PyMES: de qué manera pueden implementar Inteligencia Artificial

Y agrega: "es algo tan sencillo como hablar de máquinas inteligentes. Es decir, máquinas que están programadas para llevar a cabo determinadas tareas de forma automática sin la necesidad de que los seres humanos supervisen su trabajo".

A partir de todo esto, surge la pregunta más importante: ¿una PyME puede aplicar AI?

Para Cristian, la respuesta es afirmativa. Y explica que hay 5 usos que están demostrando una gran eficacia al aplicarse en las áreas comerciales de empresas PyMES:

1. El Data Driven Marketing.
Es usado para que las empresas puedan tomar decisiones en base a los datos y no en intuiciones. El análisis de lo que se conoce como Big Data y la creación de análisis predictivos facilitan la visión de esos datos y la toma de decisiones sobre información y comportamientos concretos.

Por ejemplo, podemos anticipar qué perfil de cliente tendrá mayor propensión a realizar la compra de un producto determinado, de forma de personalizar las propuestas comerciales logrando tasas de conversión muchísimo más altas.

2. Automatización de procesos.
En este campo la aplicación de IA ayuda a personalizar más y mejor las comunicaciones a los clientes y potenciales. El uso de herramientas de automatización que recojan datos de un CRM son muy necesarias.

3. Interacción personalizada.
En la búsqueda por segmentar, personalizar y automatizar procesos con los clientes, la Inteligencia Artificial ha propulsado la creación de los Chatbots. Esta herramienta ha demostrado gran utilidad, siendo cada vez más solicitada por grandes compañías con un alto nivel de atención al cliente.

Actualmente se está trabajando en optimizarlos para que ofrezcan respuestas más emocionales, logrando empatizar con el usuario, dando un servicio más humano y real, y por lo tanto, más satisfactorio.

4. Creación de contenidos.
Existen redes neuronales artificiales capaces de replicar la estructura sináptica básica de un cerebro humano. A través de estas redes en sus fases más avanzadas, han logrado crear piezas originales de música y pintura, de una excelente calidad. El futuro prevé una creación de contenidos aplicados para el marketing, creados por dichas redes neuronales, así como piezas publicitarias que tengan en cuenta datos y respuestas emocionales de los clientes a los que se desea impactar.

5. Publicidad programática.
Este tipo de publicidad no podría darse sin algoritmos predictivos. Gracias al Machine Learning, estos algoritmos son capaces de aprender y mejorar de manera constante, con la consecuente optimización de la inversión publicitaria.

Al ser consultado sobre las industrias en las que más se utiliza Inteligencia Artificial, Cristian aseguró que "hoy en día la IA derrama en absolutamente todos los verticales. Cada tipo de industria tiene casos de uso por excelencia, aunque no son todos, ya que cada empresa en particular le encuentra cada día más y más usos. Cada vertical tiene algunos usos clásicos, por decirlo de alguna manera”.

Y añade: "en un banco, por ejemplo, puede ser el de buscar transacciones fraudulentas, evaluar un cliente para un préstamo, evaluar si el contacto es con la persona real o si es un scam, etc. También en una empresa de manufactura los casos más usuales son evaluar piezas defectuosas en una línea de producción o bien evaluar el uso de elementos de protección personal en los operarios. Por último, para una empresa relacionada con el movimiento de cereales hemos llegado a hacer un programa que detecta qué cereal se está movilizando en la cinta transportadora en tiempo real, no solo permitiendo el control de movimiento de mercadería sino, también, generando seguridad a la hora de la carga en barcos".

Sobre el final de la entrevista, le consultamos a Cristian algunos consejos para las PyME a la hora de implementar AI: "Le recomendaría, en primer término, que se anime a desafiarse y hacer las cosas de una forma totalmente novedosa. La IA puede ayudar en términos de seguridad (personas y activos de la empresa), al control, disminución de errores y fraudes, y, por ende, a disminuir los costos y mejorar la calidad de la producción".

"En segundo término, cualquiera sea el modelo de trabajo que quiera adoptar a futuro (in-house o externo), le recomendaría a la compañía que se nutra de empresas que lideren las buenas prácticas de esta nueva disciplina. Desde la recolección de datos, hasta la creación de una nueva solución, requieren de mucha pericia y práctica en una ciencia que aún nos muestra la punta del iceberg de lo que va a hacer por nosotros en los próximos años", concluyó.