2020 demostró que los modelos de negocio no pueden depender de la intuición humana y, segundo, que la data, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automatizado (Machine Learning, ML) son herramientas empresariales esenciales para la operación. Éstas permitieron a las organizaciones en todo el mundo reaccionar ante la incertidumbre y esto se verá reflejado en las estrategias de negocio que cada vez más se apoyarán de la tecnología para hacer predicciones con datos a bajo costo y con alta precisión, lo que transformará a las industrias y entregará el valor que los clientes demandan.
La materia prima para impulsar los modelos de negocio de una compañía es el big data, es decir, conjuntos masivos de datos, tan grandes y complejos que requieren de modelos informáticos para su procesamiento y para obtener información valiosa. Ésta permite a los líderes de las organizaciones conocer a fondo lo que sucede dentro y fuera de sus operaciones, así como a sus clientes o usuarios. Esto resulta en una toma de decisiones informada, así como en la habilidad de adelantarse a la competencia, aumenta el control de su operación y permite responder rápido a situaciones inesperadas.
El reto que tienen las empresas está en integrar, administrar y usar de manera correcta los datos. De acuerdo con Harvard Business Review, las compañías usan menos de 1% de los datos que no están estructurados y menos de 50% de los datos estructurados son utilizados para tomar decisiones.
Esta información es fundamental para todas las industrias. En el caso del comercio minorista, la data y la inteligencia artificial permiten conocer cada una de las interacciones de los clientes para mejorar su experiencia, predecir los precios, la demanda y hacer recomendaciones con mayor precisión para acompañar a los consumidores en su decisión de compra. En los servicios financieros, cada día se realizan millones de transacciones y al analizarlas es posible anticiparse a fraudes y comportamientos sospechosos.
También permite eficientar los procesos al analizar el riesgo de los clientes y otorgar créditos.
En el sector de manufactura, la data puede dar a conocer información que fortalezca el proceso de producción para evitar riesgos y errores. Por ejemplo, es posible saber cuándo es necesario realizar mantenimiento en las líneas de producción, cuándo y qué insumos comprar o proyectar la producción necesaria para atender la demanda. Por otro lado, las compañías de telecomunicaciones pueden beneficiarse del análisis de los datos y de la IA. Esto puede ser para realizar cobros adecuados de acuerdo con el comportamiento de los clientes, atender las preguntas frecuentes de los usuarios y brindar soporte e incluso acercar una oferta al consumidor con base en sus necesidades para conservar al cliente.
Desde Google impulsamos soluciones que permiten el aprovechamiento de los datos de forma fácil y que se adaptan a las necesidades de las empresas, así como a su presupuesto, y a su vez democratizan tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Una de ellas es BigQuery, que impulsa el análisis interactivo de conjuntos de datos masivos, permite ejecutar consultas rápidas para que las organizaciones ganen agilidad y brinda estadísticas mediante análisis predictivo en tiempo real. Por ejemplo, Toyota Canadá la utilizó para construir un modelo de aprendizaje para analizar y conocer la probabilidad de que los usuarios que ingresan a su sitio regresen en los próximos 30 días para completar una acción. Con esto pudo identificar a los clientes que debía priorizar para enviarles un anuncio personalizado.
Cloud AutoML es otra de las tecnologías que permite aprovechar la data para una mejor toma de decisiones. Ésta permite a los desarrolladores con experiencia limitada en aprendizaje automático crear modelos personalizados de alta calidad para las necesidades de sus negocios. Una de las empresas que se apalancó de esta solución es Imagia, cuya misión es hacer de la medicina un bien accesible.
Con AutoML entrenó múltiples modelos de IA y ejecutó métodos de aprendizaje para analizar las afecciones en enfermedades crónicas y degenerativas relacionadas a la edad para desarrollar diagnósticos preventivos.
Estos casos y muchos más demuestran el poder de los datos, pero también cómo la democratización de la IA impulsa el mundo de los negocios. De acuerdo con Gartner , para 2022, 70% de las interacciones con los clientes involucrarán tecnologías emergentes como aplicaciones de aprendizaje automático, en comparación con 15% en 2018.
Las soluciones de análisis e inteligencia artificial son herramientas para que las empresas se distingan de sus competidores. Por eso, en Google Cloud apoyamos a nuestros clientes a romper los silos en su data. Esto permite a las compañías extraer datos en tiempo real y ponerlos a disposición de todos los colaboradores.
La innovación impulsada por los datos no tiene un límite determinado, es más bien un viaje en constante evolución. No importa en qué punto del camino se encuentre la compañía, el beneficio de este tipo de tecnología es que se adapta al negocio y a sus objetivos para facilitar la toma de decisiones y permitirle crear sin ficciones y teniendo al usuario final siempre en el centro.