Probablemente ya llevaste adelante proyectos en desarrollo de software o analítica de datos. Ahora, el siguiente paso es llevar tu empresa al siguiente nivel implementando IA. Aunque hay muchas ideas, puede resultar confuso saber por dónde empezar. A continuación, te compartimos cómo llevar adelante tu primer proyecto de impacto con IA.
Identificá un problema del negocio
El primer paso no es empezar a desarrollar un modelo o una herramienta de IA. El punto de partida está en identificar un problema. ¿Cuáles son todos esos procesos o tareas que nos distraen de nuestro verdadero trabajo?
- Tareas manuales, repetitivas o lentas.
- Decisiones que dependen de múltiples variables a tener en cuenta.
- Cuellos de botella que ralentizan los procesos del negocio.
Es esencial armar un backlog con diferentes escenarios y enfocarse en un proyecto que dé retorno en tiempo limitado y de baja complejidad, un “Quick Win”. ¿Qué significa? Una solución que se puede ejecutar rápidamente, con riesgo bajo y alta probabilidad de éxito. Por ejemplo, automatizar la carga de facturas que llegan por mail. Un desarrollo simple que guarda automáticamente los documentos en el ERP o SAP, evitando errores y reduciendo tiempo que se toma el equipo de finanzas para hacerlo manualmente
¿Dónde podría aplicar IA?
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- Ventas: identificar si un cliente tiene intención de compra, según su comportamiento, sus compras anteriores y otros datos relevantes.
- Operaciones: predecir la demanda del siguiente mes utilizando historial de ventas, estacionalidad, clima, entre otras cosas.
- Atención al cliente: catalogar consultas dependiendo del mensaje recibido. De esta manera el equipo la clasifica en segundos reduciendo el tiempo de resolución.
- Marketing: segmentar usuarios según su comportamiento de compra e interacción con la web/aplicación. Así se pueden personalizar campañas dependiendo del perfil.
Tips para comenzar
- Establecer métricas (KPIs) claras para medir el rendimiento del proyecto a lo largo de un periodo de tiempo. Estas deben ser SMART. Es decir, específico (specific), medible (measurable), alcanzable (achievable), realista (realistic) y temporal (time-bound). Si continuamos con el ejemplo de marketing, un KPI puede ser aumentar en un 20% la tasa de conversión de campañas personalizadas en segmentos de usuarios definidos dentro de un periodo de 3 meses
- Evaluar la calidad y disponibilidad de datos, ya que sin esto no es posible comenzar a desarrollar un modelo.
- Comenzar por un MVP. No hay que encontrar desde un principio la solución al problema. Es importante empezar chico, aprender y escalar.
En conclusión, hay diversos caminos para implementar IA en el negocio, pero es esencial elegir dónde más valor aporte. Es necesario enfocarse en hacer algo útil y medible. Si estás buscando insertarte en el mundo de la IA, nosotros te podemos acompañar en cada paso. Visitá nuestra web: https://www.taligent.com.uy/
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