{"id":3872,"date":"2024-08-23T06:49:49","date_gmt":"2024-08-23T06:49:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=3872"},"modified":"2024-08-23T06:49:50","modified_gmt":"2024-08-23T06:49:50","slug":"ai-data-preparation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/ai-data-preparation\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 cualquier proyecto deber\u00eda empezar como un proyecto de datos"},"content":{"rendered":"\n

El 77%<\/a> de los responsables de la toma de decisiones empresariales afirm\u00f3 recientemente que teme perderse las ventajas de la inteligencia artificial generativa para sus empresas. Muchas empresas han puesto el turbo para no quedarse atr\u00e1s. Esperan poder disfrutar de las ventajas que promete la IA, como una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida, mayor eficiencia operativa y una mejora de la satisfacci\u00f3n de los clientes. Pero \u00bfest\u00e1n pasando por alto la preparaci\u00f3n de los datos y yendo demasiado deprisa?\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Lanzar proyectos de IA sin asegurarse de que una organizaci\u00f3n est\u00e1 lista es arriesgado. De hecho, nuevos estudios muestran que una preparaci\u00f3n adecuada de los datos es la acci\u00f3n individual m\u00e1s importante<\/a> que puedes realizar si quieres implementar la IA generativa con \u00e9xito. Esto se debe a que, si entrenas tus modelos de IA con datos deficientes, los resultados ser\u00e1n poco precisos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Para comprender c\u00f3mo y por qu\u00e9 sucede esto, hemos recopilado tres casos de uso hipot\u00e9ticos en los que los datos se han preparado tanto de forma efectiva como no efectiva para ver su impacto en el \u00e9xito de la IA.<\/p>\n\n\n\n\n\n

El \u00e9xito de la IA depende de la preparaci\u00f3n de los datos: tres casos de uso<\/h2>\n\n\n\n

1. La IA mejora la eficiencia<\/h3>\n\n\n\n

Imaginemos un equipo de ventas en una empresa tecnol\u00f3gica. Les llamaremos \u00abFuturix Dynamics\u00bb. Han limpiado y normalizado<\/a> todos los datos almacenados en su herramienta de gesti\u00f3n de las relaciones con los clientes (CRM). Esta preparaci\u00f3n de los datos garantiza perfiles de clientes precisos e interacciones de ventas bien documentadas. Cuando lanzan nuevas funciones de IA para su CRM, la IA eval\u00faa los datos existentes y les proporciona informaci\u00f3n pr\u00e1ctica sobre candidatos potenciales y oportunidades de venta. Es m\u00e1s, puede generar correos electr\u00f3nicos para los representantes de ventas y ofrecerles res\u00famenes de las llamadas cada vez que interact\u00faan con un cliente. Como resultado, su equipo pasa menos tiempo tecleando y m\u00e1s tiempo cerrando acuerdos, lo que impulsa su eficiencia de ventas de manera significativa.<\/p>\n\n\n\n

En HumanisTek Inc., una marca tecnol\u00f3gica competidora, los directivos implementan la IA sin haber preparado debidamente los datos. El CRM se llena de contactos desactualizados y datos de ventas incoherentes. Como resultado, la plataforma de IA a menudo sugiere candidatos irrelevantes porque se basa en informaci\u00f3n desactualizada sobre clientes. Esto provoca que se pierdan oportunidades y genera frustraci\u00f3n en el personal de ventas, que est\u00e1 constantemente corrigiendo los errores en los datos. Los representantes de ventas tambi\u00e9n tienen que dedicar mucho tiempo a revisar los correos electr\u00f3nicos generados por IA<\/a>, ya que muchas veces son incorrectos. Por eso, la eficiencia que promete la IA no se cumple.<\/p>\n\n\n\n

2. La IA mejora la precisi\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

En HelpDeskers, <\/strong>una empresa de servicio de atenci\u00f3n al cliente, una buena preparaci\u00f3n de los datos implica que su sistema de IA comprende y categoriza correctamente las consultas de los clientes. Esta empresa tiene un tiempo de resoluci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido y un servicio altamente personalizado. Adem\u00e1s, el sistema de IA puede identificar problemas espec\u00edficos a medida que surgen (a trav\u00e9s de un aumento de las llamadas, por ejemplo), porque las fuentes de datos est\u00e1n completas y se actualizan con regularidad. Por tanto, ofrece al equipo la informaci\u00f3n que necesita para abordar de forma proactiva los problemas y mejorar la satisfacci\u00f3n general de los clientes. Los informes generados por IA permiten que los equipos de gesti\u00f3n sepan qu\u00e9 temas est\u00e1n generando m\u00e1s llamadas. De esa forma, pueden tomar buenas decisiones relacionadas con la formaci\u00f3n y el personal para el centro de llamadas.<\/p>\n\n\n\n

En contraposici\u00f3n, QuickFixing <\/strong>no prioriza la limpieza de los datos. Las llamadas no se codifican correctamente en el sistema y no se realiza un seguimiento de los temas junto con la fecha y la hora de las llamadas. Dado que los datos est\u00e1n incompletos y a veces son imprecisos, la IA no puede contextualizar las quejas de los clientes. El equipo de atenci\u00f3n al cliente no obtiene la informaci\u00f3n que necesita sobre los problemas m\u00e1s frecuentes, por lo que puede actuar de forma proactiva ni est\u00e1 preparado para resolverlos. Esto no solo resulta frustrante para los clientes, sino que, a largo plazo, puede generar estrategias empresariales err\u00f3neas. Los equipos de gesti\u00f3n no pueden ver con claridad la evoluci\u00f3n en tiempo real de estos problemas, por lo que toman decisiones basadas en informaci\u00f3n imprecisa.<\/p>\n\n\n\n

3. La IA explora de forma r\u00e1pida la informaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Trendists, una empresa de investigaci\u00f3n de mercado, cuenta con un analista de datos especializado que se asegura de que todos los datos que alimentan su sistema de IA son actuales y completos. Como resultado, la IA proporciona informes din\u00e1micos y detallados que reflejan de manera precisa los cambios en el mercado y el comportamiento de los clientes. Estos informes permiten al analista ofrecer recomendaciones estrat\u00e9gicas a los gestores para que la empresa se mantenga a la vanguardia de las tendencias del mercado.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, en Static Analytics, Ltd., otra empresa de investigaci\u00f3n de mercado, la informaci\u00f3n que alimenta el sistema suele estar desactualizada. Su analista de datos tiene que lidiar con un sistema de IA que no es capaz de proporcionar previsiones precisas ni recomendaciones relevantes. Esto significa que no pueden proporcionar al gestor la informaci\u00f3n en tiempo real necesaria para tomar decisiones fundamentadas, por lo que la empresa se quedar\u00e1 por detr\u00e1s de la competencia.<\/p>\n\n\n\n

Los datos son el activo estrat\u00e9gico m\u00e1s importante y es fundamental para que la IA ofrezca buenos resultados. Sin embargo, para ser consciente del potencial de tus datos y descubrir las ventajas de las iniciativas de IA, debes adoptar una mentalidad que los ponga en el centro y priorizar su preparaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Gu\u00eda de inicio r\u00e1pido para la preparaci\u00f3n de datos<\/h2>\n\t\t\t

Empieza a mejorar la calidad de los datos desde el principio y aprende a usar Einstein Trust Layer. Desc\u00fabrelo en Trailhead, la plataforma gratuita de aprendizaje online de Salesforce.<\/p>\n\t\t\t\n\n

Mejora tus datos<\/a><\/div>\n\n\t\t<\/div>\n\t\t
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M\u00e1s de 1900 puntos<\/div>\n\t\t\t
Trail<\/div>\n\t\t\t

Prepara tus datos para la IA<\/p>\n\t\t\t

<\/p>\n\t\t\t

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Los datos son el activo estrat\u00e9gico m\u00e1s importante. No dejes que tu equipo se tope con una preparaci\u00f3n inadecuada.<\/p>\n","protected":false},"author":152,"featured_media":3873,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"sf_justforyou_enable_alt":true,"optimizely_content_id":"4002464e0bfb4b328d1fbdaebe834fa1","post_meta_title":"","ai_synopsis":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"sf_topic":[164,24,98,198,154],"sf_content_type":[],"blog":[453,454,482,553,566],"coauthors":[118],"class_list":["post-3872","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","sf_topic-generative-ai","sf_topic-digital-transformation","sf_topic-data-culture","sf_topic-salesforce-platform","sf_topic-data-visualization","blog-data-culture","blog-digital-transformation","blog-salesforce-platform","blog-data-visualization","blog-generative-ai"],"yoast_head":"\nPor qu\u00e9 cualquier proyecto deber\u00eda empezar como un proyecto de datos | Salesforce<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La preparaci\u00f3n de los datos es el paso m\u00e1s importante para conseguir buenos resultados con la IA. 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