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Inteligencia Artificial y Data Driven: cómo explotar su potencial


Business Intelligence

La inteligencia artificial se volvió una aliada imprescindible a la hora de recoger y analizar data, pero para lograr una óptima estrategia data driven se necesita algo más...

El siglo XXI se ha caracterizado por un desarrollo tecnológico sin precedentes que a diario suma nuevas innovaciones a una velocidad vertiginosa. El mundo se convirtió en un entorno altamente conectado y volátil, y solo se necesita un smartphone para que las personas, como si de una versión digital de Hansel y Gretel se tratara, dejan hasta el más mínimo rastro de su paso por internet. 

Gracias a esta huella cibernética, las empresas pueden obtener hasta los más mínimos datos que requieren de los clientes de forma casi automática y en tiempo real. Y este fenómeno provocó que las marcas se lanzaran en una frenética carrera por conseguir la mayor cantidad de datos tanto de sus consumidores, como de potenciales clientes.

Por este motivo, en las últimas décadas se puso en boga el concepto de data driven, es decir, incorporar el análisis de la data en el desarrollo de los procesos con la finalidad de optimizar el crecimiento del negocio. Pero además, la integración de nuevas tecnologías, como el Big Data, el Internet de las Cosas o la Inteligencia Artificial, llevó a un nivel más alto la capacidad de las compañías de aprovechar la data, lo que generó nuevos roles y retos para la industria. 

Sin embargo, pese a que hubo un crecimiento tecnológico traducido en la implementación de nuevas herramientas para recopilar y analizar los datos, lo cierto es que en un corto o mediano plazo, las compañías se percataron que se necesita mucho más que un gran volumen de datos para generar una efectiva estrategia data driven. 

Debido a esto, convertirse en una “Data Driven Company” se instaló como una tendencia durante el 2021 para las empresas que trabajan en retail, y se estima que en los próximos años, más compañías se sumen a este concepto. 

Y es que es innegable que generar un programa en el que sus principales directrices se basen en la data, facilitando y optimizando la toma de decisiones; y cuyos resultados son modernizar y potenciar el crecimiento de las marcas, resulta sumamente atractivo en un hábitat tan competitivo como el retail.

 

¿Data Driven o Data Informed?

Y si bien, el término Data Driven ha ido ganando presencia en los últimos años, un nuevo concepto, Data Informed, está sumándose a la discusión sobre la importancia de la data a la hora de tomar decisiones en las empresas.

¿Cuál es la diferencia entre ambos? De acuerdo al sitio Juicer Marketing, Data Informed es “utilizar los datos para ampliar nuestro conocimiento. Sin embargo, y a diferencia de una empresa data driven, las empresas data informed son informadas por esos datos y no dirigidas por ellos”. 

El cofundador y director ejecutivo de la plataforma BI Mode Analytics, Derek Steer, en la columna “¿Qué significa ser un líder Data Driven?” explicó que existe una clara diferencia entre adoptar una estrategia Data Driven y una Data Informed, y que bastan solo dos preguntas para dilucidar en qué vereda estás: 

  1. ¿Tomas decisiones de acuerdo a los datos que obtienes y no de la forma que lo haces normalmente? Ser un líder Data Driven requiere escuchar continuamente las pruebas y hacer más preguntas. A veces, las respuestas confirmarán tus hipótesis, pero en otros casos pueden sorprenderte. Si rara vez te encuentras tomando una decisión diferente a la que tomarías en primera instancia, es probable que estés usando los datos para reafirmar tu propio punto de vista. Y si bien, existen situaciones en las que debes tomar decisiones basándote en tu experiencia e intuición omitiendo la data, también deberían existir aquellos casos en que los datos te hagan cambiar de parecer.

  2. ¿Utilizas los datos de forma selectiva, solo en casos en los que apoyan tu argumento? Algunas compañías han establecido que las decisiones se apoyen netamente en datos. Y aunque esto puede ser una práctica potente, de igual manera puede crear un incentivo en el que los datos se utilicen para justificar una medida que se pensaba implementar de todas maneras, siendo usados de manera selectiva para apoyar un punto de vista en lugar de ser un medio para llegar a la verdad. Recuerda que las mejores empresas son aquellas que utilizan la data para comprender un fenómeno, no para apoyar un argumento en concreto. 

El experto cierra su análisis señalando, “independiente si eres Data Driven o Data Informed, la data debe considerarse como el punto de partida para una exploración adicional en lugar de ser la meta. Resulta prudente preguntarse ‘¿Qué significan realmente estos datos? ¿Qué deberíamos hacer al respecto?’ Como líder empresarial, al considerar la data como un medio y no como un fin, logrará obtener el mayor beneficio”. 

 

El rol de la Inteligencia Artificial en el uso de la data

Como se mencionó con anterioridad, la irrupción de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, trajo consigo nuevos desafíos en el crecimiento de las compañías, considerando además la gran influencia que puede tener la IA en el desarrollo de una estrategia basada en los datos.

¿Pero qué se entiende por utilizar la inteligencia artificial en un sistema data driven? Lo cierto es que no se trata solamente de implementar puntos de venta autónomos y futuristas, robots que asistan a las personas o góndolas interactivas, soluciones que no están al alcance de todas las empresas, sino más bien utilizar herramientas que permitan analizar grandes volúmenes de datos para generar información de valor que facilite la predicción de futuros acontecimientos comerciales.

Gracias a la aplicación del enfoque Data Driven Retail, es posible identificar tendencias, anticiparse a la demanda de un producto en particular, darle un mejor enfoque a las actividades de marketing e incrementar las ventas; todo esto, a través del uso de herramientas que faciliten la predicción de las ventas de cada local, alertando a los proveedores de forma eficaz y en tiempo real. 

Existen plataformas de Business Inteligence, como InStoreView, que te permiten aprovechar esas oportunidades específicas para crear una ventaja competitiva, al minimizar los quiebres (agote) de stock o reduciendo los overstock, lo que a la larga, reducir las pérdidas, aumentar las ventas y potenciar tu crecimiento. 


Isabel Arrieta 12 de noviembre, 2021

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