En la actualidad podemos reconocer que hay una alta emoción en foros y publicaciones acerca del uso de inteligencia artificial (IA) en diferentes ámbitos empresariales, muchas veces se habla de los grandes cambios que conlleva el uso de la IA en procesos de negocios sin embargo estos casos de uso exitosos en su mayoría pertenecen a compañías con un largo camino en tecnología recorrido, inclusive algunas empresas grandes han batallado por conseguir una adopción de estrategias basadas en datos, encuestas como la mostrada por IBM (2024) dónde se recopiló información de varias empresas en el mundo nos indica que las adopciones tempranas son las más representativas de la distribución indicando que las compañías están buscando incrementar y acelerar las inversiones en IA ya que aún no se encuentran en una adopción consolidada, de acuerdo a la encuesta rescatamos que los  principales obstáculos que existen son los siguientes:

Un punto interesante a destacar es la necesidad de herramientas que apoyen el desarrollo de modelos anáiliticos H2O.ai cuenta con una variedad de productos que permiten solventar esa inquietud pudiendo resolver exitosamente experimentos que involucren datos estructurados y no estructurados además de una sencilla y rápida implementación en ambientes productivos, en otras palabras listos para su consumo. 

Siendo la experiencia el punto de dolor más importante cómo se muestra en la gráfica, hemos notado en nuestra experiencia que parte del portafolio latinoamericano se encuentra en una etapa de entendimiento sobre qué dirección tomar al momento de involucrar IA, esta falta de claridad puede llevarnos a caminos de desarrollo largos costos y que sean difíciles de demostrar un valor tangible, escribimos este blog buscando compartir estrategias para el desarrollo de la inteligencia artificial dentro de cualquier compañía, presentadas por Thomas Davenport y Nitin Mittal en su increíble libro All in on AI (2023)  las cuales nos dan una idea de qué rol queremos que nuestra empresa juegue en la nueva era tecnológica.

Creación de un nuevo producto 

Con el apoyo de la inteligencia artificial abrimos brechas que anteriormente hubiesen costado esfuerzos titánicos, parte de las iniciativas vistas en los últimos años se divide en dos partes empresas que buscan reducir costos de operación con procedimientos más conservadores y empresas que innovan dentro de las operaciones en las que son expertos para crear algo nuevo, su actualización logró abrir nuevos productos y servicios  significativos que en consecuencia abren la puerta a  mercados expandidos de alto valor, este escenario es el menos frecuente en latinoamérica en los últimos años sin embargo esperemos empiecen a existir tomadores de decisión con este tipo de visión. 

Transformación de Operaciones 

Esta es la estrategia que más veces hemos encontrado ya que logra un sentimiento de avance en el corto plazo pues logra hacer un cambio automatizando tareas y optimizando procesos. Mejora la toma de decisiones, aumenta la eficiencia y personaliza la experiencia del cliente, llevando a una innovación constante y un desempeño mejorado en diversas industrias, algunos ejemplos de ejecución son los siguientes:

Datos y Personalización: Utilizan datos de clientes para ofrecer experiencias únicas y personalizadas, implementando sistemas de recomendaciones basados en el comportamiento y preferencias de los consumidores.

Optimización: Recurren a análisis avanzados de datos de clientes para tomar decisiones estratégicas sobre la organización y manejo de procesos, optimizando la disposición de los productos y mejorando la disponibilidad de stock y eligiendo los clientes los clientes más propensos en distintas interacciones comerciales.

Marketing: Invierten en el desarrollo y crecimiento de sus marcas propias, buscando incrementar su presencia en el mercado y fidelizar a los clientes a través de acciones inteligentes, mejorando la inversión en distintos canales de publicidad o mejorando las siguientes mejores conversaciones que podrían tener con cada cliente único.

Precios Inteligentes: Invierten en estrategias de precios inteligentes para mantenerse competitivas en el mercado, asegurándose de que los precios de los productos sean atractivos para los clientes y cumplan con las reglas de negocio para que no se conviertan en pérdida de ventas, esto lo vemos no sólo en los precios fijos que se establecen si no en todas las posibles variaciones que podemos tener dentro de una campaña o promoción. 

En conclusión, mientras exploramos las diversas estrategias para implementar la inteligencia artificial, queda claro que estamos al borde de una transformación. Para el mercado latinoamericano, este avance representa una oportunidad sin precedentes.  La pregunta no es si la inteligencia artificial remodelará el panorama empresarial, sino cómo y cuánto tiempo necesitará. 

[1] IBM. (10-01-2024). IBM Global Index Adoption 2023. Recuperado de https://newsroom.ibm.com/2024-01-10-Data-Suggests-Growth-in-Enterprise-Adoption-of-AI-is-Due-to-Widespread-Deployment-by-Early-Adopters

[2] Davenport, Thomas H., and Nitin Mittal. All-in on AI: How smart companies win big with artificial intelligence. Harvard Business Press, 2023.