Si es así, comparto contigo esa misma sensación, la de pensar que se te está quedando cara de tonto por ver oportunidades y ocasiones pasar delante de ti sin saberlo, y sin poder hacer nada por atrapar o subirte a ella.
¿Te has fijado que todo el mundo habla de datos, de información, de IA, pero en el fondo, nadie dice que hacer y como hacerlo?
Es una nueva técnica, muy similar al «greenwashing», eso de parecer sostenible en redes y publicaciones, pero luego, no hacer nada y seguir siendo la misma empresa contaminante de siempre. Con la tecnología también hay mucho de «postureo», llamémosle por ejemplo «tecnowashing» , eso de decir que apuestas por la tecnología, la analítica de datos, la información, pero en el fondo, sigues trabajando con tu fichero de excel, más contento que contento, como decía el psicoanalista en Matrix Resurrrections, «como un cochino en un lodazal».
¿Para qué utilizar la IA en la empresa?
Vamos con cosas prácticas, dejemos de lado los discursos ostentosos y aterricemos en el día a día. Al final, lo que toda empresa desea es ganar más dinero, ese principio inmutable del capitalismo que dice que el objetivo de una empresa es crear beneficios para sus accionistas. Esta es la realidad, algunos la visten de otra forma o le dan otro sentido, pero en el fondo, seas una startup o una multinacional, lo que buscas es ser viable y ganar dinero. Punto.
¿Como ganar más dinero con la tecnología?
Nuevas herramientas para viejos conceptos y deseos: predecir tendencias del mercado, optimizar cadenas de suministro y cadenas de producción, personalizar experiencias de clientes y desarrollar productos más rápidamente que nuestros competidores.
Y desde aquí es desde donde se debe de partir, elegir en que necesitaríamos aplicar eso de la tecnología, en las ventas, finanzas, operaciones, marketing, gestión de personal….
Pero antes de nada, te tengo que contar que necesitas prepararte, no solo en conocimientos, necesitas generar el combustible suficiente para que esa tecnología ayude a tu empresa. Y el combustible son los datos, amigo, sí, esos mismos a los que nunca has hecho caso, porque no sabías qué podíamos hacer con los mismos, o incluso pensabas que estorbaban, ¡para que tener tantos datos guardados en los servidores!
Si no has trabajado, guardado, almacenado correctamente y gestionado los datos, tengo que decirte que tus esfuerzos por implementar tecnologías como la IA no tendrán el recorrido que deseas. Por eso, antes de nada, debes de ponerte las pilas, y debes de hacer 3 cosas indispensables:
1-Recopilar y generar datos
Parece lógico, y así es, lo primero que necesitas es recopilar los datos. Si tienes varias fuentes de datos (desde programas comerciales, gestores de producto, maquinaria etc etc), debes de buscarlos, y establecer un sistema para poder captarlos y guardarlos de una forma lógica y eficiente. Es decir, debemos de «generar» los datos para que estos sean de una alta calidad. Además, tenemos que generar un volumen elevado de datos, cualquier proyecto de IA se basa en los modelos de datos, y si no tenemos una base sólida, de calidad y de un tamaño suficiente, como decía antes, el resultado no será el esperado.
2-Limpiarlos
Los datos no solo pueden, son desordenados porque sus fuentes pueden ser múltiples. Tendremos que trabajar para limpiarlos y que terminen siendo un conjunto de datos más fáciles de usar.
3-Modelarlos
Saber que modelo de datos precisamos en igual de importante para cerrar el «círculo» (buscar su origen, extraerlos, limpiarlos y guardarlos).
Es posible que te preguntes que es lo primero, si hacer el trabajo con los datos o analizar que tecnología y en qué área implantar. La recomendación es que el trabajo inicial debe de ser conjunto, uno no puede estar separado del otro en la fase de consultoría. Es cierto que una vez definido los parámetros, lo primero es trabajar con los datos, sin duda, porque si no, el resultado será muy decepcionante.
Has oído consultoría y seguro que te has asustado, pero te garantizo que aquí, es un paso innegociable, hay que saber donde se está, definir hacia donde se quiere ir y estudiar las opciones. No sería la primera vez que proyectos con IA no han funcionado porque se quiso empezar la casa por el tejado…