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27 diciembre 2017

Convertir los datos en dinero: 4 formas de crear valor

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La Inteligencia Artificial (IA) puede considerarse la bombilla eléctrica del siglo XXI, algo que pronto será un hecho. Lo más probable es que termine aplicándose en cada sector, puesto que ya está siendo utilizada tanto por start-ups gestionadas por emprendedores individuales, como por gigantes como Google. No escasean las ideas para aplicaciones, que abarcan desde la prevención del fraude hasta la detección del cáncer y desde la personalización de la experiencia del cliente hasta el crecimiento de cultivos. Incluso aquellas empresas que no tienen ventajas tecnológicas desean formar parte del revuelo publicitario que comporta la IA y aprovechar algunas de las oportunidades creadas. He aquí cuatro formas de unirse a la revolución, desde mejorar tu negocio mediante la ciencia de datos hasta convertir la IA en tu actividad principal.

Mejora tu negocio actual

No es obligatorio crear un nuevo negocio en torno a la IA, pero puedes potenciar tus ventas u optimizar procesos incorporando las ideas que aporta el concepto de Big Data. La mayor parte de las empresas recopilan numerosos flujos de información para utilizarlos en sus sistemas de BI. No todos son susceptibles de ser considerados Big Data, pero algunos pueden combinarse con datos ya existentes para lograr una nueva perspectiva sobre aquello que los clientes desean, necesitan o prefieren, como explican los expertos de la empresa consultora en ciencia de los datos InData Labs .

1 Utiliza los datos de los que ya dispones

Algunas empresas están literalmente rodeadas de datos maravillosos, que están almacenados a causa de los requisitos de conformidad o simplemente se encuentran al alcance de su mano. Un ejemplo simple de esto último es el metraje de los circuitos cerrados de televisión en las tiendas o el registro de las recetas de las farmacias. Habitualmente, dichos datos se graban por razones de seguridad o para garantizar los pagos, pero pueden resultar aún más valiosos.

En el ejemplo de la cámara de seguridad, los datos adecuadamente etiquetados y categorizados pueden marcar la diferencia a la hora de mapear los movimientos de los clientes y crear un mapa de los lugares que suscitan interés. Esto podría indicar al equipo de gestión de la tienda dónde debe situar los productos o qué zonas son más proclives a experimentar hurtos. Las recetas pueden utilizarse para crear bases de datos con interacciones y los medicamentos más eficaces respecto a cada enfermedad. También podrían utilizarse para evitar efectos cruzados y mejorar la distribución de los presupuestos sanitarios.

Los datos adecuadamente etiquetados y categorizados pueden marcar la diferencia / Imagen: Pixabay

Para obtener dinero a partir de los datos en primer lugar hay que elaborar un listado de las fuentes de datos que uno tiene a su disposición. Hay que tener un enfoque abierto y tener en cuenta tanto los datos tabulados como los datos de formato libre, como es el caso de las revisiones de cliente, las grabaciones de llamadas y el metraje. Piensa en formas de utilizar los datos como hicieron estas empresas cuando comenzaron a analizar las llamadas representativas de sus clientes para mejorar el conocimiento de sus ventas.

2 Transformar modelos de negocio

La creación de nuevos modelos de negocio o la modificación de modelos existentes constituye una de las aplicaciones más interesantes de la IA y supone una razón suficiente para adoptarla. Lógicamente, la automatización y las nuevas ideas pueden mejorar espectacularmente el resultado de una empresa ahorrando tiempo y dinero, pero los directores generales deben mirar más allá. Habría que acercarse más a nuevas formas de realizar viejas tareas de manera más inteligente, impulsadas por los datos. Los mejores ejemplos están relacionados con las finanzas, el transporte y la agricultura.

Por ejemplo, la lA puede modificar completamente los procesos relacionados con las auditorías financieras y la detección del fraude. Una empresa que proporcione estos servicios puede reemplazar el trabajo de los auditores al tiempo que también se reduce espectacularmente el tiempo y el tipo de trabajo.

La lA puede modificar completamente los procesos relacionados con las auditorías financieras y la detección del fraude /Imagen: Pexels, creative commons CCO

De forma similar, en el caso de la agricultura, los modelos impulsados por datos y la analítica predictiva pueden dictar los tipos de cultivos a realizar o bien pueden ayudar a gestionar las reclamaciones de seguros una vez que se haya producido un evento meteorológico adverso. La logística puede avanzar muchísimo desde la planificación mediante lápiz y papel, pudiendo beneficiarse de la planificación de rutas dinámicas y la aplicación dinámica de precios basada en la demanda (de manera similar a como Uber realiza el transporte de pasajeros).

3 Crear nuevas herramientas de IA

Lógicamente, la mejor forma de construir una empresa en torno a la IA es ofrecer herramientas y servicios en este sector de actividad para otros. Según la nueva Spending Guide de IDC, el mercado para negocios que habitualmente han pagado por servicios de uso está creciendo casi exponencialmente y se espera que alcance los 47.000 millones de dólares estadounidenses en 2020. La tendencia general es que una vez que una startup ha definido su producto central y comienza a resultar atractiva, sea adquirida por alguno de los gigantes como IBM, Google u otros. Cada uno de los jugadores está intentando ocupar una posición central en el sector de la Inteligencia Artificial y esta es una situación win-win-win (startup-gran empresa-usuario).

El dinero “jugoso” pertenecerá a aquellas empresas que sean capaces de dar grandes saltos adelante en pos de la inteligencia autónoma, donde ya no resulte necesaria la intervención, la supervisión o la calibración efectuada por seres humanos.

4 Los datos constituyen la nueva moneda

Puesto que los datos constituyen la materia prima a partir de la cual se alimentan los algoritmos de IA, pronto resultarán más valiosos que las monedas tradicionales. La información puede ser la piedra angular de los nuevos negocios o bien puede ayudar a extender el alcance de los ya existentes, al tiempo que puede convertirse en un nuevo factor de producción o una nueva clase de capital. No cabe esperar que los datos coticen en el mercado bursátil como cualquier otra materia prima, pero las empresas que inviertan en este recurso ciertamente tendrán una ventaja competitiva.

Jasmine Morgan

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