas con entregas mensuales y has dejado todo para el último día? Al no dividir tu trabajo en pequeños pasos, pierdes la visión global, no aprendes y tu productividad cae.
  4. Diseño de datos: se trata de diseñar la forma más viable y óptima de organizar la información de la que harás uso. Va de la mano de la anterior destreza. Una falta de organización y mentalidad técnica supone un total fracaso en el diseño de datos. Cuando realizas un trabajo, ¿dedicas unos minutos antes a organizar cómo lo vas a desarrollar? Ahí reside la esencia de un buen diseño.
  5. Estrategia de datos: se basa en la gestión de las personas, procesos y herramientas que se usan en el análisis de datos. ¿Te consideras estratega? ¿Cuántas veces has tenido que dedicar más horas en un trabajo grupal como consecuencia de una falta de control y organización con los otros miembros? Si la estrategia falla, el plan falla. 

Recomendaciones

Ante la gravedad de esta situación, es imprescindible que cualquier profesional, independientemente de su especialidad, continúe formándose con un posgrado o maestría en análisis de datos, inteligencia de negocios o inteligencia artificial. 

Pertenecer a otra especialidad e iniciar este camino no debe asustarte. Podrás obtener educación de calidad de grandes corporaciones (IBM, Microsoft, Oracle, SAP, Salesforce…) y compañías especializadas en capacitar a personas en análisis de datos.

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Uno de los comentarios más habituales que suelo escuchar cuando hablo sobre aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI) o Aprendizaje Automático (ML) con emprendedores y empresarios -la inmensa mayoría propietarios de pequeñas o medianas empresas- suele ser: ‘Mi empresa es muy pequeña para eso. Además, debe ser muy caro y complicado’.

“Mi empresa es muy pequeña para eso. Además, debe ser muy caro y complicado”

Esta simple frase esconde varias cosas:

  • Poca cantidad de datos.
  • Poca o ninguna infraestructura.
  • Alto control / autonomía del empresario.

La aplicación de Inteligencia Artificial es una fase del ciclo de madurez del análisis de datos que depende, en gran medida, del tiempo y de los conocimientos adquiridos del analista -es decir, el empresario-. Por tanto, debes identificar en qué punto del ciclo estás como empresario y adaptar tu operación a ello.

Si como empresario pretendes que tu empresa crezca, su ciclo de madurez tiene que crecer contigo. Así mismo, si dicho ciclo de madurez del análisis de datos avanza, favorecerá a que tu empresa crezca más rápido y mejor. Incorporar un análisis de datos en tu andadura empresarial te ayudará a redefinir tu estrategia, corregir errores y encontrar nuevas oportunidades.

La aplicación de Inteligencia Artificial depende de tener objetivos definidos y de la calidad de los datos, no de su tamaño ni del de la operación.

¿Tienes objetivos empresariales bien definidos?

¡Perfecto! Entonces estás preparado para implementar algunas soluciones de AI en tu empresa.

El uso de IA no te resolverá problemas por arte de magia ni te permitirá ver el futuro, pero te permitirá prepararte para sus posibles escenarios.

Por ejemplo, si supieras cómo va a ser la tendencia de ventas de los próximos 6 meses, sabrías si es conveniente invertir hoy en inventarios o personal para poder satisfacer una gran demanda, o en marketing o publicidad para atraer nuevos clientes.

Con un simple reporte de datos de ventas o de compras (incluso de una hoja de cálculo o fichero Excel) combinado con un extracto bancario, es posible hacer un análisis de forecasting, una identificación de tendencias y patrones en la operación, o incluso, una anticipación sobre cuándo es el mejor momento de invertir en inventario de productos. Adicionalmente, realizando un análisis sobre todas las interacciones de redes sociales, se pueden perfilar clientes, identificar patrones, entender qué es lo que más y lo que menos valoran tus clientes de tus productos o servicios, etc.

La IA te ayuda a conocer el momento correcto de hacer todo esto de una manera justificada con datos, y no con presunciones humanas.

Finalicemos el artículo desmintiendo un mito sobre la Inteligencia Artificial: ¿es importante tener una gran cantidad de datos?

No se necesita un gran volumen de datos, se necesitan datos correctos y concretos, aunque sean pocos.

Suele ser habitual pensar que para aplicar IA es necesario un enorme volumen de datos, ya que se confunde IA con ‘Big Data’. Nada más lejos de la realidad. La correcta aplicación de IA depende más de la calidad de los datos que de la cantidad.

Si se dispone de una gran cantidad de datos que no han sido pre-organizados, tratados o no se han aplicado determinados estándares para preservar su calidad, la aplicación de IA será una tarea casi imposible, o bien un completo fracaso.

Dado que IA se suele confundir con ‘Big Data’, puede parecer que es necesario contar con un Data WhareHouse o una gran infraestructura de bases de datos, aplicaciones sofisticadas en la nube, etc. Pensar en todo esto implica también pensar en contratar especialistas en sistemas que mantengan todas esas infraestructuras.

Te sorprendería saber que la mayoría de los desarrollos y experimentos de aplicaciones de IA parten de datos almacenados en documentos csv o Excel, por lo que puedes olvidarte del falso requerimiento de ingentes cantidades de datos.

Adicionalmente, la mayoría de aplicaciones de desarrollo de IA son de código abierto, por lo que no es necesario incurrir en ningún coste de licencias o de software. Si bien, algunas de ellas son aplicaciones comerciales y requieren de un licenciamiento, especialmente si es necesario un despliegue mayor en un entorno de nube o similar. A fin de cuentas, el coste real de desarrollo e implementación suele ser el coste de consultoría de un especialista o equipo de especialistas, según los requerimientos.

¿Quieres saber cómo iniciar un proyecto de Inteligencia Artificial en tu empresa?

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