7 mitos de la inteligencia artificial en las empresas

(15 minutos de lectura)

Pocas tecnologías han generado tantas expectativas como la inteligencia artificial.

Cada semana aparecen nuevos modelos, nuevas herramientas y nuevos titulares que prometen transformar industrias enteras. Según McKinsey & Company, la IA ya está siendo utilizada de forma creciente en múltiples sectores y se está convirtiendo en una capacidad estratégica para mejorar productividad, conocimiento de cliente y toma de decisiones.

Sin embargo, cuando hablamos con directivos de banca y retail seguimos escuchando muchas de las mismas preguntas:

¿La IA sustituirá a las personas?
¿Es realmente fiable?
¿Solo sirve para grandes empresas?
¿Necesito millones de datos?
¿No es todo esto una moda pasajera?

La realidad suele ser mucho más interesante y mucho menos extrema que lo que sugieren algunos titulares.

En este artículo repasamos algunos de los mitos más habituales que encontramos en proyectos de ventas, marketing y fidelización, y analizamos qué puede aportar realmente la IA a las organizaciones.

Mito 1: «La IA va a sustituir a los equipos comerciales»

Probablemente sea el mito más extendido.

La realidad es que la IA no vende.

La IA no negocia.

La IA no construye relaciones de confianza.

La IA no comprende completamente los matices humanos ni el contexto emocional de una conversación comercial.

Lo que sí puede hacer es ayudar a los equipos comerciales a ser más eficaces.

Por ejemplo:

Priorizar los clientes con mayor potencial.
Detectar oportunidades de venta.
Recomendar productos relevantes.
Identificar riesgos de abandono.
Reducir tareas administrativas.

En otras palabras:

La IA no sustituye a los buenos comerciales. Hace más productivos a los buenos comerciales.

De hecho, recientemente un directivo de una entidad financiera cliente de Bionline nos comentaba que, aunque la IA tendrá un papel cada vez más relevante, el crecimiento futuro de la banca seguirá dependiendo en gran medida de la calidad de la relación entre gestores y clientes. La diferencia es que esos gestores dispondrán de mucha más información y mejores herramientas para asesorar.

Esta visión coincide con la de McKinsey & Company, que identifica como una de las principales oportunidades de la IA en banca la mejora de la experiencia del cliente y la capacidad de los profesionales para ofrecer un asesoramiento más personalizado apoyado por tecnología.

Mito 2: «La IA toma decisiones sola»

Otra idea muy habitual es pensar que la IA sustituye completamente el criterio humano.

La realidad es muy distinta.

La IA realiza recomendaciones.

Las decisiones siguen siendo humanas.

Una analogía sencilla es la de un GPS:

El GPS propone una ruta, pero puede equivocarse. Puede no conocer todo el contexto. Puede necesitar supervisión. Y, en última instancia, quien decide es el conductor.

Con la IA ocurre exactamente lo mismo: su función es aportar información adicional para mejorar la calidad de las decisiones.

La responsabilidad sigue siendo de las personas.

Mito 3: «Necesito millones de datos para utilizar IA»

Muchas empresas creen que necesitan enormes volúmenes de datos, asociados habitualmente al concepto de Big Data, para empezar a utilizar inteligencia artificial.

En realidad depende del caso de uso.

Muchas organizaciones ya disponen de datos muy valiosos:

Históricos de clientes.
Transacciones.
Campañas.
Datos de navegación.
Información de CRM.
Interacciones comerciales.

El problema suele ser otro.

No suele faltar información.

Suele faltar integración, estrategia y capacidad para convertir esos datos en conocimiento accionable.

Es exactamente la misma reflexión que compartíamos en nuestro artículo de primeros de septiembre: la mayoría de las empresas tienen más datos de los que creen y extraen menos valor del que podrían.

Mito 4: «La IA solo sirve para grandes empresas»

Hace algunos años esta afirmación podía tener cierta lógica.

Hoy ya no.

La democratización tecnológica ha reducido enormemente las barreras de entrada.

Actualmente organizaciones medianas pueden utilizar:

IA generativa.
Recomendadores de productos.
Segmentación predictiva.
Modelos de abandono.
Sistemas de personalización.

Sin realizar inversiones multimillonarias.

Tanto Deloitte como McKinsey & Company destacan que la adopción de IA se está extendiendo rápidamente y que el verdadero reto ya no es acceder a la tecnología, sino identificar los casos de uso que generen valor para el negocio.

Nuestra experiencia demuestra que organizaciones con unos pocos miles o decenas de miles de clientes ya pueden obtener un elevado valor mediante modelos predictivos, siempre que dispongan de información histórica suficiente y relaciones recurrentes con sus clientes.

Mito 5: «La IA es infalible»

Éste es probablemente el mito más profundo y uno de los más peligrosos.

Existe una idea implícita según la cual, si la IA no acierta siempre, entonces no sirve.

La realidad es exactamente la contraria.

El comportamiento humano no es perfectamente predecible

Pensemos en dos clientes aparentemente idénticos.

Uno puede contratar un producto financiero porque acaba de recibir una herencia. Otro puede descartarlo porque está planteándose cambiar de vivienda.

Dos consumidores pueden recibir exactamente la misma oferta comercial de su retailer y reaccionar de forma completamente distinta, uno porque vio recomendaciones en redes y otro porque vio el producto en el lineal.

Muchas de estas decisiones están influenciadas por factores que ninguna organización conoce completamente.

Por tanto, ningún algoritmo puede predecirlas con precisión absoluta.

Lo importante no es acertar siempre

Lo importante es acertar más veces.

Cuando una organización realiza acciones comerciales sin IA suele utilizar:

Reglas de negocio.
Segmentaciones simples.
Experiencia histórica.
Intuición experta.

Y esas aproximaciones también se equivocan.

La diferencia es que normalmente no medimos cuánto.

La IA permite combinar miles de variables simultáneamente e identificar patrones imposibles de detectar manualmente.

Un ejemplo sencillo

Imaginemos una campaña comercial.

Sin apoyo de IA:

10.000 clientes impactados.
400 ventas.
Conversión = 4%.

Ahora introducimos un modelo predictivo capaz de identificar los clientes con mayor propensión de compra.

La campaña vuelve a ejecutarse:

10.000 clientes impactados.
2000 ventas.
Conversión = 20%.

La IA sigue equivocándose.

Todavía hay 8.000 clientes que no compran.

Pero la decisión comercial genera cinco veces más resultados.

Y eso produce un enorme impacto económico.

De hecho, tanto en banca como en retail es habitual observar incrementos de conversión de varias veces respecto a segmentaciones tradicionales cuando los modelos predictivos están correctamente construidos y alineados con el caso de uso.

La verdadera medida del éxito

La pregunta correcta no es:

¿La IA acierta siempre?

La pregunta correcta es:

¿Tomamos mejores decisiones con IA que sin ella?

Si la respuesta es sí, la organización:

Incrementa ventas.
Reduce esfuerzo comercial.
Mejora la experiencia del cliente.
Aumenta la relevancia de sus ofertas.

Y eso es precisamente lo que buscamos.

Mito 6: «La IA y la personalización son invasivas»

En banca y retail escuchamos esta preocupación con frecuencia.

Sin embargo, en nuestra opinión existe una confusión importante.

Lo invasivo no es la personalización.

Lo invasivo es la irrelevancia.

Por ejemplo:

Ofrecer productos que no interesan.
Lanzar campañas genéricas.
Enviar comunicaciones fuera de contexto.

Eso sí genera rechazo.

Por el contrario, cuando las recomendaciones son útiles y relevantes, la percepción suele ser muy distinta.

McKinsey & Company señala que el 71% de los consumidores espera experiencias personalizadas y que el 76% se siente frustrado cuando las empresas no las ofrecen.

Cuando una organización demuestra que comprende las necesidades de un cliente, normalmente mejora la experiencia y fortalece la relación.

Mito 7: «La IA es una moda pasajera»

Probablemente sea el error estratégico más peligroso.

La IA ya forma parte de:

La banca.
Los seguros.
El retail.
El ecommerce.
La logística.
El marketing.
La atención al cliente.

McKinsey & Company estima que la IA generativa tiene potencial para generar entre 200.000 y 340.000 millones de dólares anuales de valor en el sector financiero, mientras que numerosas organizaciones ya están utilizándola para mejorar productividad, experiencia de cliente y eficiencia operativa.

La cuestión ya no es:

¿Se utilizará IA?

La cuestión es:

¿Cómo puede utilizarse para generar ventaja competitiva?

Qué NO puede hacer la IA

Para poner las expectativas en perspectiva, también conviene recordar qué limitaciones siguen existiendo.

La IA no puede::

Crear confianza automáticamente.
Comprender completamente el contexto humano.
Sustituir una estrategia empresarial.
Resolver procesos mal diseñados.
Corregir mágicamente datos de baja calidad.
Garantizar resultados perfectos.
Conocer mejor al cliente que una organización que no recoge información relevante.

Cómo vemos la IA en Bionline

En Bionline no vemos la IA como una tecnología para sustituir personas.

La vemos como una herramienta para ayudar a las organizaciones a:

Conocer mejor a sus clientes.
Tomar mejores decisiones.
Personalizar sus propuestas.
Construir relaciones más relevantes y duraderas.

Nuestro objetivo nunca es implantar algoritmos por implantar algoritmos.

Nuestro objetivo es generar impacto en negocio.

Porque tal vez el mayor mito sobre la IA sea pensar que se trata de una cuestión tecnológica.

En realidad, es una cuestión de negocio.

Las organizaciones que más valor obtendrán no serán necesariamente las que tengan más algoritmos.

Serán las que mejor entiendan a sus clientes y utilicen la tecnología para ofrecer experiencias más relevantes, más útiles y más humanas.

Porque el futuro no consistirá en sustituir personas por inteligencia artificial.

Consistirá en combinar la inteligencia artificial con la inteligencia humana para tomar mejores decisiones.

Mitos y realidades de la IA comercial: qué puede hacer realmente (y qué no) por las empresas