Conocer los principales componentes de la inteligencia artificial

Para encontrar un sentido a lo que tiene que ofrecer la inteligencia artificial, es importante entender los componentes fundamentales de su tecnología. Estos ingredientes pueden dar lugar a una variedad de soluciones. Echemos un vistazo a los principales componentes que conforman cualquier plataforma de IA: predicciones positivas o negativas, predicciones numéricas, clasificaciones, recomendaciones y resúmenes.

Predicciones positivas o negativas y respuestas

Preguntas como: ¿este prospecto abrirá el correo que le mando? o ¿este prospecto es bueno para mi negocio? La IA ayuda a responder estas preguntas analizando datos históricos almacenados en su sistema. Las predicciones positivas o negativas suelen mostrarse como probabilidades: por ejemplo, María tiene un 80% de probabilidades de abrir mi correo. Otra forma de mostrar la misma probabilidad es con puntajes que pueden ser de 0 a 100, como números o incluso representadas como estrellas (de 1 a 5).

Además, la IA generativa permite hacer más que una simple pregunta positiva o negativa; puede pedir "escribe un email de bienvenida para un cliente potencial" o "ayúdame a crear un resumen para mi publicación de blog". La IA generativa ofrece una respuesta orientada a su solicitud y continúa mejorando la respuesta que proporciona a partir de sus comentarios. Cuanto más detallada y específica sea su solicitud, más útil será la respuesta.

Predicciones numéricas

Las predicciones numéricas suelen permitir una solución de pronóstico predictivo (por ejemplo: ¿qué ingresos me aportará este cliente?), pero también se usan en otros contextos, como el de atención al cliente (por ejemplo: ¿cuántos días tardaremos en resolver el problema de este cliente?). Las predicciones numéricas también usan sus datos históricos para obtener estos números.

Clasificación

Las clasificaciones son capaces de interpretar, gracias al aprendizaje profundo, datos no estructurados como imágenes o texto libre. Otro tipo de clasificación es la agrupación, que también a través del análisis y recopilación de datos puede agrupar información relevante, como clientes que compran lo mismo.

Recomendaciones

Las recomendaciones se pueden encontrar en distintos casos, ya sea en la sugerencia mientras se compra un producto, cuando se escribe un correo, o cuando se tiene que recomendar documentación para algún especialista. Con Einstein también se le puede pedir que termine un trabajo.

Aunque los flujos de trabajo y reglas no son parte de la inteligencia artificial, son claves para el uso de esta. Por ejemplo, si la IA avisa que es posible que un cliente no renueve el contrato, automáticamente, con un flujo de trabajo, se puede lanzar una campaña de retención.

Resumen

El resumen cumple un papel clave en el funcionamiento de la IA generativa. La IA generativa lo ayuda a resumir bloques de información en notas rápidas y fáciles de procesar.

Dar los primeros pasos en el uso de la inteligencia artificial para su negocio

¿Qué se necesita para usar la inteligencia artificial?

Caso de uso: predicción de abandono y retención de clientes

El primer paso es decidir qué predecir: si es abandono, ¿qué significa o cuál es la definición de abandono para la organización? ¿Cómo se da cuenta la inteligencia artificial evaluando y analizando la información de que es un abandono?

Poner en orden los datos históricos: la inteligencia artificial necesita esta información para entrenarse y así saber cuándo es abandono. Recuerda que un tópico de la inteligencia artificial es que no puede hacer reportes sobre ella o predecirla.

Convertir las predicciones en acciones: en el caso de uso de abandono, la inteligencia artificial está prediciendo si un cliente les abandonará y los resultados regresarán en forma de probabilidad. Esta probabilidad podría usarse de distintas maneras, por ejemplo, entregándole al equipo de retención los clientes que tienen cierta probabilidad.

Mejorar sus acciones: por ejemplo, puede escribir un correo (mediante la inteligencia artificial generativa Einstein) y luego personalizarlo para un cliente. Para sacar el máximo partido de la IA, debe contar con una definición concreta de los resultados que quiere optimizar, los datos históricos en los que basar el aprendizaje y un plan de acción para usar las predicciones.

Utilizar la inteligencia artificial para satisfacer las necesidades de su negocio

Los ingredientes se pueden adaptar a las necesidades del negocio. Cada negocio necesita más de una receta para adaptarse a cada departamento de un negocio:

Marketing

Tiene mucha información para enviar mensajes relevantes y dirigir las comunicaciones. Para esto hay que plantearse preguntas que influyen en la campaña, por ejemplo, si abrirán el correo. Estas preguntas tienen como respuesta sí o no, entonces se harán predicciones que servirán, por ejemplo, para poder enviar correos y que los abran, y también para tener una tasa de respuesta alta. Se puede configurar optimización de horas de envío, para que los correos se envíen en el mejor momento. Para manejar un número adecuado de envío de correos o los que se le envían a la persona, se puede usar frecuencia de participación de Einstein. La inteligencia artificial puede hacernos ver cosas como tendencias de mercado que nosotros no vemos.

Productividad de ventas

Un representante de ventas se beneficia porque puede acceder a los clientes que son más potenciales a comprar gracias a que la inteligencia artificial puede predecir, basado en los datos históricos, las mejores ventas. Un ejecutivo de ventas que cargó la información en un CRM, gracias a la inteligencia artificial, puede actualizar lo que cargó por un email que recibió. La inteligencia artificial puede actualizar esto en el CRM.

Servicio de atención al cliente

La inteligencia artificial puede leer emails y distribuirlos a los agentes correspondientes basado en la clasificación de casos de consultas pasados, evitando este trabajo a los agentes y haciendo que se enfoquen en casos difíciles. También, si un cliente está en contacto con un agente, la inteligencia artificial puede sugerir y generar soluciones o respuestas para ayudar al agente. Con la ayuda de un chatbot que usa la inteligencia artificial para entender lo que dice el cliente, se le puede responder a un cliente y evitarle el trabajo a un agente, ya que el cliente quiere autoservirse.

Industria minorista y comercio

Se puede usar la inteligencia artificial, basada en datos históricos, para sugerir productos cuando se compran productos que se pueden llevar juntos. La inteligencia artificial puede mostrar el sitio solo con los productos más relevantes para el cliente y también se puede predecir o medir cómo interactúan con su sitio los clientes.