La carrera por la adopción de herramientas de data analytics e inteligencia artificial está en marcha y cada vez más organizaciones quieren participar de ella.
Según el reporte The state of AI 2024 de McKinsey, el 78% de los líderes empresariales afirma que sus compañías utilizan esta tecnología en al menos una función empresarial, frente al 72% que lo hacían a principios de 2024 y el 55% del año anterior.
A medida que se intensifica la presión por la implementación, surgen algunos interrogantes: ¿dónde conviene centrar las inversiones? ¿Cómo pueden la IA y el data analytics beneficiar a mi organización?
En este artículo, nos proponemos explicar 6 casos de uso concretos a través de los cuales el despliegue de iniciativas de inteligencia artificial y análisis de datos pueden impulsar el crecimiento organizacional.
¿Cómo obtener ventajas competitivas a través de IA y data analytics?
¿Se necesita optimizar el rendimiento de las ventas o mejorar la atención al cliente? ¿Hay inconvenientes con la cadena de suministro? IA y data analytics pueden ser la respuesta a estos inconvenientes. A continuación desarrollamos 6 casos de uso:
Aumento del rendimiento de las ventas
Los datos de ventas pueden decirnos qué está pasando, pero no dan cuenta del porqué, es decir, no revelan cuáles son los motivos que dan lugar a determinado escenario.
Entender las razones que se esconden tras el éxito o el fracaso de cada venta es crucial para no perder oportunidades. Muchas empresas ven sus ingresos, pero les falta una visión profunda para entender qué factores impulsan el cierre de un acuerdo o para predecir la fuga de clientes.
Aquí es donde la inteligencia artificial marca la diferencia. Gracias al análisis de datos y la IA es posible analizar registros históricos para identificar los factores clave del éxito en ventas. El aprendizaje automático va más allá, prediciendo resultados futuros para que puedan anticipar riesgos y priorizar las mejores oportunidades.
Además, la IA generativa personaliza la capacitación para cada vendedor y descubre oportunidades de venta cruzada o adicionales que antes pasaban desapercibidas.
Los resultados hablan por sí solos: los equipos de ventas que usan IA tienen 1.3 veces más probabilidades de aumentar sus ingresos.
Optimización de la experiencia de los clientes
Hoy en día, los clientes esperan respuestas y soluciones instantáneas. Esto presiona a los equipos de soporte para que brinden un servicio más rápido y preciso.
Sin embargo, las consultas complejas y el alto volumen de tickets —a los que a menudo se suma el uso de sistemas obsoletos—, frustran tanto a los colaboradores como a los clientes, reduciendo la calidad del servicio.
Al integrar IA y analítica en las plataformas de atención al cliente, las organizaciones pueden resumir rápidamente información relevante de chats y comentarios de clientes. Esto permite a los agentes ofrecer soporte preciso al instante.
Además, el aprendizaje automático predice problemas habituales basándose en interacciones pasadas, permitiendo el abordaje proactivo de las inquietudes.
Combinar data analytics e inteligencia artificial permite una comunicación personalizada y automatizada y hace posible una atención al cliente predictiva, donde los equipos pueden anticipar problemas antes de que ocurran.
Fortalecimiento del supply chain
Las cadenas de suministro enfrentan constantes interrupciones originadas por diversos motivos, como conflictos geopolíticos, escasez de mano de obra y climas extremos. Estos factores, lejos de ser inocuos, aumentan los costos y retrasan las entregas.
¿Cómo hacer para sortear con éxito estos obstáculos? Utilizando inteligencia artificial y data analytics. Gracias a los análisis predictivos y datos conectados, la IA da visibilidad instantánea de toda la cadena, permitiendo anticipar interrupciones y actuar rápidamente para mitigar el riesgo.
Además, la IA optimiza toda la cadena de suministro. Permite una gestión de inventario más inteligente al prever demandas, agiliza el procesamiento de pedidos y mejora las rutas de entrega en tiempo real.
También impulsa la sostenibilidad con seguimiento de emisiones y optimiza operaciones de almacén, reduciendo desperdicios y excesos.
Reducción de las cancelaciones y aumento de la eficiencia operativa
Las cancelaciones inesperadas, ya sean de turnos médicos o de ventas, no solo desorganizan agendas, sino que también generan pérdidas de ingresos y desperdicio de recursos.
Para reducir el riesgo, las organizaciones necesitan ser capaces de predecir y mitigar estas interrupciones. Nada mejor que el análisis predictivo basado en IA para lograrlo.
Su utilización permite examinar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y tendencias en los comportamientos de usuarios y clientes para predecir cancelaciones, identificando factores clave, como inasistencias previas, comportamiento de reserva, e incluso variables externas como el clima o el tráfico.
Con esta información, las empresas pueden cubrir proactivamente los espacios vacíos, optimizar horarios para citas específicas y ajustar la dotación de personal, preservando así ingresos y manteniendo la fluidez de las operaciones.
Además, la IA simplifica la gestión de documentos y datos, mejora la asignación de recursos y facilita el mantenimiento proactivo, aumentando la eficiencia general de las operaciones.
Fomento del compromiso de los empleados
La capacitación personalizada es vital para retener el talento. Sin embargo, una buena parte de las organizaciones utilizan programas de formación genéricos que dejan a los trabajadores, tanto nuevos como antiguos, desatendidos.
¿La consecuencia? Una mayor rotación de personal y un menor crecimiento a largo plazo.
Felizmente hay solución. La IA generativa transforma la experiencia del empleado ofreciendo programas de capacitación personalizados que se adaptan al estilo y ritmo de aprendizaje individual.
Al usar datos no estructurados, como comentarios y evaluaciones, esta tecnología crea procesos de onboarding dinámicos y a medida, impulsando un mayor compromiso desde el primer día de trabajo. De hecho, el 68% de las organizaciones ya usan IA en su onboarding.
La combinación de ambas tecnologías permite también diseñar estrategias personalizadas de participación y retención a largo plazo, aumentar la productividad con asistentes virtuales que agilizan tareas y navegación en sistemas complejos, proporcionar desarrollo profesional inteligente y propiciar una gestión proactiva de la rotación.
Optimización de campañas de marketing en tiempo real
Hoy en día, el marketing exige información rápida y accionable. Sin acceso a datos de performance en tiempo real, no es posible optimizar campañas y mucho menos lograr resultados significativos.
La inteligencia artificial y el análisis de datos son pilares clave para recabar datos instantáneos, procesarlos, obtener insights de ellos y utilizarlos para personalizar las campañas.
Por ejemplo, la IA generativa puede evaluar cómo reacciona la audiencia a una campaña en desarrollo, identificando contenido de bajo rendimiento o temas que resuenan para potenciarlos.
Los profesionales de marketing pueden usar esta información para ajustar estrategias de segmentación, mensajes o reasignar presupuestos a los canales más exitosos. Y, lo más importante: pueden hacerlo sobre la marcha, es decir, en tiempo real.
Además, la inteligencia artificial optimiza las estrategias de marketing en todo el recorrido del cliente, permitiendo la personalización a escala, la segmentación de audiencia avanzada, la reducción predictiva de la pérdida de clientes, el perfeccionamiento de la puntuación de leads y la conversión y la optimización dinámica de precios.
Qlik, partner clave para transformar datos e inteligencia artificial en resultados
Como vimos, al optimizar los flujos de trabajo, mejorar la experiencia de los colaboradores y desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento, la IA redefine la forma en la cual las organizaciones operan.
Ahora bien, muchos de ellos reconocen su potencial, pero no saben cómo desplegar una estrategia que la incluya.
El primer paso es identificar los desafíos clave del negocio, buscar un partner tecnológico con expertise y experiencia e implementar herramientas que permitan obtener valor, como Qlik.
Se trata de una solución de Business Intelligence que combina IA y aprendizaje automático con un motor asociativo para facilitar el análisis y la toma de decisiones basadas en data.
Qlik está diseñado para que todos los miembros de una organización, sin importar su nivel técnico, puedan tomar decisiones basadas en datos y actuar con información impulsada por IA.
Su propósito es claro: aumentar el valor comercial de los datos, ofreciendo experiencias más rápidas y mejoradas a usuarios y clientes y, al mismo tiempo, descubriendo nuevas oportunidades de negocio.
La solución cuenta con el motor de análisis Qlik, que a diferencia de los motores tradicionales basados en consultas, indexa y asocia libremente los datos, proporcionando una velocidad y una capacidad de descubrimiento de información inigualables.
Así, permite explorar los datos sin limitaciones, revelando relaciones y patrones que otros sistemas no pueden proporcionar.
La inteligencia artificial de Qlik permite trabajar de manera inteligente y sin esfuerzo:
- IA generativa. Las búsquedas ya no ofrecen resultados de bajo valor. Gracias a la IA de Qlik, los usuarios pueden hacer preguntas y obtener respuestas generadas por IA con enlaces directos a las fuentes originales.
- IA predictiva. Brinda la posibilidad de transformar datos históricos en predicciones y de tomar decisiones informadas para impulsar los resultados.
- IA agéntica. Ofrece respuestas personalizadas generadas por inteligencia artificial para tomar decisiones mejores y más rápidas.
¿Listo para impulsar el crecimiento de tu negocio gracias a la IA y el data analytics? ¡Hablemos!