La tecnología y la innovación unidas es sinónimo de ventaja competitiva. Es lo que ha permitido —entre otras muchas cosas— a algunas compañías situarse por delante de otras, y que pequeñas startups consigan arrebatar cuota de mercado e incluso batir a gigantes. Con la democratización tecnológica y la facilidad de almacenamiento y manipulación de los datos, las posibilidades han aumentado drásticamente.
Desarrollo de negocio, como muchas otras áreas, han visto cómo han cambiado las formas de hacer. Primero fueron las métricas, después llegó el Big Data y acto seguido la inteligencia de negocio a través de toma de decisiones Data Driven.
La siguiente tendencia que permite dar un salto cuantitativo en las organizaciones es el uso de la inteligencia artificial y Machine Learning. Sin embargo, a pesar del acceso a estas tecnologías, todavía son pocas las compañías que le sacan partido e incluso piensan que hay una gran barrera para utilizarlas, pero, ¿qué hay de verdad en ello? ¿Todos podemos aplicar inteligencia artificial a nuestros negocios? ¿Y cómo podemos hacerlo?
Cuando uno habla de inteligencia artificial, no puede evitar pensar en Terminator, la dominación mundial de los robots, la eliminación de puestos de trabajo y uso de herramientas inaccesibles o extremadamente complejas. Pero nada que ver. Cualquier empresa, independientemente de su tamaño, puede utilizar y aplicar esta tecnología para generar una ventaja competitiva en su negocio.
Si cogemos algo de perspectiva y miramos hacia atrás, veremos que cosas que nos parecen totalmente normales, en el momento de su creación también arrojaba una nube de complejidad, simplemente por desconocimiento. Ésta es una de las premisas de The Place, acercar a las personas a las tecnologías disruptivas para explorarlas, tocarlas, entenderlas y aplicarlas en cualquier parte del negocio.
Después de la ronda de preguntas, Paz Comesaña y Álvaro Saavedra de EVO Banco, nos mostraron un caso de éxito apabullante: EVO Bot. O cómo a través del uso de las herramientas de inteligencia artificial creadas por IBM Watson, consiguieron desarrollar un chatbot inteligente que, mediante aprendizaje, ha conseguido pasar de un 24% de consultas resueltas con éxito a un 84%. Para entender el impacto de estos números, debemos tener una visión global del negocio. ¿Imaginas tener a alguien capaz de atender a tus clientes y proporcionarles la información que necesitan de forma rápida, a miles de personas a la vez, durante 24 horas al día? Eso es precisamente lo que se consigue con un chatbot inteligente.
Una de las principales controversias que generan este tipo de herramientas es que elimina la interacción humana en el proceso. Sin embargo, la otra postura es que lo que se está consiguiendo es ofrecer una mejor experiencia de cliente. El desarrollo del chatbot involucró a equipos de marketing, ventas y desarrollo, y la cosa no acaba ahí, sino que hay que seguir implementando mejoras y funcionalidades. Por este motivo, no es correcto hablar de destrucción de empleo. Hablamos de transformación de empleo.
Una transformación que no se detiene, pues ahora la tendencia apunta hacia un nuevo canal y una nueva forma de relacionarnos a través de los dispositivos: el uso de la voz. Notas de audio de WhatsApp, asistentes personales como Alexa, Siri o Cortana. Los cambios en el algoritmo de Google dando cada vez más peso a las búsquedas por voz. Bancos, casas de apuestas, noticias… Muchos jugadores se están moviendo en esta dirección, lo que es un gran indicativo de que esta es una de las grandes oportunidades que ofrece esta tecnología de cara a los negocios. Aunque por supuesto hay muchas más, como detección de rostros, vehículos autónomos, traductores instantáneos…
En esta misma línea de tendencias, Jiaqi Pan, CEO de Lantbot.io cerraba la Jornada Explore enseñándonos qué tipos de chatbots se pueden implementar en los negocios, explicando tres tipos que podemos incluir en nuestro negocio, de más sencillo (y menos inteligente) a más complejo. En la primera capa, tendríamos una serie de reglas que podrían ser palabras clave, fuente de adquisición o número de interacciones, que desencadenarían una conversación específica. Una buena forma de validar el valor que nos aportan estas herramientas. En una segunda capa, a través de algoritmos de aprendizaje, este bot podría reconocer patrones dentro del lenguaje para entender el contexto general. Y en un último nivel, tendríamos a los asistentes de voz que, a través de algoritmos de NLP (Neural Language Programming), son capaces de adaptarse a la forma de lenguaje natural para entendernos y darnos una respuesta con éxito.
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