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En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una aliada clave para los negocios, permitiéndoles conocer y obtener insights valiosos de sus clientes para impulsar sus resultados de forma significativa. Sin embargo, lidiar con sus complejidades podría representar un reto, así que es importante contar con la orientación adecuada.

Para conocer más sobre el poder de la IA en los negocios, contamos con la presencia de Iván Videla, Director Advanced Analytics & Senior Engagement Leader para Decision Point Latinoamérica.

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Entrevista a Iván Videla, Director Advanced Analytics & Senior Engagement Leader para Decision Point Latam

3:37 Para los despistados, ¿Qué es Decision Point y cuál es su propuesta de valor?

En Decision Point nos gusta definirnos como un think tank, para todo lo que tiene que ver con el proceso de transformación digital de la empresa. Nos gusta, principalmente, todo lo que hay a través del mundo del Revenue Growth Management. Realizamos análisis para ofrecerle a nuestra empresa y colegas, ayuda e información valiosa. 

Para las empresas con las que trabajamos, nos gusta asociarnos, convertirnos en un partner estratégico y no sólo prestar un servicio de consultoría. Esta cercanía y conocimiento de nuestros clientes, nos ha ayudado a ir creciendo también en los proyectos y en el portafolio de soluciones que vamos desarrollando con ellos.

 Generalmente, partimos muchas veces con un caso de uso específico en algún país, algo puntual y a partir de ahí empezamos a crecer, desarrollar estas soluciones y explotarlas a lo largo de la región y todo el mercado, ampliando otros casos de uso que hay en la compañía o que necesitan donde podemos ayudar. 

5:26 Hablando del rol de la inteligencia artificial en Latinoamérica ¿Cómo crees que está transformando las estrategias empresariales en la actualidad, sobre todo en el panorama mexicano?

En Decision Point somos una organización nacida en India con operaciones a nivel mundial y clientes en Asia, Europa, Norteamérica y Suramérica. Así, lo que hemos visto a nivel mundial es que la IA, el machine learning y todos los modelos que han ido surgiendo con el tiempo, son modelos. Pero cuando logras poner el entendimiento de negocio, puedes llegar a tener una solución bastante más robusta y mucho mejor desarrollada. La IA, con soluciones como ChatGPT, te permiten un mejor desarrollo, mejor entendimiento de la información y ser más certero en lo que estás haciendo y entendiendo. 

Y ahí puedo pasar por distintos modelos: que te ayudan a entender las promociones, el precio, a tu cliente, a segmentar a tu cliente, cómo dar una propuesta de valor distintiva, que es lo que todos tratan. 

En el contexto mexicano hemos visto que la IA ha entrado con fuerza, con muchas soluciones desde el punto de vista de machine learning, para dar muchas soluciones que están asociadas a este rubro, desde el punto de vista de los modelos. Pero también con otras cosas, como ChatGPT, que te permite tener una conversación con tus datos. 

Tenemos una herramienta llamada Beagle, que te permite conversar con tus datos en tiempo real. Una cosa muy novedosa, por ejemplo, dices, ¿cómo han venido las ventas en los últimos tres meses? Y te busca la información y te da un análisis de lo que está ocurriendo. 

Todos los días aparecen tecnologías y es importante que las empresas se adapten a esto, porque es un mundo que llegó para quedarse, además que te permite sin lugar a dudas llegar a más clientes, lo que se traduce en mayores ingresos.

9:05 ¿Cuál es el papel de Decision Point Latam para hacer entender a sus clientes las complejidades de estas herramientas y cómo les ayudan a afrontarlas?

Han surgido varios desafíos. Por ejemplo, lo que mencionaba anteriormente, el perfil del cliente y cómo ha ido cambiando a lo largo del tiempo. Con la pandemia tuvimos que adaptarnos a hacer todo de manera digital, porque había restricciones de movilidad y eso indudablemente cambió ciertos paradigmas. Cuando se levantaron las restricciones, muchos volvieron a las ventas físicas, pero muchos cambiaron y se quedaron en el panorama digital, con aplicaciones que te llevan cosas a la casa o directamente a las aplicaciones de los eCommerce. 

Surgieron cambios tanto en las preferencias del consumidor, como en las categorías de los productos y las preferencias de las marcas. Con todos estos cambios, ha surgido en las empresas la necesidad de entender a sus clientes y cómo cambió la frecuencia de compra. En este sentido, los nuevos comportamientos los conectó con nuestra herramienta y comprendemos lo que funciona mejor, lo que varía para cada negocio, porque depende de su cliente y de un montón de factores. 

Queremos que las compañías adopten enfoques que se centren en el consumidor usando estas estrategias de revenue growth management, que es el lugar en el que acompañamos a los clientes en esta transformación digital, un proceso en el que algunos de nuestros clientes están dando sus primeros pasos y otros están más avanzados. Tratamos de ser un compañero en esta transformación para entender a su cliente y mejorar todo tipo de cosas. 

11:35 Ya nos platicaste de una solución que ofrecen a través de su consultoría, ¿Qué otras soluciones de inteligencia artificial ofrecen para apoyar a los negocios?

Desarrollamos soluciones a cada empresa de una manera única, siendo así una solución hiper personalizada. Si bien la solución tiene un esquema macro, no vendemos productos o soluciones de anaquel, en la que la empresa debe adaptarse, sino que somos nosotros quienes nos adaptamos a los objetivos y necesidades de nuestros clientes.

Nosotros ofrecemos una solución hiper personalizada. Por ejemplo, en el área de promo, analizamos qué promociones funcionan mejor que otras, así como en el área de pricing, de segmentación de cliente o de optimización de rutas, como la ruta óptima para hacer la distribución de pedidos a repartir a los clientes.

13:46 La data es un eslabón esencial en este proceso. ¿Cómo la inteligencia artificial facilita la toma de decisiones empresariales basadas en datos?

La data se ha vuelto un insumo fundamental y vemos que hay compañías que han explotado esto de una forma espectacular, como Amazon o Walmart. Hay empresas cuyas decisiones están apalancadas en los datos y en el valor que subyace en ellos. El buen uso de la IA y los datos te puede llevar a tener impactos de alrededor de 20%. 

Generalmente, todos los modelos de machine learning tratan de buscar patrones y comportamientos del pasado, con la expectativa de que el pasado es un buen predictor del futuro. Entonces, se trata de identificar cuáles son los buenos patrones. La IA te permite tener un análisis mucho más rápido y tener una capacidad de procesar grandes volúmenes de información. La IA te permite lograr un aumento de valor y para esto, la data es el insumo base. 

17:17 ¿Cuáles son los beneficios más destacados que las empresas pueden obtener al adoptar enfoques basados en datos impulsados por la IA?

Al basar tu enfoque en la IA pasan dos fenómenos y uno es el acceso a la información. Actualmente, hay mucha data disponible, tanto de forma pública como la recolectada por las empresas y que comparten dentro de la organización. En este último caso, existen empresas que no comparten su información con otros departamentos, lo cual es un problema. Aquí, la IA te permite una democratización de datos. 

En el caso de Beagle, que te permite conversar con tus datos, no tienes que tener una expertise técnica. No hace falta que sepas conectar una base de datos y hacer consultas complejas o hacer macros para hacer una pivot table muy compleja, simplemente conversas con tus datos y le preguntas cuáles fueron las ventas del mes pasado, las ventas de hace tres meses, cuál es la proyección de ventas hacia adelante, cuáles son los resultados o el impacto de la promoción que hicimos el mes pasado y demás.

21:01 La adopción de la inteligencia artificial a menudo requiere un cambio cultural en las empresas. ¿Cómo puede facilitarse este cambio y qué obstáculos suelen enfrentar las empresas mexicanas?

La pandemia produjo un cambio de paradigma a esta conversión digital, análisis y entendimiento de lo que viene y hacia dónde queremos ir y se deben discutir qué perfiles se deben contratar, así como las skills que necesitan empezar a cambiar.

Hoy en día, hasta los cargos han evolucionado, por ejemplo, se piden cargos de data scientist o data engineer, pero con conocimientos de IA en procesamiento de lenguaje natural, si se desean hacer soluciones cercanas a ChatGPT. En este sentido, todos los arquitectos de datos, que antes no era un perfil, son estos profesionales que te permiten desarrollar soluciones para procesar grandes volúmenes de información, bien sea en nubes públicas o privadas, y se necesitan ciertas skills que antes no eran comunes. 

Ahora, nosotros proponemos un proceso de transformación digital acompañado con nuestros clientes, que facilite esa adopción de manera sencilla. Muchas veces los ayudamos a buscar los perfiles que necesitan, según su realidad y a dónde quieren llegar a ese punto. 

Para esto, lo primero es trazar un roadmap de hacia dónde queremos ir y en las distintas etapas necesarias se necesitarán distintos perfiles. Si recién estás empezando a trabajar con la data y hacer una segmentación de cliente, no necesitarás un ingeniero experto en IA y chatGPT. Ahí es donde aparece nuestra experiencia para dar una buena recomendación de los perfiles necesarios. 

25:10 ¿Cómo crees que la adopción de la inteligencia artificial puede mejorar la competitividad de una empresa en su industria?

La IA puede sonar muy rimbombante y a veces tratamos de aplicarlo a todo, pero no siempre se puede. Por eso es importante partir por ¿cuál es tu problema de negocio? y ¿Qué es lo que quieres resolver? Una vez que tienes identificado el problema, puedes ver cuál es la herramienta de IA, la solución o qué parte de la IA se puede aplicar para resolverlo.

Uno de los puntos principales que surge, es que puedes hacer análisis de grandes volúmenes de información, lo que te da una gran ventaja competitiva. La IA te permite procesar la información, tener respuestas y resolver respuestas mucho más ágil y cercana al tiempo real en que se presentan.

28:58 Dada la creciente preocupación por la ética en la inteligencia artificial, ¿cómo se asegura Decision Point Latam de que sus soluciones respeten principios éticos?

Generalmente, los datos que usamos para nuestros proyectos son los mismos datos que trae cada empresa de primera fuente, es decir, datos de sus ventas con sus clientes y las ventas que tienen sus clientes con el chopper final, pero esta información no brinda detalles específicos del usuario. 

En Decision Point tratamos siempre de hacer análisis a nivel práctico y hacemos datos potencia de estos datos de venta, lo que es el in sell out de la información, desde los diversos puntos de venta, las auditorías y también a través de fuentes públicas. Siempre tomamos la data de la empresa y de las fuentes públicas, no hay un uso indebido de la información para asegurarnos que sea un uso ético correcto.

Siempre hay un componente de anonimización de los datos. Por ejemplo, en herramientas como un vídeo, que tienes una interacción con estas soluciones tipo ChatGPT, nos aseguramos que la información no quede registrada y que el modelo no esté entrenado con mi información comercial.

33:04 ¿Cuál es la clave para humanizar estas experiencias de IA?

Nuestra solución Beagle te permite conversar con tus datos un poco más fácil, porque es como que hablas con alguien que te devuelve la información de una manera coloquial. No es solo apretar tres botones y que te sale un dato, sino que tratamos de hacerlo de una manera mucho más amable.

Por ejemplo, si yo pregunto a Beagle preguntando por un dato del reporte, gracias a su software en el fondo, te responde de la misma manera que respondería un humano, dándote los datos y explicando cuál fue la situación que hizo que ese dato se diera. Sin embargo, siempre hay un componente muy importante: la parte humana. Siempre hacemos un chequeo y nos mantenemos revisando que las cosas estén de buena manera, que sea una conversación. No se puede desligar al humano y dejar que las máquinas hagan todo, que operen automáticamente. 

37:02 ¿Hacia dónde crees que se dirige el uso de IA en el sector del marketing digital?

El marketing digital permite la recolección de datos y si buscas una silla, te comienzan a aparecer toda clase de opciones de sillas. Con la IA ese tipo de marketing digital se va a personalizar muchísimo más, va a entender mejor tu comportamiento, lo que derivará en una hiper personalización y una segmentación muchísimo mayor, con grupos de personas con comportamientos, características y patrones mucho más específicos.

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