Emprendedores y Pymes cuando aplican Inteligencia Artificial

Por Nicolás Bonina (*)
Esto adquiere especial relevancia en un mercado incierto y cambiante, marcado por la evolución tecnológica constante que modifica la manera en la que trabajamos, producimos y consumimos. La capacidad de las empresas para adaptarse rápidamente a los cambios y evolucionar en función de las necesidades del mercado es clave para garantizar su competitividad.
A continuación, enumeramos cinco tips para que emprendedores y PYMES apliquen inteligencia artificial con éxito:
Desarrollar una cultura de datos:
En la actualidad, la capacidad de las empresas para extraer conocimiento valioso y accionable de sus datos constituye un activo estratégico e intangible.
La inteligencia artificial y en especial, los modelos de machine learning (sub-campo de I.A.) se alimentan de datos permitiendo a las empresas procesar grandes volúmenes de éstos y hacer predicciones a una escala y alcance imposible de lograr por las personas.
Por eso, para apalancarse con esta tecnología, es fundamental que las empresas pasen de una cultura de acumulación de datos a una que los considere como activos estratégicos de la organización.
Definir los objetivos del negocio: 
Al iniciar un proyecto de machine learning, lo primero es definir los objetivos del negocio y qué problemas o necesidades relacionados con estos objetivos se quieren responder.
Este primer paso es clave para obtener buenos resultados. Existen distintas metodologías para encarar proyectos de machine learning, como CRISP – DM y TDSP, y todas coinciden en este punto: el primer paso es entender el negocio y sus objetivos.
Definir la pregunta de negocio a resolver:
Los modelos de machine learning pueden aplicarse para responder distintas preguntas y necesidades del negocio. Cuanto más clara sea esta pregunta y más alineada esté con los objetivos de la empresa, mejores resultados se obtendrán. Algunos de los problemas de negocios que se pueden abordar con algoritmos de machine learning son:
·        Gestionar la relación con los clientes, a través de algoritmos de segmentación y clustering, los llamados motores de recomendación, valor del ciclo de vida, predicción de abandono y optimización de precios, entre otros. 
·        Mejorar las campañas de marketing y publicidad, a través de algoritmos de segmentación, entre otros.
·        Gestionar el talento humano, con algoritmos de predicción de abandono y segmentación. 
·        Reducir costos, con algoritmos de predicción de demanda, scoring crediticio y detección de fraude, entre otros. 
·        Predecir la demanda, las ventas y gestionar el stock de inventario, con algoritmos de predicción de demanda.
·        Vender más, con algoritmos de segmentación, motores de recomendación y optimización de precios, entre otros.
·        Automatizar tareas administrativas, con Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP) y aplicaciones empresariales, entre otros.
·        Mejorar el análisis de datos con distintos algoritmos de machine learning que se pueden combinar con Inteligencia de Negocios para obtener poderosas visualizaciones en tiempo real para mejorar la toma de decisiones.
·        Atención online 24/7 con chatbots alimentados por inteligencia artificial. Este es uno de los casos de uso más utilizados por las empresas para tener presencia online y personalizada que permite convertir a meros visitantes de nuestro sitio web en clientes.
 Disponibilidad y calidad de los datos:
Se estima que alrededor del 80% del trabajo en un proyecto de machine learning corresponde a la etapa de extracción, exploración y preparación de los datos (ETL). La disponibilidad y calidad de los datos de la empresa serán una variable clave en el tiempo y costo del proyecto, así como en los resultados que se puedan obtener.
Definir qué se entenderá por éxito y cuál será el entregable final:
Finalmente, es importante definir cuáles son las expectativas del cliente, qué se entenderá por éxito y si el proyecto terminará con la emisión de un informe con los resultados y recomendaciones; si además se entregará el modelo de machine learning entrenado al sector de IT de la empresa o si se contratará la implementación del modelo entrenado en dashboards, tableros, sitios webs o aplicaciones, lo que se conoce como MLOps (Machine Learning Operations).
(*) Fundador y CEO de LexRock. B.I., Machine Learning y Automatización