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?
En sumamoOs somos expertos especializados en la implementación de proyectos con Inteligencia Artificial, 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 la Inteligencia Artificial.