{"id":2029,"date":"2019-11-21T17:02:54","date_gmt":"2019-11-21T15:02:54","guid":{"rendered":"http:\/\/www.experienciadecliente.com\/?p=2029"},"modified":"2019-12-16T16:57:51","modified_gmt":"2019-12-16T14:57:51","slug":"prediccion-del-comportamiento-la-solucion-para-el-futuro-de-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/experienciadecliente.com\/?p=2029","title":{"rendered":"La predicci\u00f3n del comportamiento, soluci\u00f3n para el futuro de las empresas"},"content":{"rendered":"

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Rafael Vara<\/a><\/strong>, CEO de Lukkap Iberia & Latam<\/a><\/strong><\/em><\/p>\n

Predecir el comportamiento de clientes y empleados, nos permitir\u00e1 adelantarnos a los acontecimientos<\/em><\/strong><\/p>\n

Inteligencia Artificial y Machine Learning. \u00bfOtra vez? S\u00ed. Porque, aunque hayamos escuchado hasta la saciedad de su importancia, parece que el concepto no termina de calar.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 nos da miedo el concepto de Inteligencia Artificial? \u00bfPor qu\u00e9 no nos atrevemos a lanzarnos con un proyecto de\u00a0Machine Learning<\/em>? \u00bfNos preocupa la rentabilidad de captar datos en una organizaci\u00f3n? \u00bfCreemos en la predicci\u00f3n del comportamiento? A d\u00eda de hoy, todav\u00eda surgen miles de dudas que motivan que muchas compa\u00f1\u00edas sigan con ciertas reticencias hacia el progreso que la tecnolog\u00eda pone a nuestra disposici\u00f3n.<\/p>\n

Los estudios dicen que,\u00a0para 2020, el 64% de las compa\u00f1\u00edas utilizar\u00e1n\u00a0Machine Learning<\/em><\/a><\/strong> y que, para 2023,\u00a0la inversi\u00f3n empresarial en Inteligencia Artificial superar\u00e1 los 20 billones de d\u00f3lares<\/a>.<\/strong> Ello conllevar\u00e1 un cambio de paradigma en los modelos de negocio; cambiar\u00e1 la forma y el contenido de lo que vendemos; cambiar\u00e1 la manera en la que compramos; y, como no puede ser de otra manera, esto tendr\u00e1 un\u00a0importante impacto en el mercado laboral<\/strong>.<\/p>\n

Sin duda,\u00a0aquellas empresas que empiecen a construir modelos basados en\u00a0Machine Learning <\/em>conseguir\u00e1n una ventaja competitiva adicional<\/strong>, ya que empezar\u00e1n a afinar los modelos de toma de decisiones respecto a los productos y servicios que ofrecen \u2013en base a la predicci\u00f3n del comportamiento\u2013 y, en consecuencia, a\u00a0definir una estrategia de ventas y experiencia de cliente que marque la diferencia con sus competidores<\/strong>.<\/p>\n

Entonces, si los datos demuestran que la tendencia a medir, a analizar los datos e ir hacia la IA es imparable, \u00bfpor qu\u00e9 algunas empresas no empiezan ya? Las razones son tan b\u00e1sicas que asustan:<\/p>\n

    \n
  1. Miedo al concepto. <\/strong>El ser humano tiende a tener miedo a lo desconocido, y m\u00e1s a\u00fan si invade su seguridad f\u00edsica e intelectual. Que una m\u00e1quina (y una empresa detr\u00e1s de la m\u00e1quina) conozca y sepa lo que voy a realizar es algo que, de primeras, no agrada. Genera temor. Pero, \u00bfy si con ello nos pueden salvar la vida, hacer la vida de nuestros hijos m\u00e1s f\u00e1ciles o educarles mejor? Entonces el miedo desaparecer\u00e1 \u2026 los que crean en ello ser\u00e1n\u00a0early adopters <\/em>y, con ellos, el resto de la sociedad. <\/strong><\/li>\n
  2. Desconocimiento del potencial<\/strong>. Los proyectos de\u00a0Machine Learning <\/em>permiten sacar rentabilidad a la recogida de datos (bien sea de consumidores o de empleados). Muchas veces recogemos datos y datos, pero no sabemos qu\u00e9 impacto real tendr\u00e1 esto. Contratar un servicio de an\u00e1lisis de predicci\u00f3n del comportamiento es muy rentable, pero se desconoce. Aquellos que tengan m\u00e1s iniciativa conseguir\u00e1n los primeros modelos predictivos y, por ende, multiplicar\u00e1n exponencialmente el retorno de la inversi\u00f3n que supone la captaci\u00f3n de datos.<\/li>\n
  3. Fracasos iniciales. <\/strong>En algunos casos, las pruebas piloto no han funcionado. Cuando recoges datos sin una metodolog\u00eda contrastada es dif\u00edcil obtener datos de calidad. Es por ello que se recomienda asegurarse de que la metodolog\u00eda de medici\u00f3n 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\u2026) que permiten medir de forma predictiva la experiencia del cliente o empleado.<\/li>\n
  4. Falta de pautas<\/strong>. No saber c\u00f3mo o con qui\u00e9n hacer un proyecto de estas caracter\u00edsticas hace que las organizaciones no sepan por d\u00f3nde empezar. \u00bfQui\u00e9n liderar\u00e1 el proyecto? \u00bfDebemos medir primero? \u00bfSon v\u00e1lidos los datos que tenemos? \u00bfQu\u00e9 haremos despu\u00e9s con lo que obtengamos? Contar con una metodolog\u00eda y unos pasos claros a seguir, nos ayudar\u00e1 a predecir con sentido y con \u00e9xito.<\/li>\n<\/ol>\n

    Si ya somos capaces de predecir picos de tensi\u00f3n en sistemas el\u00e9ctricos, el impacto del incremento de precio de las materias primas en la econom\u00eda, el por qu\u00e9 alguien comprar\u00e1 en IKEA o qu\u00e9 personas abandonar\u00e1n la empresa en los pr\u00f3ximos meses, \u00bfpor qu\u00e9 no damos un paso m\u00e1s all\u00e1? Medir y predecir. Si predecimos lo que nuestro cliente y\/o empleado har\u00e1, podremos anticiparnos, planificar y hacer la vida m\u00e1s f\u00e1cil a los dem\u00e1s.<\/p>\n

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