La sociedad y la economía siguen dando pasos hacia una digitalización que parece no tener fin conforme la tecnología se va haciendo cada vez más amigable y sencilla de usar por casi todo el mundo. Esta situación hace que los usuarios de Internet, y por extensión los clientes de las empresas faciliten de forma consciente e inconsciente cada vez más datos personales e información sobre sus gustos y preferencias.
Todo esto ha provocado que vivíamos un momento donde las empresas cuenten con una cantidad de información sobre sus clientes y potenciales clientes como antes no se había visto. Y la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data se convierten en dos herramientas fundamentales para poder manejar todos estos datos en beneficio de las empresas y de los propios clientes.
¿Cómo nos puede ayudar el Big Data y la IA?
Como decíamos hoy día las empresas pueden usar los datos que facilitamos los usuarios o desperdiciar y no saber tratar esa información, un error en el que no deberían caer. Ahora bien, la cantidad de datos es tan grande que tratar de analizarla de forma manual se puede convertir en una tarea titánica e ineficiente. Para eso está el Big Data y la IA.
El Big Data lo podríamos describir como la cantidad ingente de datos que se pueden almacenar para luego se analizados. Estos datos pueden ser de todo tipo en función de la actividad que se ejerza. Lo realmente interesante del Big Data es la posibilidad que te da de manejar esa información y analizarla posteriormente para tomar las decisiones más acertadas para el negocio y los clientes. Por ejemplo: si somos una plataforma de streaming que emite partidos de fútbol podemos analizar con los datos que equipos o partidos generan más audiencia y en función de eso dimensionar nuestros sistemas para que estén preparados para el aluvión de demanda que vamos a tener.
La IA es una disciplina que combina la ingeniería informática y los datos con la finalidad de resolver problemas, realizar predicciones o ejecutar acciones. La IA combinada con softwares de machine learning y deep learning le permite “aprender” y por tanto tomar decisiones y proponer soluciones cada vez más eficientes. Siguiendo con el ejemplo anterior: si además de tener claro que equipos o partidos son los que más éxito tienen entre nuestros clientes, podemos establecer un patrón que nos indique los momentos en los que más clientes hay viendo el partido (al inicio, al final, en la prórroga, etc.) y en los que menos (descansos, etc.) pudiendo ser todavía más finos a la hora de dimensionar nuestros sistemas.
Todo esto además lo podemos llevar a muchas más disciplinas relacionadas con nuestra empresa: predecir el fraude o impago de los clientes, mejorar la experiencia de cliente adelantándonos a sus demandas, planificar campañas de marketing, predecir bajadas en las ventas… Las posibilidades pueden llegar a ser infinitas.
¿Están preparadas las empresas españolas?
El Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI) ha presentado hace unos días el Uso de Inteligencia Artificial y Big Data en las empresas españolas donde nos han dado visibilidad sobre la adopción de estas dos tecnologías en nuestro país y que se nos antojan fundamentales para llegar a ser competitivos y mejorar la experiencia de los clientes.
Según el informe, casi el 12% de las empresas con más de diez empleados hacen un uso de la IA, cuatro puntos más que el año pasado. En el caso del Big Data, su uso aumenta tres puntos y casi el 14% de compañías en España utiliza el análisis masivo de datos.
El 46% de las empresas que usan estas tecnologías lo hacen para automatizar procesos de trabajo y mejorar en la toma de decisiones. Casi un 40% reconoce que la usan para la identificación de personas y objetos en función de imágenes y un 48% indica que les es muy útil en el procesamiento de lenguaje natural.
Los sectores que más hacen uso de la IA y el Big Data son los de telecomunicaciones e información, seguido de transporte y energía.
Si nos comparamos con el resto de Europa los datos no son muy buenos, ya que nuestro país ocupa la decimocuarta posición europea en la integración de IA, y la decimoséptima posición entre las compañías europeas que se dedican al análisis de datos.
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