¿Qué es la IA para pymes?

Caylin White , Editorial Lead y Growth Manager, Salesforce

La inteligencia artificial (IA) ya se ha generalizado y no ha dejado de hacer crecer los negocios. A decir verdad, está ganando impulso. Según el último informe "Small and Medium Business Trends Report" de Salesforce, el 75 % de las pymes ha invertido en IA de alguna forma. Y un tercio la ha implementado por completo en su negocio. La IA es hoy una puerta de acceso para conectar con los clientes y mantener el interés en las empresas.

Y si usted no lo ha hecho ya, no se preocupe: aquí analizamos las soluciones IA para pymes, con sus ventajas e inconvenientes, y explicamos cómo elegir las tecnologías adecuadas.

Las mejores herramientas de IA para pymes ayudan a realizar las tareas rutinarias que consumen tiempo y recursos, ya que están diseñadas para reproducir determinadas capacidades de la inteligencia humana, como el procesamiento de información y la toma de decisiones.

Las pequeñas y medianas empresas (pymes) pueden utilizar la IA para automatizar diversas tareas, crear agentes de IA que mejoren la experiencia del cliente mediante chatbots avanzados, personalizar campañas de marketing con IA generativa y optimizar sus operaciones.

Aunque, en las pymes, la implementación de la IA suele ser a menor escala que en las grandes empresas, su impacto puede ser considerable. Por ejemplo, con el sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM) adecuado, es posible instalar un chatbot gratuito para atender a los clientes.

Muchas pymes tienen poco personal de informática, si es que lo tienen. En esos casos, la IA puede ayudar a reducir problemas, sobre todo en cuestiones como la supervisión de procesos y software, ayudando a los equipos pequeños con tareas menores y haciendo un trabajo más eficiente en general.

Con el avance de la IA, todo será cada vez más sencillo, y para las pymes supone grandes ventajas:

Según nuestro estudio, el 48 % de las pymes ha observado un impacto significativo de la IA en la experiencia del cliente , ya que permite responder más rápido a sus necesidades en los distintos canales y resolver las incidencias casi en tiempo real.

Los agentes de IA son un buen ejemplo. Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, estos agentes se entrenan para responder preguntas frecuentes utilizando grandes conjuntos de datos. Cuantos más datos, mejores serán los resultados iniciales, pero estas herramientas también pueden seguir aprendiendo a medida que interactúan con los clientes.

Además, cuando las herramientas de IA se integran con bases de datos de los CRM, las pymes pueden analizar las interacciones con los clientes y crear ofertas y mensajes personalizados para distintos segmentos. Esto hace que se sientan valorados y refuerza su fidelidad a largo plazo.

Según la encuesta del Small Business and Entrepreneurship Council (SBE), el 76 % de las pequeñas empresas afirma que, con la IA, pueden centrarse en tareas de mayor valor estratégico , como el desarrollo de nuevos productos o servicios o la creación de campañas de marketing segmentadas, lo que se traduce en un aumento de la productividad. Normalmente, esto se consigue automatizando las tareas manuales o repetitivas.

Tomemos como ejemplo la recopilación y verificación de datos de los clientes. En lugar de que los equipos dediquen tiempo y recursos a introducir y comprobar los datos manualmente, la IA puede automatizar estas tareas y mejorar la precisión general.

La IA también puede ayudar a reducir los costes operativos automatizando tareas que no requieren intervención humana directa, como la introducción de datos, las consultas rutinarias de atención al cliente, la programación de citas y el seguimiento. La IA es una opción especialmente rentable para proyectos de análisis de datos a gran escala, ya que trabaja a todas horas, comete menos errores y se puede configurar para ofrecer resultados específicos.

Gracias al auge de la IA generativa, las pymes pueden utilizar herramientas de IA para crear contenido de marketing, ventas, productos y blogs más rápido que nunca. La IA generativa combina modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para responder preguntas sencillas.

Por ejemplo, las empresas pueden usar la IA generativa para redactar correos electrónicos de marketing, obtener ideas para temas del blog o mejorar sus operaciones. Eso sí, la IA es más eficaz con tareas simples y estandarizadas. Un uso excesivo puede reducir la participación de los consumidores, ya que el contenido generado por IA puede volverse repetitivo y predecible. Para mantener una voz y una perspectiva únicas, es fundamental que el contenido creado con IA sea supervisado por personas.

Las herramientas de IA están diseñadas para potenciar los procesos existentes, por lo que no basta con configurarlas y olvidarse de ellas. Las pymes deben desarrollar estrategias de negocio con IA que aborden las necesidades actuales, los posibles problemas de integración y la formación de los empleados. Estas son algunas recomendaciones para implementar la IA:

Para maximizar el retorno de la inversión (ROI) con la IA, comience por determinar en qué aspectos puede suponer un antes y un después en su empresa. Con casos de uso bien definidos, podrá centrarse en buscar herramientas diseñadas para satisfacer esas necesidades.

La influencia del entorno empresarial tiene un papel importante en la adopción de la IA. Muchas empresas se apresuran a implementarla sin un plan claro, lo que hace que, en ocasiones, no comprendan ni aprovechen plenamente las herramientas de las que disponen.

Puesto que la transformación digital es ya una condición indispensable para que las pymes prosperen, es tentador asumir que las herramientas de IA funcionarán a la perfección junto con las soluciones existentes. Sin embargo, no siempre es así.

Si utiliza software específico o desarrollado a medida, por ejemplo, es posible que no esté diseñado para interactuar con herramientas de IA, que requieren conectividad continua y realizan consultas de datos de forma constante. Para evitar problemas, es importante tener en cuenta los posibles puntos de fricción e investigar qué herramientas pueden integrarse con su software actual.

En el caso de tener herramientas heredadas o soluciones desarrolladas a medida, es posible utilizar una API personalizada , es decir, una interfaz de software que hace posible la comunicación entre dos o más programas informáticos. Lo más recomendable es hacer esto antes de poner en marcha las herramientas de IA para evitar problemas habituales como la pérdida o la falta de datos.

Por último, las empresas deben formar a los empleados para utilizar herramientas de IA , de modo que aprendan los aspectos operativos básicos y las pautas de uso. Desde el punto de vista operativo, las pymes deben involucrar al personal antes de poner las herramientas en funcionamiento. Se les deben explicar las funciones principales, tanto las que interactúan con las herramientas existentes como las que son completamente nuevas.

También es necesario establecer normas claras para el uso de la IA, especialmente en lo que respecta a los datos de los clientes. Los equipos deben saber qué datos se pueden utilizar, cómo se pueden emplear y qué hacer con ellos una vez terminado el análisis.

Aunque la inteligencia artificial para pymes ofrece grandes ventajas, también puede conllevar ciertas dificultades.

A medida que crece el uso de la IA, sigue habiendo preocupación sobre la privacidad de los datos, aunque en menor grado. Puesto que la personalización es fundamental para los clientes, las pymes deben recopilar datos personales para crear una experiencia memorable. La mayoría de los consumidores están dispuestos a compartir estos datos si se les indica con claridad qué datos se recopilarán, cómo se utilizarán y si se compartirán con terceros.

El 41 % de las pymes que utilizan IA sigue considerando la seguridad una de las principales preocupaciones en torno a esta tecnología . Por eso, las empresas deben priorizar la gobernanza de la IA, la explicabilidad y el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, la California Consumer Privacy Act (CCPA) y otras regulaciones para proteger la información sensible.

Las soluciones IA para pymes pueden analizar gran cantidad de datos para identificar similitudes y patrones, lo que permite a las pymes diseñar campañas de publicidad y ventas personalizadas. Sin embargo, si las herramientas de IA sufren ataques, los ciberdelincuentes podrían acceder a información protegida de los consumidores, lo que obligaría a las empresas a notificar las brechas de seguridad y dañaría la confianza de los clientes. Para evitar este problema, las pymes deben asegurarse de que las herramientas de IA estén dentro del alcance de las herramientas de seguridad existentes, y que todos los datos gestionados por la IA estén anonimizados y cifrados siempre que sea posible.

Según la encuesta del SBE Council, el 85 % de las pymes considera que el gobierno debe encontrar un equilibrio entre la regulación y la innovación en materia de IA . Sin embargo, actualmente, el mercado de la IA está demasiado fragmentado e impide una estandarización generalizada. Por ello, las pymes deben confiar en sus proveedores de IA para garantizar que las herramientas cumplan los requisitos de tratamiento y protección de datos establecidos en normativas como el RGPD y la CCPA.

Aunque la inteligencia artificial para pymes ofrece grandes ventajas, también puede conllevar ciertas dificultades.

Según nuestro estudio, el 68 % de los clientes cree que los avances en IA hacen que las empresas deban ser de fiar. Puesto que la personalización es fundamental para los clientes, las pymes deben recopilar datos personales para crear una experiencia memorable. La mayoría de los consumidores están dispuestos a compartir estos datos si se les indica con claridad qué datos se recopilarán, cómo se utilizarán y si se compartirán con terceros.

Según la encuesta del SBE Council, el 85 % de las pymes considera que el gobierno debe encontrar un equilibrio entre la regulación y la innovación en materia de IA. Sin embargo, actualmente, el mercado de la IA está demasiado fragmentado e impide una estandarización generalizada. Por ello, las pymes deben confiar en sus proveedores de IA para garantizar que las herramientas cumplan los requisitos de tratamiento y protección de datos establecidos en normativas como el RGPD y la CCPA.

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