Desde NUESTRA REDACCIÓN reiniciamos curso con un interesantísimo tema que está en boca de todos, en la mente de los líderes empresariales, así como de políticos que tienen que definir programas de acción política, además de consultores, profesores y especialmente muy dedicados últimamente cualquier alumno que esté cursando un postgrado. Es obvio que nos referimos a la IA (Inteligencia Artificial). Como es nuestro estilo, hemos elegido para hoy algunas contribuciones muy destacadas de autores y también compañías y/o consultoras que siempre marcan la dirección de por dónde deben ir las acciones de organizaciones e instituciones, en un momento en el que la disrupción tecnológica no da tregua.
Revolución de la IA: auge de la productividad y más allá
Esta contribución corresponde al equipo de investigación económica de Barclays, que detallamos quiénes son a continuación:
– Christian Keller, que es director de Investigación Económica en Barclays y dirige un equipo global que cubre mercados desarrollados y emergentes. Tiene su base en Londres y se incorporó a Barclays en 2007 procedente del Fondo Monetario Internacional (FMI), donde había trabajado en programas con economías de mercados emergentes en Europa, América Latina y Asia. Se graduó con un doctorado en Economía de la Universidad de Colonia, Alemania, y posee una maestría conjunta en Economía y Finanzas de la Universidad de Colonia y HEC, París.
– Mark Cus Babic, es un economista del equipo de Investigación Económica Europea de Barclays, con sede en Londres. Sus áreas de especialización son el ciclo económico real de la zona del euro y la cobertura macroeconómica de Alemania. Se incorporó al banco en 2020. Mark posee una maestría con honores en Economía de la Universidad de Edimburgo.
– Akash Utsav, que tambén es economista del equipo de Investigación de Economía Global de Barclays. Se incorporó al banco en 2017 y colabora en notas temáticas sobre macroeconomía global, así como en publicaciones trimestrales. Tiene una maestría en Economía de la University College London (UCL), Londres, Reino Unido, y completó su licenciatura en el Loyola College, Chennai, India.
El mundo opera en una economía digitalizada, pero la tecnología de la información (TI) no ha aportado el impulso a largo plazo que muchos esperaban.
De hecho, el crecimiento de la productividad ha estado en declive desde la década de 2000. En asociación con IBM Institute for Business Value, Barclays Research explora el potencial de la inteligencia artificial para impulsar un auge de la productividad que impulse las economías en el futuro.
Ha aumentado el entusiasmo por la inteligencia artificial «generativa»
Que utiliza modelos informáticos potentes para producir texto, imágenes y otros contenidos de alta calidad, en función de los datos con los que fueron entrenados.
Muchos se preguntan si esta tecnología podría suponer un momento decisivo en la productividad laboral, similar a las invenciones de la máquina de vapor, la electricidad y la computadora personal.
Históricamente, los efectos positivos en la productividad han quedado rezagados con respecto a la invención de nuevas tecnologías, pero nuestros analistas de investigación, que trabajan en colaboración con analistas del IBM Institute for Business Value, ven buenas razones para el optimismo en lo que respecta al potencial de GenAI para impulsar el crecimiento.
Por un lado, la tecnología básica es accesible para un público muy amplio en una infraestructura que ya existe
Un usuario puede dar instrucciones a una herramienta como ChatGPT, el bot desarrollado por OpenAI y lanzado en noviembre de 2022, sin tener que aprender ningún lenguaje de programación especial.
Por otro lado, estas herramientas no se limitan a ninguna tarea, función, problema o sector en particular. Esto las hace utilizables en diferentes disciplinas.
Una vez que un modelo de lenguaje grande se entrena en un cuerpo de texto, por ejemplo, puede resumir un documento legal tan bien como un documento médico o un documento de seguro. Es probable que pocas ocupaciones no se vean afectadas. Como dijo hace varios años Jerry Kaplan, académico de Stanford: “la automatización no ve el color de tu cuello”.
Proporcionar un impulso genuino a la producción de bienes y servicios.
Esos dos atributos básicos –accesibilidad y versatilidad– sugieren que una implementación amplia de GenAI podría encontrar menos obstáculos que los avances tecnológicos anteriores y, por lo tanto, proporcionar un impulso genuino a la producción de bienes y servicios.
Sin embargo, para garantizar que despleguemos todo el potencial de la tecnología de IA y limitemos cualquiera de sus efectos negativos, será necesario implementar la combinación adecuada de políticas, tanto desde el punto de vista regulatorio como a nivel empresarial.
Dos de los mayores desafíos para la economía global en las próximas décadas son, por un lado, el envejecimiento de la población en las economías avanzadas y, por otro, la baja productividad en las economías en desarrollo. La IA podría ayudar en ambos aspectos.
En países como Japón, Alemania e Italia, por ejemplo, las fuerzas laborales se están reduciendo lo suficientemente rápido
Por supuesto, que esto va a requerir grandes saltos en la productividad laboral, solo para mantener los niveles de crecimiento del PIB que prevalecían antes de la pandemia.
Pero esos avances son posibles. Según las estimaciones de nuestros analistas, la mayoría de los países tendrían que alcanzar niveles similares de crecimiento de la productividad laboral a los que lograron entre 1990 y 1994 para recuperar las tasas promedio de crecimiento del PIB anteriores a la COVID en 2033.
En el mundo emergente, el panorama es diferente: las poblaciones en edad de trabajar siguen expandiéndose, en general, y en algunos casos muy rápidamente. Pero los niveles de habilidades y educación tienden a ser limitados, en promedio, en comparación con las economías avanzadas, lo que se manifiesta en un bajo PIB por hora trabajada.
Además, los economistas están observando lo que algunos han descrito como una “desindustrialización prematura”
En la que las naciones en desarrollo ya no experimentan la industrialización que típicamente resultó en grandes ganancias de productividad e ingresos reales, a medida que los trabajadores pasaron de la agricultura a la industria manufacturera.
Sin embargo, con la IA, ese efecto de impulso de la productividad ahora puede ser posible, si esos trabajadores se trasladan a industrias de servicios asistidas por IA. La “servicio-ización” podría asumir el papel que desempeñó la industrialización en el pasado.
El equilibrio entre el potencial de productividad impulsado por la IA y las necesidades sociales y la seguridad
Las políticas que adopten las empresas, las industrias y los reguladores tendrán una gran influencia en la entrega de los beneficios prometidos de la IA y en cómo se distribuirán esos beneficios. El coste también será un factor crítico, ya que la adquisición de datos y capacidad de cómputo (y la energía que requiere) no es barata.
Nuestros analistas sostienen que dos principios rectores son especialmente cruciales en el desarrollo de la IA. El primero es que la tecnología se utilice como complemento de la mano de obra, en lugar de como sustituto de ella.
Una encuesta reciente del IBM Institute for Business Value indicó que el objetivo primordial de las empresas es permitir un enfoque más acentuado en talentos exclusivamente humanos como la creatividad, las habilidades sociales e interpersonales y la empatía. En ese contexto, las habilidades críticas incluyen la gestión del tiempo, la capacidad de priorizar y la afinidad por trabajar en equipo.
En segundo lugar, es vital que las políticas fomenten la difusión de la IA en toda la economía
Es probable que la regulación en torno al acceso a los datos para capacitar o implementar tecnología especializada desempeñe un papel crítico, y es necesario abordar cuestiones relacionadas con la seguridad, la privacidad y la ética.
Nuestros analistas se sienten alentados por iniciativas como la AI Alliance, una red global de empresas tecnológicas, universidades, organizaciones sin fines de lucro y grupos gubernamentales que se han unido para, en sus palabras, “maximizar responsablemente los beneficios para las personas y la sociedad en todas partes”.
Nuevos modelos de negocios y flujos de trabajo
Las oportunidades que ofrece la IA parecen amplias. Sin embargo, es probable que para aprovechar plenamente sus beneficios se requiera una respuesta muy humana: un esfuerzo colaborativo de las industrias y los reguladores, y una reinvención total de los modelos de negocios y los flujos de trabajo.
Cómo la IA puede impulsar la productividad y dar impulso al crecimiento
Esta contribución corresponde a la sección de investigación de Economía y Mercados de JPMorgan Bank. Los responsables son Joe Seydl, Senior Markets Economist y Jonathan Linden Executive Director, Senior U.S. Equity Strategist
Los optimistas dicen que la IA es una revolución. Los escépticos responden que es una burbuja.
Creemos que el impacto de la IA podría ser verdaderamente transformador, como analizamos en nuestras Perspectivas de mitad de año para 2024. El camino que tenemos por delante es incierto, pero hay fuerzas poderosas que podrían impulsarla.
En este artículo, aplicamos la perspectiva de un economista a una cuestión que está en el centro del debate entre optimistas y escépticos: ¿cómo podría afectar la IA a la economía en general?
Entre las preguntas que abordamos:
– ¿Qué aumento de productividad podría generar la IA? ¿Y con qué rapidez podría llegar?
– ¿Qué puestos de trabajo podrían verse desplazados y cómo podrían responder los responsables políticos?
– ¿La IA será inflacionaria o desinflacionaria?
– ¿Cuál será el ritmo de adopción corporativa?
Junto con una perspectiva macro sobre el potencial de la IA, y en particular de la IA generativa, también consideramos las perspectivas de invertir en esta poderosa tendencia.
Aunque las valoraciones de las acciones de IA han tenido un buen desempeño, no vemos señales de una burbuja.
Y si bien las empresas relacionadas con la IA representan ahora una proporción relativamente alta del mercado estadounidense en general, no creemos que la concentración del mercado sea necesariamente motivo de preocupación.
En resumen, puede encontrar una amplia gama de oportunidades de inversión relacionadas con la IA que considerar ahora y en los próximos años.
Productividad y crecimiento: ¿cuán pronto, cuán rápido?
Al evaluar las perspectivas económicas de la IA, la productividad es una métrica clave. Un crecimiento más rápido de la productividad permite que la economía crezca más rápidamente y que los niveles de vida aumenten más rápidamente, sin generar presiones inflacionarias excesivas.
La economía estadounidense no ha experimentado ganancias sostenidas de productividad desde la década de 1990. Una repetición de las ganancias de productividad al estilo de la década de 1990 podría marcar el comienzo de una nueva era de crecimiento económico.
Para comprender cómo la IA podría (o no) transformar la economía, consideramos los precedentes históricos.
En su última carta a los accionistas, nuestro presidente y director ejecutivo Jamie Dimon comparó la IA con la máquina de vapor, la electricidad y la computadora personal. Si analizamos esos episodios de innovación tecnológica, vemos que los beneficios de la productividad no aparecen de la noche a la mañana.
La máquina de vapor tardó más de 60 años en ofrecer algún beneficio observable en la productividad de toda la economía
Con cada innovación tecnológica posterior, las ganancias de productividad se produjeron con mayor rapidez.
Si la tendencia se mantiene (y creemos que así será), para finales de la década de 2020, los datos económicos de Estados Unidos podrían mostrar evidencia del aumento de la productividad gracias a la IA. Piénselo de esta manera: la computadora personal tardó 15 años en aumentar la productividad de la economía. La IA podría hacerlo en siete.
El tiempo transcurrido entre la innovación y el crecimiento de la productividad se ha ido acortando
El gráfico describe los años transcurridos desde la innovación hasta el crecimiento de la productividad en el caso de innovaciones como la máquina de vapor, la electricidad, las PC/Internet y la IA
¿Es la IA el equivalente del siglo XXI a la máquina de vapor o la electricidad, cada una de las cuales cambió radicalmente la economía? Probablemente no. Pero creemos que la IA tiene el potencial de ser tan transformadora como la web y la computadora personal, con el potencial de ofrecer incluso más valor económico en los próximos 20 años.
Internet proporcionó un poderoso impulso a la productividad, pero la IA probablemente lo superará
En cuanto al porcentaje de aumento de la productividad laboral en relación con la línea de base sin avances tecnológicos, el gráfico de barras describe el porcentaje de aumento de la productividad macro en relación con la línea de base sin avances tecnológicos
Cuantificación del desplazamiento de puestos de trabajo
Para cuantificar el impacto potencial de la IA, modificamos un marco del Fondo Monetario Internacional (FMI). Concluimos que el impacto de la IA podría ser mucho mayor que los supuestos de productividad incorporados en las proyecciones de agencias gubernamentales como la Oficina de Presupuesto del Congreso.
El FMI identifica qué puestos de trabajo podrían ser potencialmente desplazados por la IA. Suponemos que la mitad de los puestos de trabajo vulnerables en los Estados Unidos se automatizarán en los próximos 20 años. La ganancia de productividad acumulada sería de alrededor del 17,5% o $7 billones más que la proyección actual de la Oficina de Presupuesto del Congreso para el PIB.
¿Qué sucede si la mitad de los puestos de trabajo vulnerables en los Estados Unidos se automatizan en 20 años?
Presupuesto del Congreso (CBO) se calculó utilizando la proyección del PIB real dividida por la cantidad de horas trabajadas. El potencial alcista inducido por la IA se estima suponiendo que el 15% de los empleos serán reemplazados por IA en los próximos 20 años, que es la mitad de lo que sugirió el FMI en la investigación.
Es importante recordar que la innovación tecnológica tiende a impulsar la productividad económica
Pero en general lo hace solo cuando cambia la cantidad de mano de obra y capital necesarios para crear un servicio o producto determinado en la economía. Así, por ejemplo, Uber no cambió los insumos de mano de obra y capital (sigue siendo un conductor, un automóvil). Pero los automóviles sin conductor, si finalmente aparecen en nuestras carreteras, podrían hacerlo.
¿Qué trabajos podrían correr mayor riesgo de ser reemplazados por la IA? No es sorprendente que los trabajos de servicios profesionales de cuello blanco, como el análisis de presupuestos y la redacción técnica, parezcan más vulnerables que el trabajo de cuidado infantil o el tendido de tuberías.7
También esperamos ver una brecha educativa
Un estudio del Pew Research Center concluye que los trabajadores con títulos de licenciatura o superiores tienen más del doble de probabilidades de estar en empleos expuestos a la IA que aquellos que solo tienen diplomas de escuela secundaria.
En toda la economía mundial, la IA probablemente afectará a algunas economías más que a otras
El FMI ha descubierto que los trabajadores de las economías avanzadas son más vulnerables al desplazamiento de la IA que los de las economías de mercado emergentes. Por ejemplo, el FMI estima que el 30% de los puestos de trabajo de Estados Unidos podrían ser desplazados por la IA, frente a menos del 13% en India.
Todas las estimaciones y proyecciones, incluidas las nuestras, deben tomarse con pinzas. Nadie puede predecir con precisión la trayectoria económica de la IA, y las estimaciones de su impacto económico varían ampliamente. Una incertidumbre específica se relaciona con el costo de implementar tecnologías de IA en el lugar de trabajo.
Ya estamos viendo que los costes de infraestructura relacionados con la construcción de plataformas informáticas de IA aumentan vertiginosamente.9 El hecho de que un trabajo en particular pueda automatizarse mediante tecnologías de IA no significa que lo será si no es rentable.
Entre los pronosticadores optimistas, Goldman Sachs proyecta un aumento del 15% del PIB gracias a la IA en los próximos 10 años. Nuestras estimaciones son un poco más moderadas: vemos un aumento del 8% al 9% del PIB en la próxima década. El profesor de economía del MIT Daron Acemoğlu tiene una visión mucho más circunspecta del potencial impacto macroeconómico de la IA, y proyecta solo un aumento del 1% al 1,5% del PIB durante el mismo período.10
Los economistas hacen estimaciones variadas sobre cómo la IA impactará el crecimiento durante la próxima década
El gráfico describe el impacto potencial de la IA en el crecimiento durante la próxima década y el aumento porcentual acumulado respecto del PIB real de referencia para 2034.
También debemos recordar que las economías evolucionan de maneras que pueden entenderse mejor en retrospectiva. Según un estudio de economistas del MIT, más del 60% de las ocupaciones laborales actuales en Estados Unidos ni siquiera existían en 1940.
Las nuevas tecnologías explican gran parte de ese cambio. A través de cada transición tecnológica sucesiva, la demanda agregada aumentó y la economía creó empleos que antes no existían.
La historia nos dice que la tecnología crea continuamente nuevos empleos a medida que los antiguos desaparecen
Los responsables de las políticas deberán responder a los desafíos sociales que plantea la IA
Es probable que se necesiten políticas públicas centradas en la capacitación laboral y la transición de los trabajadores vulnerables para minimizar los trastornos derivados de un mayor ritmo de desplazamiento de puestos de trabajo.
Desafíos para la adopción corporativa
A continuación, cambiamos nuestra perspectiva de la economía en general a los sectores y las empresas. El impacto económico de la IA dependerá de si (y cómo) los directores ejecutivos y los equipos de gestión hacen de la IA una parte fundamental de sus estrategias y operaciones comerciales. En este momento, es pronto.
Si bien la mayoría de las empresas estadounidenses están considerando cómo podrían usar la IA, hasta ahora solo un 4% de las empresas han adoptado realmente la nueva tecnología.
Creemos que las tasas de adopción deben aumentar al 50% o más antes de que la productividad impulsada por la IA comience a afectar la economía en general.
La adopción enfrenta muchos obstáculos. Estos incluyen: preocupaciones en torno al suministro de semiconductores avanzados, cuestiones legales y regulatorias, recursos de energía y electricidad potencialmente limitados para los centros de datos y la capacidad de las empresas para optimizar los posibles casos de uso.
Aun así, la tecnología hace posible una amplia gama de posibles casos de uso en varios sectores industriales. Eso es lo que le da a la IA el potencial de tener amplias implicaciones macro para la economía estadounidense.
Cómo las organizaciones utilizan la IA para maximizar los ingresos
Esta contribución corresponde a Datarails, que se define así misma en su Web diciendo “Liderando con experiencia”. Y agrega que “Datarails tiene la misión de cambiar radicalmente la forma en que se utilizan los análisis dentro de la función financiera. Nuestro equipo ejecutivo ha pasado varias decenas de años en el mundo corporativo y está muy familiarizado con los puntos débiles que enfrentan los profesionales financieros.
Es por eso que nuestra plataforma FP&A fue diseñada para empoderar a los profesionales financieros. Finalmente, la tendencia basada en datos que está cambiando la forma en que las empresas de todas las industrias administran sus negocios ha llegado al sector financiero.
En concreto, la autora del artículo de este portal que hoy referenciamos es Kelly Kennedy, que es licenciada en empresariales y profesora universitaria de contabilidad y finanzas, es también empresaria y escribe sobre finanzas y negocios.
A esta altura, es posible que ya sepa cómo utilizar la IA para generar contenido, optimizar las operaciones o incluso mejorar las experiencias de los clientes. Pero, ¿ha considerado el inmenso potencial de la inteligencia artificial para aumentar los ingresos y maximizar el rendimiento de su organización? Si no es así, ¡ahora es su oportunidad!
Considere estas predicciones estadísticas de diciembre de 2023:
“La tecnología de IA puede aumentar los ingresos en más de 15 billones de dólares en la próxima década (PwC). Algunas estimaciones sugieren que la tecnología de IA podría generar 15,7 billones de dólares en ingresos para 2030, lo que aumentaría el PIB de las economías locales en un 26 % adicional”.
Si su organización quiere aprovechar esos beneficios y mantenerse a la vanguardia, es hora de incorporar estrategias de IA a su plan de negocios.
11 formas en que las organizaciones utilizan la IA para maximizar los ingresos
Hoy, profundizaremos en cómo hacer exactamente eso cuando compartamos 11 formas en que las organizaciones utilizan la IA para maximizar los ingresos y cómo usted también puede hacerlo.
- Pronóstico predictivo
El análisis predictivo impulsado por IA implica el uso de algoritmos avanzados para analizar datos históricos y tendencias del mercado. De esta manera, se pueden obtener pronósticos de ingresos más precisos. Su equipo puede ir más allá de los métodos de pronóstico tradicionales, que a menudo se basan en datos históricos limitados y en la intuición humana.
Con la IA, obtiene acceso a modelos sofisticados que pueden detectar patrones y correlaciones sutiles que los humanos podrían pasar por alto. Esto se traduce en la capacidad de tomar decisiones basadas en datos con un mayor grado de precisión.
Estos conocimientos le permiten asignar recursos de manera más eficiente, ya sea:
– Optimizar los niveles de inventario
– Ajustar los cronogramas de producción
– Afinar los presupuestos de marketing
- Estrategias de precios optimizados
La IA realmente se destaca cuando se trata de procesar grandes conjuntos de datos, incluida la demanda del mercado, los precios de la competencia y el comportamiento del cliente en tiempo real. Esto permite realizar ajustes de precios dinámicos, alejándose de los modelos de precios fijos. La IA analiza constantemente los datos, adaptando los precios para maximizar los ingresos durante los picos de demanda y mantener la competitividad durante los períodos de baja demanda.
Logra un equilibrio entre aumentar las ventas y los márgenes de ganancia, al mismo tiempo que realiza pruebas A/B para ajustar los precios. La IA rastrea los precios de la competencia, personaliza los precios de los clientes y también optimiza los descuentos y las promociones. Esto hace que su estrategia de precios sea ágil, basada en datos y sensible a los cambios del mercado.
- Segmentación de clientes
La IA puede analizar datos extensos de los clientes para segmentar su audiencia de manera efectiva. Más allá de los datos demográficos básicos, la IA puede discernir patrones intrincados en el comportamiento, las preferencias y los hábitos de compra de los clientes. Segmentar su base de clientes de manera inteligente le permite adaptar sus estrategias de marketing y ofertas de productos para satisfacer las necesidades y preferencias únicas de cada grupo. Este enfoque personalizado aumenta significativamente las ventas y mejora la retención de clientes, ya que los clientes se sienten más comprendidos y valorados.
- Detección de fraudes
La implementación de sistemas de detección de fraudes impulsados por IA es crucial para minimizar la pérdida de ingresos debido a actividades fraudulentas. Estos sistemas emplean algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones de transacciones en tiempo real, lo que señala instantáneamente las actividades sospechosas. Este enfoque proactivo protege sus ingresos, la reputación de su marca y genera confianza con sus clientes.
Algunos de los sistemas de detección de fraude más sofisticados utilizan inteligencia artificial y análisis de datos para identificar patrones de compra complejos. Por ejemplo, robos de cuentas, estafas de ingeniería social y reseñas falsas.
- Gestión de gastos
Las herramientas de gestión de gastos impulsadas por inteligencia artificial analizan en profundidad los patrones de gasto de su organización. Al analizar datos históricos y recomendar optimizaciones, ayudan a identificar oportunidades de ahorro de costos. Esto conduce a una operación más eficiente y ágil, lo que en última instancia contribuye a un aumento de los ingresos. La inteligencia artificial también puede proporcionar información sobre áreas en las que las inversiones pueden generar los rendimientos más significativos, lo que orienta sus decisiones financieras.
¿Es usted un líder financiero que espera aprender más sobre las aplicaciones de la IA, incluido el aumento de los ingresos con su ayuda? Considere inscribirse en uno de estos cursos en 2024.
- Optimización del flujo de efectivo
La IA proporciona información valiosa sobre los patrones de flujo de efectivo, lo que permite a su organización tomar decisiones informadas sobre inversiones y gestión de liquidez. Esta optimización garantiza que su efectivo disponible esté trabajando para usted, ayudándolo a maximizar la generación de ingresos y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos financieros.
La IA también puede analizar datos de múltiples canales, como redes sociales, reseñas en línea y comentarios de clientes, para comprender mejor el comportamiento y las preferencias de compra de los clientes. Esta información lo ayuda a adaptar sus productos o servicios con precisión. Luego, puede satisfacer mejor las necesidades de su público objetivo, lo que en última instancia genera mayores ingresos. Si está buscando expandir su negocio, la IA también lo ayuda a identificar nuevos mercados y grupos demográficos objetivo, lo que le permite aprovechar flujos de ingresos previamente sin explotar.
- Expansión del mercado
Su organización puede identificar nuevos mercados u oportunidades sin explotar aprovechando la IA para analizar los datos del mercado y el comportamiento del consumidor. Esta perspectiva estratégica le permite ampliar y diversificar sus fuentes de ingresos, reduciendo la dependencia de un mercado único y mejorando la estabilidad financiera a largo plazo.
Este punto es importante. Profundicemos en este tema explorando algunas formas específicas en las que la IA puede respaldar el crecimiento de los ingresos a través de la expansión del mercado.
Investigación más profunda
Con la capacidad de la IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos en una fracción del tiempo que le llevaría a un humano, su organización puede realizar una investigación más exhaustiva de los mercados potenciales. Esto incluye el análisis de los factores culturales, económicos y sociales que afectan el comportamiento del consumidor en diferentes regiones.
Con una comprensión más profunda de estos matices, puede adaptar sus productos o servicios para que resuenen mejor con los nuevos grupos demográficos objetivo. Luego, puede esperar capturar una mayor participación de mercado y aumentar los ingresos.
Identificación de nuevas tendencias
Los algoritmos de IA también pueden identificar tendencias emergentes en el comportamiento del consumidor o la demanda de productos, lo que ayuda a su organización a mantenerse por delante de la competencia. Al predecir estos cambios, puede ajustar sus estrategias de marketing y ventas en consecuencia, lo que le permite satisfacer mejor las necesidades y preferencias de los clientes. Este enfoque proactivo tiende a generar mayores ingresos y una ventaja competitiva en el mercado.
Personalización a escala
La personalización impulsada por IA permite a las organizaciones adaptar sus ofertas a clientes individuales a gran escala. Esto mejora la experiencia del cliente y aumenta la probabilidad de que se repita el negocio y la lealtad del cliente.
Debido a que analiza datos como el historial de compras, el comportamiento de navegación y la actividad en las redes sociales, la IA puede crear recomendaciones personalizadas y campañas de marketing dirigidas que hablen directamente de las necesidades e intereses de cada cliente. Este nivel de personalización puede impulsar el crecimiento de los ingresos al aumentar las tasas de conversión y fomentar la satisfacción del cliente.
- Reducción de la pérdida de clientes
El análisis de los sentimientos de los clientes impulsado por IA puede identificar a los clientes en riesgo al detectar cambios sutiles en su comportamiento o comunicación. Puede reducir la pérdida de clientes y mantener un flujo de ingresos constante al abordar de manera proactiva sus inquietudes o necesidades. Retener a los clientes existentes casi siempre es más rentable que encontrar nuevos.
Además, las estadísticas muestran que la tasa de éxito de venta a un cliente existente es del 60-70%. Por el contrario, la tasa de éxito de venta a un cliente nuevo es solo del 5-20%. Esto resalta la importancia de mantener felices a sus clientes actuales. Afortunadamente, la IA puede ayudarlo a lograrlo al identificar y abordar los posibles riesgos de abandono.
- Evaluación del riesgo crediticio
La capacidad avanzada de la IA para evaluar el riesgo crediticio asociado con clientes, socios o proveedores es realmente invaluable. El aprovechamiento de algoritmos de vanguardia y el aprendizaje automático permite a su organización minimizar las deudas incobrables, identificar riesgos potenciales y tomar decisiones crediticias informadas.
Para empezar, esto protege sus ingresos y su estabilidad financiera. Pero al mismo tiempo, mejora la eficiencia y la rentabilidad general de la empresa. Con la IA como su aliado de confianza, puede navegar con confianza por el complejo panorama de la gestión crediticia y garantizar el éxito a largo plazo.
- Informes financieros en tiempo real
La implementación de herramientas de informes impulsadas por IA le brinda a su organización información en tiempo real sobre el desempeño financiero. Esto le permite reaccionar rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado, identificar tendencias y aprovechar las oportunidades de ingresos a medida que surgen. Los informes en tiempo real fomentan la agilidad y la adaptabilidad en la toma de decisiones financieras.
Datarails ayuda con esto: con él, puede adoptar la automatización para acelerar el cierre de fin de mes. A su vez, reduce el tiempo dedicado a la recopilación manual de datos y permite que la experiencia de su equipo de finanzas brille.
- Planificación de escenarios
La inteligencia artificial puede simular varios escenarios comerciales mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real. Esta capacidad le permite a su equipo anticipar posibles desafíos y diseñar estrategias para maximizar los ingresos en diferentes situaciones. Ya sea que se trate de planificar recesiones económicas, interrupciones de la cadena de suministro o fluctuaciones del mercado, la planificación de escenarios impulsada por IA equipa a su organización con las herramientas para prosperar en un panorama comercial volátil.
Consideraciones para el uso de IA para aumentar los ingresos
Por más poderosa y beneficiosa que esté demostrando ser la IA, esto no significa que deba lanzarse a ciegas e implementarla sin una consideración cuidadosa.
A continuación, se indican algunas consideraciones clave que se deben tener en cuenta al utilizar la IA para aumentar los ingresos:
– Calidad y gobernanza de los datos
– La eficacia de la IA depende de la calidad, la cantidad y la precisión de los datos disponibles para el análisis. Una vez más, esto significa que debe contar con prácticas adecuadas de gobernanza de datos para que sus datos estén limpios, organizados y sean confiables. Esto implica establecer procesos transparentes para la recopilación, el almacenamiento y el mantenimiento de los datos.
Privacidad y seguridad
Con el aumento del uso de la IA surgen preocupaciones sobre cómo maneja los datos confidenciales. Asegúrese de que su organización cuente con políticas de privacidad sólidas para proteger la información de los clientes del uso indebido o el acceso no autorizado. Una variedad de medidas de seguridad, incluido el acceso restringido cuando corresponda, protegen sus datos de las amenazas cibernéticas.
Consideraciones éticas
Los algoritmos de IA son tan imparciales y éticos como los datos con los que se entrenan. Es fundamental estar al tanto de cualquier sesgo potencial en sus datos que pueda conducir a resultados discriminatorios. La revisión y actualización periódica de los modelos de IA con conjuntos de datos diversos e inclusivos puede mitigar estos riesgos.
Supervisión y colaboración humanas
La IA no debe verse como un reemplazo de la toma de decisiones humana, sino como una herramienta para aumentarla y respaldarla. La supervisión humana es necesaria para desarrollar, implementar y monitorear tecnologías de IA. La colaboración con empleados de diferentes departamentos también proporciona información valiosa para optimizar las soluciones de IA.
Retorno de la inversión (ROI)
Antes de invertir en cualquier tecnología de IA, evalúe su ROI potencial. Considere los costos de implementación, capacitación y mantenimiento en relación con los beneficios que puede aportar a su organización. Evaluar el ROI lo ayuda a determinar si la IA es una inversión que vale la pena para su negocio.
5 formas en las que la IA puede ayudar a aumentar sus ingresos
Esta contribución corresponde a Glenn Gow, que es tribuna de opinión habitual de la revista Forbes, es coach de directores ejecutivos, orador destacado sobre IA y miembro de la junta directiva (glenngow.com). Este artículo lo escribía en 2023 y tienen plena vigencia.
Según McKinsey, las organizaciones que están apostando «por completo» por la IA atribuyeron al menos el 20 por ciento de su EBIT de 2022 al uso de la tecnología.
Uno de cada cinco dólares de ganancias antes de impuestos provino de la IA
La encuesta se realizó a 1.684 organizaciones de todo el mundo, que representan una variedad de industrias y tamaños de empresas. No todas habían adoptado la IA. Y no todas las que la habían adoptado podían afirmar resultados tan impresionantes. Pero en aquellas empresas que se caracterizan por tener un alto rendimiento en IA, una quinta parte de sus ingresos brutos Las ganancias ya provienen de la IA.
Estamos apenas en 2023 y la IA ya está alterando rápidamente la competencia.
Aconsejo, doy charlas y escribo sobre el creciente impacto que tendrá la inteligencia artificial en la productividad (ver artículo “¿Qué hacer con toda la productividad?”). Pero debo admitir que este hallazgo incluso me impresionó. Después de todo, ChatGPT, posiblemente la forma de IA más conocida e inmediatamente accesible, recién se lanzó al público en noviembre de 2022. Es poco probable que la IA generativa haya desempeñado un papel importante en esos resultados de 2022.
Está bastante claro lo que eso predice para los resultados de 2023: las organizaciones que realmente han apostado por la IA ya están superando a sus competidores que no lo han hecho, en términos de ganancias. ¿Cómo lo están haciendo?
Las empresas de alto rendimiento utilizan la IA para aumentar los ingresos, no solo para reducir los costos
Como era de esperar, la IA está aumentando las ganancias simplemente al permitir una mayor eficiencia y una menor cantidad de personal, por ejemplo, en:
– funciones de ventas y marketing para diseño, redacción de contenido, análisis de clientes y tendencias y personalización
– servicio al cliente, en forma de chatbots avanzados y predicción de sentimientos
RR.HH., para contratación, gestión del rendimiento y optimización de la implementación de la fuerza laboral.
Pero la verdadera conclusión de la encuesta de McKinsey fue que la IA está contribuyendo cada vez más al crecimiento de los ingresos, no solo a las ganancias. Las empresas de alto rendimiento que adoptan la IA están utilizando la tecnología principalmente para crear nuevas ideas comerciales y nuevas fuentes de ingresos, no para reducir costos. De hecho, solo el 19% de las empresas de alto rendimiento, en comparación con el 33% de todos los demás encuestados, están usando IA para reducir costos.
En cambio, las empresas de alto rendimiento están utilizando la tecnología para:
– crear nuevas unidades de negocio u otras fuentes de ingresos (23 %)
– aumentar los ingresos del negocio principal (27 %)
– aumentar el valor de las ofertas actuales de IA (30 %)
A continuación, se ofrecen algunas ideas sobre cómo puede aumentar los ingresos con IA
- Identificar nichos de mercado:
Una forma en que la IA puede respaldar los ingresos es identificando la demografía y las preferencias de los consumidores para descubrir oportunidades de mercado. Frito-Lay, por ejemplo, utilizó la IA para identificar que uno de cada seis residentes de Frisco, Texas, era étnicamente indio. La IA luego recomendó que la empresa ofreciera un bocadillo picante en Frisco que anteriormente vendía solo en la India, lo que les permitió obtener una gran ventaja de mercado en Frisco. (Consulte el artículo «Cómo puede ayudar la IA en una recesión»)
- Apoyar la adopción:
Ya sea para productos y servicios nuevos o existentes, la IA también puede ayudarlo a mejorar su oferta y aumentar su participación de mercado, mediante el análisis del sentimiento del cliente. Las plataformas de servicio al cliente impulsadas por IA, como IrisAgent e Intercom, utilizan una IA de modelos de lenguaje amplios para identificar errores de productos, puntos débiles y deseos de los clientes entre los tickets de soporte registrados. Eso proporciona a los gerentes de productos comentarios claros y en tiempo real sobre cómo se pueden mejorar los productos y qué características pueden satisfacer la demanda del mercado.
- Previsión de la demanda:
En 2022, una empresa de materiales de construcción hizo caso a las advertencias de la IA que predijo un aumento en la frecuencia e intensidad de los huracanes en el sur profundo. La empresa trasladó gran parte de su inventario a almacenes en Florida. Cuando el huracán Ian golpeó semanas después, era la única empresa con suficiente stock local para satisfacer la demanda. La empresa no tuvo que cambiar nada en su línea de productos ni en su marketing, solo tenía que estar preparada. (Dada la frecuencia de fuertes eventos climáticos como el huracán Idalia de 2023, este tipo de previsión también podría ser utilizada por compañías de seguros, agencias de ayuda gubernamentales y otros).
- Crear nuevos productos:
La IA puede incluso añadir nuevas fuentes de ingresos creando productos completamente nuevos. Por ejemplo, en el mundo farmacéutico, INS018_055 es un nuevo fármaco contra la fibrosis pulmonar que actualmente se encuentra en ensayos clínicos, que fue descubierto y diseñado por InSilico Medicine, con sede en Hong Kong, utilizando completamente IA. Pero no es necesario trabajar en el sector farmacéutico para crear nuevos productos con IA. La IA se está utilizando para diseñar y rediseñar productos, desde componentes industriales hasta palos de golf. Incluso se pueden utilizar grandes modelos de lenguaje para analizar tendencias en Internet y sugerir productos que satisfagan la demanda de la industria.
- Optimizar los precios:
Durante más de una década, los economistas y los comerciantes han comprendido que aumentar el precio solo un 1 % sin perder ventas da como resultado un aumento de casi el 9 % en las ganancias operativas. El problema ha sido, hasta ahora, determinar qué productos podrían soportar un aumento de precio y cuánto podrían soportar. Ahora se está utilizando la IA para analizar datos de mercado y determinar el precio ideal que se debe establecer para cada producto que se vende, en cada mercado donde se vendan. En el comercio minorista, por ejemplo, la IA puede incorporar datos tan diversos como el código postal, los precios de la competencia, la temporada, el día de la semana, la hora del día e incluso el clima.
La IA ya es fundamental para mantener la competitividad.
Si todavía solo usa IA para reducir la plantilla y los costos, es posible que ya esté rezagado. Sus competidores están usando inteligencia artificial para desarrollar nuevos productos, monitorear el mercado, optimizar los precios, pronosticar la demanda de inventario, realizar ventas adicionales, ventas cruzadas y más.
El juego está en marcha y las empresas están trabajando arduamente para acaparar los mercados, crear un efecto de volante y establecer fuertes barreras competitivas de entrada, utilizando IA. (Vea el artículo “El ganador se lleva todo”).
Si le interesa cómo la IA determina los ganadores y perdedores en los negocios, cómo puede aprovechar la IA para el beneficio de su organización y cómo puede gestionar el riesgo de la IA, lo invito a que se mantenga atento. Escribo y hablo sobre cómo los ejecutivos sénior, los miembros de la junta y otros líderes empresariales pueden usar la IA de manera efectiva. Puede leer artículos anteriores y recibir notificaciones de nuevos artículos haciendo clic en el botón «Seguir» aquí.
El potencial económico de la IA generativa: la próxima frontera de la productividad
Esta contribución corresponde al reporte de McKinsey & Company –The economic potential of generative AI: The next productivity frontier
La IA generativa está preparada para desatar la próxima ola de productividad. Echamos un primer vistazo a dónde podría acumularse el valor comercial y los posibles impactos en la fuerza laboral.
Conceptos clave
- Dónde reside el valor comercial
Dónde reside el valor comercial
- Impactos en la industria
Impactos en la industria
- Implicaciones en el trabajo y la productividad
- Consideraciones para las empresas y la sociedad
El potencial económico de la IA generativa: la próxima frontera de la productividad
La IA ha permeado nuestras vidas de manera incremental, a través de todo, desde la tecnología que impulsa nuestros teléfonos inteligentes hasta las funciones de conducción autónoma en los automóviles y las herramientas que utilizan los minoristas para sorprender y deleitar a los consumidores.
Como resultado, su progreso ha sido casi imperceptible
Los hitos claros, como cuando AlphaGo, un programa basado en IA desarrollado por DeepMind, derrotó a un campeón mundial de Go en 2016, fueron celebrados, pero luego rápidamente desaparecieron de la conciencia del público.
Las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT, GitHub Copilot, Stable Diffusion y otras han capturado la imaginación de personas de todo el mundo de una manera que AlphaGo no lo hizo, gracias a su amplia utilidad (casi cualquiera puede usarlas para comunicarse y crear) y su capacidad sobrenatural para mantener una conversación con un usuario.
Las últimas aplicaciones de IA generativa pueden realizar una variedad de tareas rutinarias, como la reorganización y clasificación de datos. Pero es su capacidad para escribir texto, componer música y crear arte digital lo que ha ganado titulares y persuadido a los consumidores y hogares a experimentar por su cuenta.
Como resultado, un conjunto más amplio de partes interesadas está lidiando con el impacto de la IA generativa en las empresas y la sociedad, pero sin mucho contexto que les ayude a entenderlo.
Acerca de los autores
La velocidad a la que se está desarrollando la tecnología de IA generativa no facilita esta tarea. ChatGPT se lanzó en noviembre de 2022. Cuatro meses después, OpenAI lanzó un nuevo modelo de lenguaje grande, o LLM, llamado GPT-4 con capacidades notablemente mejoradas.
De manera similar, en mayo de 2023, la IA generativa de Anthropic, Claude, pudo procesar 100.000 tokens de texto, equivalentes a unas 75.000 palabras en un minuto (la longitud de una novela promedio), en comparación con aproximadamente 9.000 tokens cuando se presentó en marzo de 2023.2 Y en mayo de 2023, Google anunció varias funciones nuevas impulsadas por IA generativa, incluida Search Generative Experience y un nuevo LLM llamado PaLM 2 que impulsará su chatbot Bard, entre otros productos de Google.3
Para comprender lo que nos espera, es necesario comprender los avances que han permitido el surgimiento de la IA generativa, que se han estado gestando durante décadas. A los efectos de este informe, definimos la IA generativa como aplicaciones que normalmente se crean utilizando modelos básicos.
Estos modelos contienen redes neuronales artificiales expansivas inspiradas en los miles de millones de neuronas conectadas en el cerebro humano. Los modelos básicos son parte de lo que se denomina aprendizaje profundo, un término que alude a las numerosas capas profundas dentro de las redes neuronales.
El aprendizaje profundo ha impulsado muchos de los avances recientes en IA, pero los modelos básicos que impulsan las aplicaciones de IA generativa son una evolución radical dentro del aprendizaje profundo. A diferencia de los modelos de aprendizaje profundo anteriores, pueden procesar conjuntos extremadamente grandes y variados de datos no estructurados y realizar más de una tarea.
Los modelos básicos han permitido nuevas capacidades y han mejorado enormemente las existentes en una amplia gama de modalidades, incluidas imágenes, video, audio y código informático. La IA entrenada en estos modelos puede realizar varias funciones: puede clasificar, editar, resumir, responder preguntas y redactar contenido nuevo, entre otras tareas.
Todos estamos al comienzo de un viaje para comprender el poder, el alcance y las capacidades de la IA generativa
Esta investigación es la última de nuestras iniciativas para evaluar el impacto de esta nueva era de la IA. Sugiere que la IA generativa está preparada para transformar los roles y mejorar el rendimiento en funciones como ventas y marketing, operaciones con clientes y desarrollo de software. En el proceso, podría desbloquear billones de dólares en valor en sectores que van desde la banca hasta las ciencias biológicas. Las siguientes secciones comparten nuestros hallazgos iniciales.
El impacto de la IA generativa en la productividad podría agregar billones de dólares en valor a la economía global. Nuestra última investigación estima que la IA generativa podría agregar el equivalente a $2,6 billones a $4,4 billones anuales en los 63 casos de uso que analizamos; en comparación, el PIB total del Reino Unido en 2021 fue de $3,1 billones. Esto aumentaría el impacto de toda la inteligencia artificial entre un 15 y un 40 por ciento. Esta estimación se duplicaría aproximadamente si incluimos el impacto de la incorporación de IA generativa en el software que se utiliza actualmente para otras tareas más allá de esos casos de uso.
Alrededor del 75 por ciento del valor que podrían aportar los casos de uso de IA generativa se reparte en cuatro áreas:
– operaciones con clientes.
– marketing y ventas.
– ingeniería de software.
– I+D.
En 16 funciones empresariales, examinamos 63 casos de uso en los que la tecnología puede abordar desafíos empresariales específicos de formas que produzcan uno o más resultados mensurables.
Los ejemplos incluyen la capacidad de la IA generativa para respaldar las interacciones con los clientes, generar contenido creativo para marketing y ventas y redactar código informático basado en indicaciones en lenguaje natural, entre muchas otras tareas.
El estado de la IA a principios de 2024: la adopción de la IA generativa aumenta y comienza a generar valor
La IA generativa tendrá un impacto significativo en todos los sectores de la industria. La banca, la alta tecnología y las ciencias biológicas se encuentran entre las industrias que podrían ver el mayor impacto como porcentaje de sus ingresos a partir de la IA generativa. En la industria bancaria, por ejemplo, la tecnología podría generar un valor equivalente a entre 200.000 y 340.000 millones de dólares adicionales al año si los casos de uso se implementaran por completo. En el comercio minorista y los bienes de consumo envasados, el impacto potencial también es significativo, entre 400.000 y 660.000 millones de dólares al año.
La IA generativa tiene el potencial de cambiar la anatomía del trabajo
Aumentando las capacidades de los trabajadores individuales al automatizar algunas de sus actividades individuales.
La IA generativa actual y otras tecnologías tienen el potencial de automatizar las actividades laborales que absorben entre el 60 y el 70 por ciento del tiempo de los empleados en la actualidad. En cambio, antes habíamos estimado que la tecnología tiene el potencial de automatizar la mitad del tiempo que los empleados pasan trabajando.
La aceleración del potencial de automatización técnica se debe en gran medida a la mayor capacidad de la IA generativa para comprender el lenguaje natural, que es necesario para las actividades laborales que representan el 25 por ciento del tiempo total de trabajo.
Por lo tanto, la IA generativa tiene un mayor impacto en el trabajo del conocimiento asociado con ocupaciones que tienen salarios y requisitos educativos más altos que en otros tipos de trabajo.
Es probable que el ritmo de la transformación de la fuerza laboral se acelere
Dado el aumento del potencial de automatización técnica. Nuestros escenarios de adopción actualizados, que incluyen el desarrollo de la tecnología, la viabilidad económica y los plazos de difusión, conducen a estimaciones de que la mitad de las actividades laborales actuales podrían automatizarse entre 2030 y 2060, con un punto medio en 2045, o aproximadamente una década antes que en nuestras estimaciones anteriores.
La IA generativa puede aumentar sustancialmente la productividad laboral en toda la economía, pero eso requerirá inversiones para apoyar a los trabajadores a medida que cambian de actividad laboral o de empleo. La IA generativa podría permitir un crecimiento de la productividad laboral de entre el 0,1 y el 0,6 por ciento anual hasta 2040, dependiendo de la tasa de adopción de la tecnología y de la redistribución del tiempo de los trabajadores en otras actividades.
Al combinar la IA generativa con todas las demás tecnologías, la automatización del trabajo podría añadir entre 0,5 y 3,4 puntos porcentuales anuales al crecimiento de la productividad. Sin embargo, los trabajadores necesitarán apoyo para aprender nuevas habilidades y algunos cambiarán de ocupación. Si se pueden gestionar las transiciones de los trabajadores y otros riesgos, la IA generativa podría contribuir sustancialmente al crecimiento económico y apoyar un mundo más sostenible e inclusivo.
La era de la IA generativa recién está comenzando
El entusiasmo por esta tecnología es palpable y los primeros pilotos son convincentes. Pero la plena realización de los beneficios de la tecnología llevará tiempo y los líderes de las empresas y la sociedad aún tienen desafíos considerables que abordar. Estos incluyen la gestión de los riesgos inherentes a la IA generativa, la determinación de las nuevas habilidades y capacidades que necesitará la fuerza laboral y el replanteamiento de los procesos empresariales centrales, como la capacitación y el desarrollo de nuevas habilidades.
El uso de la IA para aumentar los ingresos y reducir los costes
Esta contribución pertenece al portal de d iab sea+india (The Interactive Advertising Bureau of Southeast Asia and India) (IAB SEA+India) que permite que las industrias de medios y marketing prosperen en la economía digital. La autora es Shabana Badami, de Google y que es además miembro del Consejo regional de innovación y tecnología publicitaria de IAB SEA+India.
La inteligencia artificial (IA) ha cobrado protagonismo recientemente, y tanto las empresas como los consumidores están empezando a entender esta nueva tecnología. Se está produciendo un enorme cambio de plataforma, ya que la IA se considera el tercer gran cambio en la tecnología, después de la llegada de Internet y, luego, la transición a los dispositivos móviles. Ambos cambios generaron un enorme crecimiento y oportunidades, y también lo hará la IA. En pocas palabras, la IA es la tecnología más profunda en la que trabaja la humanidad en la actualidad.
Dada toda la charla sobre la IA, es útil comenzar con una comprensión básica de lo que es. En su definición más simple, la IA es un programa o modelo no humano que puede completar tareas sofisticadas, resolver problemas y tomar decisiones. Los sistemas de IA se entrenan con grandes cantidades de datos y pueden aprender a realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como reconocer objetos en imágenes, traducir idiomas y escribir distintos tipos de contenido creativo.
La IA generativa está abriendo un mundo de creatividad
Esta capacidad generativa (en la que una IA recibe una indicación y crea algo nuevo en función de ella) es la que ha estado en el centro de atención más recientemente, con la popularidad de ChatGPT y Google Bard.
Ejemplo: puedes pedirle a la herramienta de IA que te dé seis ideas más de recetas veganas con alto contenido proteico, o puede ayudarte a empezar esa novela que has querido escribir. Puedes pedirle que redacte una lista de equipaje para el viaje de campamento de este fin de semana o que sugiera las mejores formas de introducir a tu hija al buceo.
La IA generativa puede ayudarte a aumentar tu productividad, acelerar tus ideas y alimentar tu curiosidad… y ya está abriendo un mundo de creatividad.
La IA analítica y predictiva está optimizando el mundo que nos rodea
La otra cosa que la IA hace increíblemente bien es analizar y hacer predicciones: puede encontrar patrones y conexiones en grandes cantidades de información que serían imposibles de identificar para los humanos.
Lo hace en un abrir y cerrar de ojos: analiza los datos y produce predicciones en tiempo real.
Se pueden ver ejemplos de esto en todas partes: desde sugerir la ruta más ecológica, según el tráfico, hasta mejorar el impacto de las campañas publicitarias.
A medida que la IA continúa desarrollándose, es probable que tenga un impacto aún mayor en nuestras vidas.
Problemas legales y éticos
Pero, ¿podemos confiar en la IA? A medida que los sistemas de IA comienzan a implementarse ampliamente en nuestra economía, los problemas éticos y legales se magnifican. Los grandes modelos de lenguaje reflejan esencialmente una aproximación del mundo y los estereotipos sociales: sesgos, discriminación, desinformación, fraude, veracidad y derechos de autor, entre otros.
Es esencial entender que la IA, como tecnología aún emergente, presenta diversas complejidades y riesgos en evolución. Por lo tanto, es imperativo implementar la IA de manera responsable, lo que requiere un esfuerzo colectivo. Los investigadores, desarrolladores, implementadores, académicos, la sociedad civil, los gobiernos y los usuarios, incluidos los individuos, las empresas y otras organizaciones, deben trabajar juntos para lograr que la IA funcione correctamente.
Descubrir posibilidades completamente nuevas para alcanzar su máximo potencial
En última instancia, el mayor potencial de la IA está en ayudar a las personas, las empresas y las comunidades a descubrir posibilidades completamente nuevas para alcanzar su máximo potencial, y podemos ver que la IA también está transformando el marketing.
La IA es un multiplicador del marketing
Su experiencia en marketing multiplicada por la IA puede impulsar un crecimiento y unos resultados rentables, ayudar a llegar a los clientes donde estén, sin importar lo impredecibles que sean sus comportamientos, y aumentar la creatividad para crear un nuevo valor y un mayor impacto.
McKinsey analizó los efectos de la IA en el marketing y descubrió que el 70 % de las empresas que han adoptado la IA experimentaron un aumento de los ingresos y casi un tercio experimentó reducciones de costos. Y recuerde que esto es muy temprano, pero ya estamos viendo un gran impacto.
Estas son algunas formas en las que la IA puede ayudar a los especialistas en marketing:
– La IA puede ayudar a identificar nuevas oportunidades de crecimiento mediante el análisis de datos e identificación de tendencias.
– La IA puede ayudar a personalizar los mensajes y las campañas de marketing para llegar al público objetivo de manera más eficaz.
– La IA puede ayudar a automatizar tareas y procesos, liberando tiempo para centrarse en iniciativas más estratégicas.
– La IA puede ayudar a medir y realizar un seguimiento de los resultados de las campañas de marketing, para que pueda ver qué funciona y qué no.
Pero la parte clave de esta ecuación es usted. En última instancia, la IA aprende de su trabajo y usted aprende de la IA.
Una de las mayores barreras para usar la IA de manera efectiva en el trabajo es el pensamiento heredado, como equiparar los controles manuales con la percepción de un mayor control.
Hoy en día, es casi imposible cambiar de rumbo manualmente con la suficiente rapidez para seguir el ritmo de los consumidores y del mercado. Los productos impulsados por IA son más fáciles de adaptar a los objetivos comerciales. Conectan fuentes de datos sin problemas y ofrecen los resultados necesarios.
El uso de IA no es como cambiar un automóvil más lento por uno más rápido
Es como conducir un día en el que todos los semáforos se ponen en verde cuando te acercas. Y eso no significa reemplazar al ser humano, sigues siendo el conductor, pero trabajar con la IA para alcanzar tus objetivos más rápido y más fácilmente.
¿Qué puede hacer la IA por tu negocio?
En primer lugar, la IA puede ayudarte a impulsar la demanda y el crecimiento de siguiente nivel. Toma como ejemplo a McDonald’s: utilizaron los datos de comercio electrónico de su aplicación y la IA para predecir los comportamientos de su audiencia dentro de la aplicación, identificando a los más propensos a comprar. Armados con estas valiosas señales, pudieron encontrar nuevos clientes de manera mucho más efectiva, aumentando las conversiones en un 550% y reduciendo el costo por acción.
En segundo lugar, la IA puede ayudarte a liberar tu productividad. GetYourGuide, por ejemplo, utilizó IA en su proceso de producción creativa para personalizar y escalar los mensajes creativos en todos sus canales digitales. Los resultados: el tiempo de producción se redujo en un 94% y se generaron 4,1 millones de mensajes creativos, lo que impulsó la duplicación de las tasas de clics.
Y, por último, esta tecnología será verdaderamente transformadora: permitirá a las empresas realizar no solo mejoras incrementales, sino saltos gigantes. Imagine cómo un simple boceto puede convertirse en una imagen de alta resolución en segundos, o convertirse en un modelo 3D completamente renderizado y colocarse directamente en su software de diseño. Se pueden utilizar diferentes tipos de medios e insumos como indicaciones y estímulos de IA para abrir la puerta a increíbles oportunidades en diseño y personalización.
Aprovechar todo el potencial de las capacidades analíticas, predictivas y generativas de la IA
Y, por último, hablemos de lo que viene a continuación…
Las formas audaces de trabajar, aquellas que nos permiten aprovechar todo el potencial de las capacidades analíticas, predictivas y generativas de la IA, recién están comenzando a vislumbrarse. Con estos nuevos poderes, aparentemente mágicos, tenemos un campo abierto de posibilidades por delante.
- El primero comienza con poner las bases correctamente.
Todo comienza con los datos.
Los datos de alta calidad (especialmente los datos propios y consentidos generados a partir de relaciones directas con los clientes) combinados con una medición centrada en el valor son la base para impulsar la IA y orientarla hacia la optimización de las conversiones que realmente impulsan los resultados comerciales.
A medida que se eliminan gradualmente las cookies de terceros, la preparación para el futuro y la creación de una estrategia de medición centrada en la privacidad también garantizan que se obtenga una imagen completa y precisa del rendimiento para tomar decisiones de optimización seguras.
Y para obtener información más detallada sobre sus sitios web y aplicaciones, le recomendamos una herramienta de análisis sólida. Puede prepararlo para el futuro de la medición porque puede ofrecer capacidades predictivas y de modelado.
Una vez que tenga su base de datos establecida, actívela utilizando campañas impulsadas por IA para encontrar oportunidades de conversión incrementales y sin explotar en una amplia gama de canales e inventario.
- Luego, active el embudo completo para encontrar a sus clientes más valiosos
Para aprovechar al máximo esas conexiones con los clientes en todos los canales, asegúrese de mostrar anuncios relevantes en la mayor cantidad posible de ubicaciones y formatos al proporcionar una amplia y diversa gama de activos creativos.
Atraer a los clientes que aportarán el mayor valor de conversión a una empresa es la prioridad de un especialista en marketing, especialmente cuando aumenta la presión de las ganancias. Por lo tanto, predecir quiénes son sus clientes más valiosos y encontrarlos es clave.
Sin embargo, para aprovechar al máximo la estrategia de oferta impulsada por IA, su experiencia en marketing es esencial. Primero, deberá definir valores para las conversiones que más valen para su negocio, para orientar la IA en la dirección correcta y optimizarlas.
En particular, debe elegir objetivos de conversión que se traduzcan en valor real, como ganancias o valor de vida del cliente, en lugar de métricas intermedias como el volumen de ventas.
La estrategia de oferta impulsada por IA analiza y predice de manera inteligente el valor de una conversión potencial cada vez que un usuario busca productos o servicios que usted anuncia o interactúa con sus anuncios en varios canales. Luego, ajusta automáticamente sus ofertas para maximizar su retorno sobre ellas.
- El último grupo se centra en los cambios de mentalidad
La IA requiere una gran cantidad de gestión de cambios con los anunciantes y las agencias. Cambia fundamentalmente la forma en que están acostumbrados a administrar las campañas. Pero los resultados y el crecimiento que pueden obtener valen la pena.
En cuanto al tercer punto, el cambio a la IA puede parecer un riesgo, pero se puede abordar de forma gradual. Implementar una cultura de experimentación es una de las acciones más importantes que podemos tomar para que las organizaciones avancen gradualmente y se beneficien de todo el poder de la IA.
Mantenerse ágil durante todo el proceso también es esencial para romper los silos comunes de datos, presupuesto y canales que pueden limitar la capacidad de la IA para optimizar y maximizar el rendimiento. En lo que respecta a la agilidad presupuestaria y de canal, específicamente, mantenernos ágiles nos permite seguir la demanda de los consumidores, como sea y cuando sea, y podemos capturar oportunidades de rendimiento incrementales a medida que surjan. Y todo esto es posible alineando directamente los KPI de marketing con los objetivos comerciales y asociándonos con su equipo directivo para cuantificar el impacto del marketing en las métricas financieras clave.
Cuando piensa en el marketing como un motor de crecimiento rentable para su negocio, le permite adoptar un enfoque más ágil con respecto a su presupuesto para liberar todo su potencial de crecimiento. Analice cada dólar adicional gastado en términos del retorno de la inversión que le brinda a su empresa y piense en cómo puede seguir utilizando ese próximo dólar para generar más crecimiento.
En conclusión, ¿dónde estamos?
Bueno, la IA ya está aquí y dos cosas son ciertas: probablemente ya la esté usando y es probable que podamos hacer más con ella.
La tecnología tiene el potencial de brindarles a las empresas una poderosa ventaja competitiva, pero necesita una guía, y esa guía proviene de usted y su experiencia. Con aportes valiosos como estos, los sistemas de IA pueden aprender y mejorar con el tiempo, lo que significa que cuanto antes se incline por ellos, mayor será el rendimiento que obtendrá.
La optimización de la IA se convertirá en una disciplina por derecho propio y las empresas deberían considerar la posibilidad de crear un centro de excelencia dentro de su organización para ayudar a compartir y escalar los aprendizajes.
Los consumidores están usando la IA y sus expectativas están aumentando rápidamente. Quieren respuestas más rápidas que instantáneas y quieren una amplia gama de opciones. Una vez que han tomado una decisión, quieren más de lo que han elegido. La IA puede ayudar a las empresas a seguir el ritmo de este cambio y a conectar con los clientes de forma más rápida y a gran escala.
Por último, la prueba del éxito: este resumen de la discusión sobre el sector se redactó con la ayuda de la IA.
Ahora es el momento de que las empresas de todos los tamaños empiecen a pensar en su estrategia de marketing basada en IA. Estamos entusiasmados con lo que es posible cuando combinamos nuestro conocimiento y experiencia con el poder de la IA.
Esta información ha sido elaborada por NUESTRA REDACCIÓN