La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el panorama de las ventas B2C, transformando la manera en que las empresas interactúan con sus clientes y aprovechan los datos para impulsar sus estrategias. En la era digital actual, los datos se han convertido en el activo más valioso para las empresas orientadas al consumidor, permitiéndoles comprender mejor las preferencias, comportamientos y necesidades de sus clientes. La IA Generativa, una tecnología emergente en este campo, está abriendo nuevas posibilidades para analizar y utilizar estos datos de manera más efectiva. Desde la personalización de experiencias de compra hasta la predicción de tendencias de mercado, la IA Gen está demostrando ser una herramienta poderosa para convertir datos en estrategias accionables.
Los casos de uso de la IA Generativa en el análisis de datos B2C son diversos y prometedores. Por ejemplo, algunas empresas están utilizando esta tecnología para generar descripciones de productos más atractivas y personalizadas, mientras que otras la emplean para crear campañas de marketing altamente segmentadas basadas en el análisis de sentimientos en redes sociales. Además, la IA Gen está ayudando a las empresas a optimizar sus inventarios y cadenas de suministro mediante la predicción precisa de la demanda.
Este tema fue desarrollado por Carlos Picazo, profesor de Data Science e Inteligencia Artificial Generativa en MIOTI, en una pasada conferencia online en colaboración con MIOTI, quien destacó el papel central del Data Science como una disciplina que permite a las empresas responder preguntas clave mediante el análisis de datos. Explicó que en el entorno B2C existen dos tipos principales de datos: los estructurados, como tablas y estadísticas fácilmente analizables, y los no estructurados, que incluyen correos electrónicos, vídeos, interacciones en redes sociales y música. Subrayó que, aunque los datos no estructurados están en constante crecimiento, las organizaciones suelen centrarse más en los estructurados, debido a las dificultades técnicas para procesar y extraer valor de los primeros. Esta limitación, afirmó, puede llevar a una pérdida de oportunidades estratégicas.
El ponente señaló que son algoritmos diseñados para crear contenido original a partir de datos de entrenamiento. Indicó que estas herramientas han evolucionado para producir no solo texto, sino también imágenes, audio, vídeos y código, convirtiéndose en una tecnología transversal con aplicaciones amplias. También hizo hincapié en que los errores son parte inherente del funcionamiento de la IA, ya que estos modelos aprenden continuamente de sus fallos, lo que los hace cada vez más precisos.
Picazo dedicó una parte importante de su intervención a los retos asociados a los modelos de IA. Mencionó las “alucinaciones”, donde los modelos generan respuestas incorrectas pero semánticamente convincentes, y la falta de consistencia en las respuestas, especialmente problemática en temas que requieren precisión, como leyes o educación. Además, señaló que el conocimiento de estos modelos está limitado al dataset con el que fueron entrenados, y que su sensibilidad a cambios en los prompts puede producir resultados significativamente diferentes con mínimas modificaciones en la formulación de las instrucciones.
Carlos explicó en detalle el concepto de prompt, describiéndolo como las instrucciones que se dan al modelo para guiar sus respuestas. Subrayó que la calidad de las respuestas depende en gran medida de la claridad y precisión del prompt. Para ayudar a los asistentes a formular mejores prompts, compartió una estructura recomendada que incluye contexto claro, objetivos bien definidos y ejemplos específicos, factores esenciales para maximizar el valor de las herramientas de IA.
El ponente también explicó cómo la IA Generativa puede convertirse en una aliada estratégica para los negocios B2C. Destacó su capacidad para procesar lenguaje natural y generar contenido basado en datos, lo que permite a las empresas no solo analizar grandes volúmenes de información, sino también traducir esos análisis en acciones concretas. Presentó siete aplicaciones prácticas que ejemplifican este potencial:
Puede analizar comentarios de clientes, reseñas, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y encuestas para identificar opiniones y sentimientos generales hacia tus productos o servicios. Esto permite detectar tendencias, problemas recurrentes y áreas de oportunidad para mejorar la experiencia del cliente.
La IA generativa puede procesar grandes volúmenes de datos de clientes (edad, ubicación, historial de compras, interacciones previas, etc.) y generar código en python necesario para entrenar algoritmos de IA que nos sirvan para identificar patrones y sugerir segmentos más precisos. Todo ello permite personalizar las estrategias de marketing y mejorar las tasas de conversión.
Puede generar textos persuasivos y personalizados para correos electrónicos, anuncios, descripciones de productos y otros canales de comunicación.
Utilizando datos históricos, puede predecir patrones de compra futuros, tasas de abandono o clientes con potencial para programas de fidelización. Esto ayuda a optimizar el inventario, las promociones y las estrategias de retención.
La IA Generativa puede tomar datos complejos y generar informes visuales o textos explicativos fáciles de entender. Simplifica la toma de decisiones al proporcionar insights claros y prácticos.
Analizar puntos críticos en el recorrido del cliente y sugerir mejoras específicas para aumentar la satisfacción.
Permite simular el impacto de decisiones comerciales, como cambios en precios o campañas publicitarias, para prever sus resultados. Esto minimiza riesgos y optimiza estrategias.
Además, destacó que los modelos fundacionales, como los que emplean herramientas como ChatGPT, son ejemplos de IA Generativa diseñada para adaptarse a múltiples tareas. Explicó que estos modelos generalistas han sido entrenados con grandes cantidades de datos y pueden ajustarse para aplicaciones específicas con intervención mínima. Sin embargo, insistió en que la calidad de los resultados sigue dependiendo de la habilidad del usuario para formular instrucciones precisas.
Carlos Picazo es un optimista digital, emprendedor, inversor y Business Angel. También es Co-Fundador y líder de Estrategia y Finanzas en Unlimiteck Company Builder. Picazo es, además, CTO y Co-Fundador de NexiumCS, una empresa española especializada en estrategias de shopper marketing e inteligencia comercial, adquirida por Nielsen Holdings N.V.
