Shimoku

Cuando pensamos en Inteligencia Artificial (AI), pensamos en películas de ciencia ficción y androides, pero las aplicaciones en la ciencia real van más allá

“La revolución industrial sustituyó gran parte del músculo que ponían personas y animales por máquinas para fabricar calzado, por ejemplo. Estamos en una nueva revolución industrial, y esta va a sustituir una parte importante del trabajo intelectual de las personas. Como aquella revolución industrial, esta va a crear nuevos trabajos, extinguir otros, pero, sobre todo, iremos hacia una coexistencia entre personas y máquinas en el trabajo de oficina, igual que en las fábricas encontramos a personas operando sobre máquinas”, augura Sergi Ortiz Rodríguez, cofundador y CEO de Shimoku, que ofrece soluciones de AI dirigidas a usuarios de marketing y ventas para la predicción de comportamientos de clientes y/o prospects y predecir todo el su ciclo de vida. “Shimoku ayuda desde la predicción de conversión de los clientes potenciales (leads) hasta la predicción del valor de vida medio, la predicción retorno de inversión, la de la rotación y pérdida de clientes, la venta cruzada, o la personalización de descuentos, entre otras”, especifica.
    

Supongamos por un momento…

El CEO nos pone un ejemplo. “Imagínate que tienes 1000 leads sobre los que operar y sabes que tu conversión es del 10%. ¿Cuáles son los 100 que van a convertirse en clientes? Si conocieras esta respuesta podrías ahorrar el 90% del tiempo. Además, ¿hay patrones que esté ignorando cruzando la información de mi CRM y mis bases de datos para poder convertir un 15% en lugar de un 10%? Estas preguntas las contesta la AI y permiten generar miles de euros de rentabilidad a empresas medianas, y centenares de miles o incluso millones a grandes empresas”.
Y es que en la compra y uso de un servicio intervienen decenas y centenares de variables, pero todas gravitan en torno a 3 o 4 conceptos muy simples: el cliente, el servicio o producto, el proceso de compra y, ocasionalmente, su uso.
Para cliente puede haber decenas de variables: desde cuando se suscribió al servicio, qué edad tiene o en qué código postal vive. Para servicio, igualmente hay factores que lo definen: precio, que problemas cubre, si es físico, si es de uso diario u ocasional, etc. Para proceso de compra, podríamos preguntarnos si se hizo una oferta, si fue una compra online o hubo omnichannel, o cuánto tiempo llevó la toma de decisión. Finalmente, referente a uso: ¿ha comunicado alguna incidencia el cliente? ¿O con qué frecuencia hace uso del servicio?
Esto es en lo que destaca la AI: en buscar patrones que permiten micro-segmentar y personalizar soluciones. Cruza todas estas variables y genera un algoritmo que aprende de nuevos casos sin tener que rehacerlo. “Es como tener una sala con decenas de analistas buscando patrones 24/7/365. En un CRM típico hay entre 50-100 factores que se registran en el proceso de compra (fechas, magnitudes, comentarios, etc.). La AI tiene la capacidad de estudiar todos y cada uno de los casos para aprender y personalizar soluciones creativas. Con esto ya estamos consiguiendo reducir más de un 20% la carga de trabajo de equipos comerciales”, asegura Sergi Ortiz.
    

El futuro de la AI y el nuestro

“Existe mucha rumorología respecto a que la AI va a acabar con el trabajo e, incluso, que nos va a deshumanizar. Sin embargo, hay que considerar varios hechos. Primero, la AI requiere de datos para aprender y en los negocios todos los datos no están disponibles, ni estarán en las bases de datos, ni siquiera en los emails y conversaciones. Por lo tanto, la capacidad de absorber todo el conocimiento de una organización para tomar decisiones con un contexto global como las personas no es algo que vaya a ser remplazado en las próximas décadas. Para ello, se requiere que la máquina pueda tener una experiencia humana completa, y no solo en el contexto de oficina, ya que muchas ideas las tenemos o conversamos fuera del trabajo”.
El CEO también nos explica que la AI no requiere necesariamente de cantidades ingentes de datos para generar valor tal y como se suele creer, con miles de registros ya supera la capacidad de análisis de las personas, y se están comenzando a crear sistemas que contienen casi todos los datos existentes de internet (chatGPT, por ejemplo). Por lo tanto, su ritmo de avance en los próximos años va a quedar coartado al de la experiencia humana y el tiempo de generación de nueva información que sucede en esa experiencia. “Pensemos en la robotización de las fábricas. Hoy vamos a la robotización de las oficinas con personas que trabajan mano a mano con sistemas integrados en su ordenador y que consiguen que las acciones de las personas tengan un impacto muy superior, el resto es ficción. Donde seguro estaremos en pocos años es en que el trabajo de oficina lo harán personas y máquinas, y las empresas que no apuesten por esta coexistencia van a perder rentabilidad”, concluye Sergi Ortiz Rodríguez, cofundador y CEO de Shimoku.
    

No son milagros, son números

“La AI no es que sepa, sino que hace apuestas y acierta más que las personas porqué tiene más capacidad de analizar en menos tiempo. No se puede acertar siempre, y quién diga lo contrario, miente. Vale la pena remarcar que en Shimoku siempre decimos que la AI no es una máquina de hacer milagros: del coche autónomo, por ejemplo, no se espera que reduzca la siniestralidad a cero, pero si salva la mitad de las vidas que se pierden en carretera, ya será la campaña por una conducción segura más efectiva de la historia. Un sistema de AI no va a acertar el 100% de las veces, pero nos encontramos, incluso en el caso de grandes marcas, que podemos aumentar sus conversiones sistemáticamente por encima del 9%”.