{"id":4371,"date":"2024-04-02T13:53:14","date_gmt":"2024-04-02T13:53:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=4371"},"modified":"2024-04-02T13:59:17","modified_gmt":"2024-04-02T13:59:17","slug":"ia-data-preparation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/ia-data-preparation\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 cada proyecto de IA deber\u00eda comenzar como un proyecto de datos?"},"content":{"rendered":"\n

El setenta y siete por ciento de los tomadores de decisiones empresariales recientemente han informado que temen perder los beneficios de la inteligencia artificial generativa para sus empresas. No queriendo quedarse atr\u00e1s, muchas empresas est\u00e1n avanzando a toda marcha. <\/p>\n\n\n\n

Esperan aprovechar los beneficios que la IA promete, como una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida, un aumento en la eficiencia operativa y una mejor satisfacci\u00f3n del cliente. Pero \u00bfestar\u00e1n ignorando la preparaci\u00f3n de datos y avanzando demasiado r\u00e1pido?<\/p>\n\n\n\n

Hay un riesgo al lanzar proyectos de IA sin garantizar que tu organizaci\u00f3n est\u00e9 lista. De hecho, nuevas investigaciones muestran que una buena preparaci\u00f3n de datos es la acci\u00f3n m\u00e1s importante que puedes tomar si deseas implementar con \u00e9xito la IA generativa. <\/p>\n\n\n\n

Esto sucede porque, al entrenar sus modelos de IA con datos mal estructurados, los resultados producidos ser\u00e1n imprecisos.<\/p>\n\n\n\n

Para entender c\u00f3mo y por qu\u00e9 ocurre esto, hemos delineado tres casos de uso hipot\u00e9ticos de preparaci\u00f3n de datos eficaz e ineficaz y el impacto en el \u00e9xito de la IA.<\/p>\n\n\n\n

La preparaci\u00f3n de datos conduce al \u00e9xito de la IA: tres casos de uso<\/h2>\n\n\n\n

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

Imagina un equipo de ventas en una empresa de tecnolog\u00eda, llam\u00e9mosla “Din\u00e1mica Futurix”. Han limpiado y normalizado todos los datos almacenados en su herramienta de gesti\u00f3n de relaciones con el cliente (CRM). Esta preparaci\u00f3n de datos garantiza perfiles de clientes precisos e interacciones de ventas bien documentadas. <\/p>\n\n\n\n

Cuando lanzan nuevas capacidades de IA para su CRM, la IA eval\u00faa los datos existentes y proporciona informaci\u00f3n sobre posibles clientes potenciales y oportunidades de venta adicionales. Mejor a\u00fan, puede generar correos electr\u00f3nicos para los representantes de ventas y proporcionar res\u00famenes de llamadas automatizados cada vez que interact\u00faan con un cliente. <\/p>\n\n\n\n

Como resultado, su equipo pasa menos tiempo escribiendo y m\u00e1s tiempo cerrando acuerdos, aumentando significativamente su eficiencia de ventas.<\/p>\n\n\n\n

En “HumanisTek Inc.”, una empresa tecnol\u00f3gica competidora, la administraci\u00f3n se apresura a implementar la IA sin una preparaci\u00f3n adecuada de los datos. Su CRM est\u00e1 lleno de contactos desactualizados y datos de ventas inconsistentes. <\/p>\n\n\n\n

Como resultado, su plataforma de IA a menudo sugiere clientes potenciales irrelevantes basados en informaci\u00f3n desactualizada del cliente, lo que lleva a oportunidades perdidas y a empleados de ventas frustrados que constantemente tienen que corregir errores de datos. <\/p>\n\n\n\n

Los representantes de ventas tambi\u00e9n tienen que pasar mucho tiempo revisando los correos electr\u00f3nicos generados por la IA, ya que a menudo son incorrectos, por lo que la eficiencia prometida por la IA nunca se realiza.<\/p>\n\n\n\n

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

En “HelpDeskers”, una empresa de servicio al cliente, una buena preparaci\u00f3n de datos significa que su sistema de IA comprende y categoriza correctamente las consultas de los clientes. Tienen tiempos de resoluci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos y un servicio altamente personalizado. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, el sistema de IA puede identificar problemas espec\u00edficos a medida que surgen (a trav\u00e9s de un aumento en las llamadas, por ejemplo), porque las fuentes de datos son completas y se actualizan regularmente. Luego, proporciona al equipo la informaci\u00f3n necesaria para abordar proactivamente los problemas y mejorar la satisfacci\u00f3n general del cliente. <\/p>\n\n\n\n

Los informes generados por la IA permiten a la gerencia saber qu\u00e9 temas est\u00e1n generando m\u00e1s llamadas, para que puedan tomar buenas decisiones sobre el escalonamiento y la capacitaci\u00f3n para el centro de llamadas.<\/p>\n\n\n\n

En contraste, “QuickFixing” no prioriza la limpieza de datos. Las llamadas no se codifican correctamente en el sistema, y no est\u00e1n rastreando los temas de las llamadas junto con la fecha y la hora de la llamada. Como los datos son incompletos y a veces imprecisos, la IA no puede contextualizar las quejas de los clientes. <\/p>\n\n\n\n

El equipo de servicio no recibe la informaci\u00f3n necesaria sobre problemas en tendencia, por lo que no pueden ser proactivos o estar preparados para resolverlos. Esto no solo frustra a los clientes, sino que tambi\u00e9n, a largo plazo, puede resultar en estrategias comerciales equivocadas. <\/p>\n\n\n\n

Como la gerencia no puede ver claramente la evoluci\u00f3n de estos problemas en tiempo real, toman decisiones basadas en insights imprecisos.<\/p>\n\n\n\n

3. La IA revela conocimientos<\/h3>\n\n\n\n

“Trendists”, una empresa de investigaci\u00f3n de mercado, tiene un analista de datos dedicado que garantiza que todos los datos alimentados en su sistema de IA sean actuales y completos. Como resultado, la IA proporciona al analista informes din\u00e1micos y perspicaces que reflejan con precisi\u00f3n los cambios en el mercado y el comportamiento del cliente. <\/p>\n\n\n\n

Estos informes permiten al analista hacer recomendaciones estrat\u00e9gicas a su gerente, manteniendo a su empresa 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 proporcionada al sistema a menudo est\u00e1 desactualizada. Su analista de datos ahora est\u00e1 lidiando con un sistema de IA que no puede proporcionar pron\u00f3sticos precisos y recomendaciones relevantes. <\/p>\n\n\n\n

Y esto significa que no pueden proporcionar al gerente los conocimientos en tiempo real necesarios para tomar decisiones informadas, haciendo que la empresa se quede atr\u00e1s de sus competidores.<\/p>\n\n\n\n

Trabaja tus datos de manera estrat\u00e9gica.<\/h2>\n\n\n\n

Los datos son tu activo estrat\u00e9gico m\u00e1s importante, y son fundamentales para el \u00e9xito de la IA. Pero para realizar el potencial de tus datos, y ver los beneficios de tus iniciativas de IA, necesitas liderar con una mentalidad orientada a los datos y priorizar la preparaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Conoce la Data Cloud y comprende c\u00f3mo organizar toda tu base de datos de manera estrat\u00e9gica:<\/p>\n\n\n\n

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Conociendo el Data Cloud<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Obt\u00e9n una visi\u00f3n completa de cada cliente con perfiles unificados. Activa momentos en tiempo real de forma integrada entre canales y departamentos, todo esto con la plataforma CRM n\u00famero 1 del mundo.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tVer demostraci\u00f3n<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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