La predicción del comportamiento, solución para el futuro de las empresas
Publicado el 21 de noviembre de 2019 por Alberto Córdoba
Rafael Vara, CEO de Lukkap Iberia & Latam
Predecir el comportamiento de clientes y empleados, nos permitirá adelantarnos a los acontecimientos
Inteligencia Artificial y Machine Learning. ¿Otra vez? Sí. Porque, aunque hayamos escuchado hasta la saciedad de su importancia, parece que el concepto no termina de calar.
¿Por qué nos da miedo el concepto de Inteligencia Artificial? ¿Por qué no nos atrevemos a lanzarnos con un proyecto de Machine Learning? ¿Nos preocupa la rentabilidad de captar datos en una organización? ¿Creemos en la predicción del comportamiento? A día de hoy, todavía surgen miles de dudas que motivan que muchas compañías sigan con ciertas reticencias hacia el progreso que la tecnología pone a nuestra disposición.
Los estudios dicen que, para 2020, el 64% de las compañías utilizarán Machine Learning y que, para 2023, la inversión empresarial en Inteligencia Artificial superará los 20 billones de dólares. Ello conllevará un cambio de paradigma en los modelos de negocio; cambiará la forma y el contenido de lo que vendemos; cambiará la manera en la que compramos; y, como no puede ser de otra manera, esto tendrá un importante impacto en el mercado laboral.
Sin duda, aquellas empresas que empiecen a construir modelos basados en Machine Learning conseguirán una ventaja competitiva adicional, ya que empezarán a afinar los modelos de toma de decisiones respecto a los productos y servicios que ofrecen –en base a la predicción del comportamiento– y, en consecuencia, a definir una estrategia de ventas y experiencia de cliente que marque la diferencia con sus competidores.
Entonces, si los datos demuestran que la tendencia a medir, a analizar los datos e ir hacia la IA es imparable, ¿por qué algunas empresas no empiezan ya? Las razones son tan básicas que asustan:
- Miedo al concepto. El ser humano tiende a tener miedo a lo desconocido, y más aún si invade su seguridad física e intelectual. Que una máquina (y una empresa detrás de la máquina) conozca y sepa lo que voy a realizar es algo que, de primeras, no agrada. Genera temor. Pero, ¿y si con ello nos pueden salvar la vida, hacer la vida de nuestros hijos más fáciles o educarles mejor? Entonces el miedo desaparecerá … los que crean en ello serán early adopters y, con ellos, el resto de la sociedad.
- Desconocimiento del potencial. Los proyectos de Machine Learning permiten sacar rentabilidad a la recogida de datos (bien sea de consumidores o de empleados). Muchas veces recogemos datos y datos, pero no sabemos qué impacto real tendrá esto. Contratar un servicio de análisis de predicción del comportamiento es muy rentable, pero se desconoce. Aquellos que tengan más iniciativa conseguirán los primeros modelos predictivos y, por ende, multiplicarán exponencialmente el retorno de la inversión que supone la captación de datos.
- Fracasos iniciales. En algunos casos, las pruebas piloto no han funcionado. Cuando recoges datos sin una metodología contrastada es difícil obtener datos de calidad. Es por ello que se recomienda asegurarse de que la metodología de medición este contrastada y las herramientas de recogida de datos sean fiables. Hoy por hoy, las herramientas de reconocimiento facial o neuromarketing son limitadas, pero hay otras herramientas (analytics, paneles, cuestionarios…) que permiten medir de forma predictiva la experiencia del cliente o empleado.
- Falta de pautas. No saber cómo o con quién hacer un proyecto de estas características hace que las organizaciones no sepan por dónde empezar. ¿Quién liderará el proyecto? ¿Debemos medir primero? ¿Son válidos los datos que tenemos? ¿Qué haremos después con lo que obtengamos? Contar con una metodología y unos pasos claros a seguir, nos ayudará a predecir con sentido y con éxito.
Si ya somos capaces de predecir picos de tensión en sistemas eléctricos, el impacto del incremento de precio de las materias primas en la economía, el por qué alguien comprará en IKEA o qué personas abandonarán la empresa en los próximos meses, ¿por qué no damos un paso más allá? Medir y predecir. Si predecimos lo que nuestro cliente y/o empleado hará, podremos anticiparnos, planificar y hacer la vida más fácil a los demás.