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Para muchas organizaciones, la inteligencia artificial (IA) es el artículo más grande en la agenda de 2024. Sin embargo, mientras las empresas están entusiasmadas con aprovechar el potencial de la IA, algunas no tienen las bases de datos y la cultura para hacerlo a gran escala.
Piensa de esta manera: si adoptar la IA es el destino final, los datos funcionan tanto como la carretera que prepara el camino hacia adelante como el mapa que guía el viaje.
En esta publicación, exploramos cómo las empresas pueden ajustar su cultura empresarial para permitir acceso a los datos oportunos, precisos y constantes que necesitan desarrollar, implementar, operar, integrar y adaptar efectivamente las aplicaciones de IA a gran escala en toda la empresa.
Llamado: ¿A qué nos referimos con cultura de datos? Una cultura de datos es donde la organización:
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Explorar el valor del mundo real de una cultura de datos sólida
Quizá la mejor manera de ilustrar la importancia de una cultura de datos sólida en casos prácticos de IA es examinando qué puede pasar cuando la organización cuenta con datos incompletos, caducos o inadecuados para tomar decisiones.
Por ejemplo, una compañía que podría aprovechar la IA para optimizar aspectos clave del proceso de operaciones de ventas en Salesforce.
En este caso, el gerente de Ventas podría buscar información que ayudará a comprender cómo cerrar las oportunidades existentes con base en el desempeño pasado. Podrían enviar una consulta similar para lo siguiente: realizar un análisis de oportunidades cerradas obtenidas en el último trimestre y sugerir acciones para incrementar la posibilidad de obtener más oportunidades.
Lo que la herramienta de IA publica en respuesta depende de la calidad y la integridad de los datos que se han ingresado en Salesforce.
| Respuesta de la herramienta de IA en una organización con corta antigüedad de datos | Respuesta de la herramienta de IA en una organización con larga antigüedad de datos |
Perspectivas
Acciones recomendadas
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Perspectivas
Acciones recomendadas
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Del ejemplo anterior, podemos ver ver varias alertas en la corta antigüedad de datos de la organización:
- Los datos solo están disponibles para las oportunidades ganadas. Por lo tanto, no se puede obtener información de las oportunidades perdidas. Esto crea un punto ciego para los agentes de ventas.
- El 80 % de las oportunidades se cerraron en un solo día. Esto sugiere que las ventas se ingresaron en el CRM poco antes de que la oportunidad se convirtió o incluso después de se realizó la compra. Esto establece la meta irreal de lograr un ciclo de ventas en un solo día.
- Los datos disponibles sugieren que 9 de cada 10 oportunidades pueden convertirse simplemente al preparar un pedido para el cliente. Esto guía la herramienta a recomendar que este trabajo se automatice y que los agentes de ventas se redistribuyan para enfocarse en otras tareas.
La mayoría de las personas que han trabajado en una organización de ventas reconoce que estas cifras son altamente sospechosas, porque la herramienta de IA no lo es. Solo puede producir información y recomendaciones usando los datos a los que puede acceder.
La organización ha creado inadvertidamente brechas significativas dentro de las capacidades de análisis de la herramienta de IA, al confiar en un conjunto de datos incompletos y engañosos. En cambio, esto ha generado recomendaciones que serán contraproducentes para el proceso de ventas, que probablemente conllevarán a un tipo de conversión inferior que si el equipo de ventas hubiera continuado con el proceso sin la asistencia de la herramienta de IA.
Por otro lado, al proporcionar un conjunto de datos más completo y preciso, la herramienta de IA puede producir diversas recomendaciones más concretas que apuntan a los clientes en varios puntos en la experiencias de ventas. La herramienta también sugiere que el agente puede aprovechar otras herramientas de IA para optimizar o automatizar las tareas clave y, de esta manera, ayudar a capturar clientes potenciales y dirigir la conversión.
Tres pasos para adoptar una cultura de datos sólida
Paso 1: adopta una mentalidad innovadora
Por qué: una cultura que fomenta la innovación es esencial para adoptar la IA y explorar nuevas posibilidades.
Cómo: alienta una mentalidad que valora el pensamiento creativo y la experimentación de IA.
Paso 2: céntrate en el aprendizaje continuo
Por qué: las tecnologías de IA evolucionan; la cultura del aprendizaje continuo garantiza que el equipo continuará actualizado.
Cómo: apoya las sesiones de intercambio de conocimientos, los talleres y la formación constante sobre el desarrollo de IA.
Paso 3: lucha por la conciencia ética
Por qué: la IA presenta consideraciones éticas que se deben supervisar y tratar activamente.
Cómo: fomenta debates sobre prácticas éticas de IA, establece guías y estructuras de gobernanza y garantiza que los miembros de los equipos comprendan las implicaciones éticas de su equipo.
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Tratar los desafíos fundamentales que se interponen en el camino de las metas de IA de muchas compañías implica implementar prácticas de administración de datos válidos, verificar y validar la calidad de datos, identificar y corregir sesgos y, cuando sea necesario, invertir en la limpieza y el enriquecimiento de los datos. Además, es esencial mantener la supervisión constante de los datos, ya que evolucionan para garantizar que sean precisos y relevantes para el análisis de IA. En resumen, la empresa debe comprometerse a crear una cultura de datos sólida.
Con profunda experiencia en datos e IA, así como en transformación cultural, Globant puede ser un socio invaluable para las empresas listas para enfrentar sus desafíos de datos. Impulsamos nuestro exclusivo modelo de Studio, que permite que nuestros clientes aprovechen la experiencia de dominio, digital y de estrategia que necesitan para crear una antigüedad de datos e incorporarla en toda la empresa. Al combinar estas capacidades sólidas, ofrecemos a nuestros clientes una solución de extremo a extremo que aborda desafíos de datos y convierte la adopción de IA en una realidad.
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