Cómo usar el análisis de IA para una empresa

Las historias que los datos pueden contar sobre las ventas, comportamiento de los clientes, marketing, inventario y productos para una empresa o emprendedor son infinitas. Esta información puede ayudarte a tomar decisiones mejores y más informadas sobre qué hacer a continuación, dónde cambiar tu estrategia y cómo atender mejor a tus clientes. Sin embargo, para ello, es necesario examinar una gran cantidad de información, lo que puede llevar mucho tiempo. 

Hubo avances importantes en la tecnología para asistir con la narrativa y administración manual de datos, incluido el análisis de inteligencia artificial (IA). El análisis de IA es un amplio conjunto de soluciones diseñadas para ayudar a los usuarios a comprender conjuntos de datos específicos. Al igual que otras herramientas y recursos de procesamiento de datos, el análisis de IA busca informar a los usuarios y ayudarlos a tomar medidas prácticas. 

Esta guía te explicará lo que necesitas saber sobre el análisis de IA, incluidos algunos de los beneficios y desafíos de estas herramientas, en qué se diferencia de los análisis tradicionales y cuál es la mejor manera de usarlas a tu favor. 

¿Qué es el análisis de IA? 

El análisis de IA es un conjunto de análisis de datos que emplea la inteligencia artificial para extraer y procesar datos. Usa sistemas como el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) y técnicas y estrategias específicas de minería de datos a fin de recopilar información y procesarla para un usuario de forma más rápida que un humano. 

El análisis de IA es particularmente beneficioso para manejar volúmenes de datos extremadamente grandes. Busca analizar los datos que se le brindan (por ejemplo, la información de ventas del cliente) y convertir sus predicciones y análisis en una hoja de cálculo, gráfico o modelo ordenado de toda la información relevante que necesitas. 

¿Cómo funciona el análisis de IA?

El análisis de IA funciona de manera relativamente similar a cualquier otra técnica de recolección y procesamiento de datos. Simplemente es más rápido y tiene la capacidad de predecir y ordenar información gracias a la tecnología de IA. 

Para usar el análisis de IA, debes tener los datos en bruto para procesar y un resultado final en mente. Por ejemplo, el propietario de una pequeña empresa necesita comprender el rendimiento de sus esfuerzos de marketing publicitario pagado. Tendrá que organizar esos datos de alguna manera antes de enviar la información a la herramienta de análisis de IA. Al igual que cualquier otra herramienta de IA, también tendrás que asignarle una tarea o proporcionarle una consigna para que entienda qué hacer con los datos que le estás brindando.

Una vez que esto se complete y la información se encuentre en el sistema, la herramienta la procesará e identificará cualquier patrón o predicciones que podrían ser útiles para la consulta. 

Análisis de IA vs. herramientas de análisis tradicionales

Tanto el análisis tradicional como el análisis de IA emplean la tecnología para comprender mejor conjuntos específicos de datos. Un elemento importante que distingue el análisis tradicional frente a la IA es qué datos se utilizan: en tiempo real o antiguos. Ten en cuenta estas otras diferencias clave entre las dos estrategias de datos. 

1. Previsión: En el análisis de datos tradicional, los datos antiguos se emplean con frecuencia para crear modelos futuros. En lugar de basar las predicciones en información antigua, el análisis de IA puede usar datos y algoritmos actuales para predecir cualquier cosa, desde el comportamiento de los clientes hasta los cambios en el mercado.

2. Perspectivas: Los datos tradicionales utilizan información antigua (p. ej., qué sucedió en el mismo trimestre del año anterior) para entender cuál podría ser la historia ahora. El análisis de IA puede emplear datos en tiempo real que potencialmente pueden permitirte tomar decisiones más rápidas e inmediatas.

3. Escala: Los análisis de IA están diseñados para escalar y gestionar grandes cantidades de información. Las estrategias de datos tradicionales a menudo no lo hacen y, aunque emplean la tecnología para procesar y presentar datos, todavía hay un elemento humano que puede ralentizarlas. 

4. Automatización: La automatización es uno de los atractivos esenciales de la IA. El análisis de datos tradicional requiere intervención humana para completar las tareas. El análisis de IA puede automatizar numerosas tareas, lo que ayuda a reducir la mano de obra o la inversión de tiempo. 

¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de IA?

Para que la IA funcione bien en cualquier función, debes proporcionarle una tarea muy específica. Debe tener unos parámetros claros para que sea eficaz. Hay tres tipos diferentes de análisis de IA que puedes emplear: descriptivo, predictivo y prescriptivo.

1. Descriptivo

La IA descriptiva te ayuda a entender lo que los datos anteriores pueden decirte sobre las tendencias históricas. Esto resulta útil para recopilar cifras de ventas anteriores y comprender si has superado o no los objetivos. 

Este tipo de IA tomará cualquier información que hayas recopilado y agrupará puntos de datos similares para identificar patrones. 

2. Predictivo

La IA predictiva es esencial para la previsión. Este tipo de IA se basa en los datos para ayudar a generar nuevos modelos e historias de datos sobre lo que podría suceder a continuación. Sin embargo, los algoritmos de análisis de IA pueden identificar nuevos eventos o posibilidades según las tendencias que la tecnología puede encontrar y producir. 

Este tipo de IA es muy útil para comprender mejor el comportamiento de compra de los clientes, en especial para dirigirte aquellos que probablemente serán compradores habituales. 

3. Prescriptivo

La IA prescriptiva te indica cuál debería ser el resultado según tu conjunto de datos. En lugar de, simplemente, hacer una predicción, como el tipo de IA anterior, la IA prescriptiva usará datos antiguos y en tiempo real para sugerir la mejor acción u opción posible en función de lo que predice que sucederá. 

Las aplicaciones de GPS ya lo hacen para recomendarte las mejores rutas. Para el comercio electrónico, esto podría ser útil para evaluar la productividad o las estrategias de servicio al cliente, o incluso los planes de marketing o ventas. 

Cómo las pequeñas empresas y emprendedores pueden usar las herramientas de análisis de IA

Para las pequeñas empresas y emprendedores, el análisis de IA te ofrece la oportunidad de comprender el rendimiento de tu negocio, qué podrías tener que cambiar para lograr tus objetivos y cualquier proyección futura que sea útil para ayudarte a prepararte ahora. 

1. Comportamiento e información de los clientes: Conocer los comportamientos y las tendencias de compra te permite brindarles un mejor servicio a tus clientes y optimizar tus conversiones y ventas. Usa datos y tendencias del análisis de IA para comprender mejor sus hábitos de compra, como cuándo gastan y cuál es su historial de compras, para descubrir ideas de paquetes de productos o periodos de promoción ideales. Usa el tráfico del sitio web para identificar productos o temas populares.

2. Gestión de inventarios: Los análisis de IA son muy útiles para ayudarte a llevar un control lo que tienes disponible para vender. Para la planificación futura, especialmente si vendes más durante las temporadas altas de compras, como las fiestas, los análisis de IA pueden ayudarte a preparar tu inventario para que no tengas existencias insuficientes o excesivas. 

3. Sitio web: El análisis de IA puede ayudarte a optimizar tu tienda online. La IA puede revisar el tráfico del sitio web para ilustrar rápidamente cómo los clientes navegan por tu sitio, como a dónde se dirigen, cuánto tiempo permanecen en una página y en qué momento salen. Los datos extraídos del análisis de IA pueden, incluso, ayudarte a crear un texto mejor y más atractivo para tu sitio web si descubres que los visitantes omiten botones o abandonan páginas rápidamente.

Beneficios y desafíos del análisis de IA

La IA es una tecnología establecida y emergente a la vez. Hay nuevos avances e iteraciones disponibles constantemente. Hay numerosos ejemplos de IA que funcionan sin problemas para muchas de nuestras necesidades cotidianas. Beneficia a los propietarios de pequeñas empresas y emprendedores de todo tipo porque automatiza y agiliza tareas que liberan más tiempo para otras. Sin embargo, hay una serie de desafíos o riesgos que pueden surgir con el uso de IA. Es importante entender ambos. 

Beneficios del análisis de IA

La mayoría de los beneficios del uso de la IA para el análisis de datos se centran en la eficiencia, ya sea en términos de tiempo, resultados o finanzas.

• Velocidad: La IA es rápida. Puede tomar una gran cantidad de datos, procesarlos y presentar sus conclusiones en un período que sería imposible para una persona.

• Eficiencia: Debido a que la IA es tan rápida para ver grandes extensiones de datos, también puede ser más eficiente para tu negocio en general. Su único uso es liberar más tiempo de forma rápida (incluso para la persona que normalmente haría tu análisis de datos) identificar brechas y recomendar mejoras. 

• Ahorro de costos: El análisis de IA puede ser una herramienta para reducir costos. Desde automatizaciones y reducción de tarifas de servicio hasta identificar brechas y desperdicios en los datos que procesa, la IA es una excelente manera de encontrar soluciones para ahorrar dinero. 

Desafíos del análisis de datos de IA

Las preocupaciones sobre el uso de la IA para el análisis de datos son similares a aquellas sobre las herramientas de IA en general: se centran en la precisión y la posibilidad de que se pierdan matices.

• Sesgo: La IA no entiende los matices de la forma en que lo hacemos nosotros. Si tus datos están sesgados de alguna manera, el resultado de la IA lo reflejará. Por eso, es valioso contar con una persona que organice y verifique los datos y resultados.

• Precisión: Las inexactitudes de los datos pueden ocurrir con la IA, lo que puede generar errores en tus resultados. Asegúrate de revisar cuidadosamente la consigna o el tipo de análisis de IA que estás usando, el resultado deseado y la precisión de los datos.

• Ética: Hay varias consideraciones éticas cuando se trata de IA. A veces, una herramienta de IA se entrena con datos incompletos, inexactos o sesgados.  Dado que se introduce una cantidad significativa de datos en una herramienta de IA, también existen riesgos legales y de seguridad, especialmente cuando se trata de información de los clientes. Usa herramientas de calidad, verifica las suposiciones y protege tus datos. 

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