Cada minuto, en el mundo, se envían aproximadamente 250 millones de correos electrónicos, según la plataforma Exploding Topics. Y ni hablar de la cantidad de videos, imágenes, audios y todo el contenido que generamos los seres humanos diariamente.
Cada minuto, en el mundo, se envían aproximadamente 250 millones de correos electrónicos, según la plataforma Exploding Topics. Y ni hablar de la cantidad de videos, imágenes, audios y todo el contenido que generamos los seres humanos diariamente.
Vivimos en un ‘mar de datos’ y a eso se le llama big data, la información estructurada y no estructurada, en grandes cantidades y compleja de procesar.
Pero, ¿por qué se ha tornado tan importante ahora este tema? Aunque no es nuevo el crecimiento de la cantidad de data, el reciente auge de la Inteligencia Artificial ha hecho que haya más atención que nunca sobre los datos, ya que esta tecnología es capaz de procesarlos, obteniendo conclusiones, análisis y recomendaciones en tiempo real.
Un caso muy común es el de los retailers que, mediante el análisis de miles de datos, pueden con IA generar campañas de marketing personalizadas, justo a la medida de los clientes, o predecir los picos de alta demanda de un producto para tener el suficiencia de inventario.
De hecho, un estudio de IBM en América Latina, reveló que el 46% de los responsables de los datos en las empresas dice que la IA potencia el valor de los datos, y 54% asegura que están tomando mejores y más rápidas decisiones al aplicar IA a sus datos.
Y no se trata solamente de los datos generales de los clientes como teléfono, ubicación o género, sino comportamiento frente a productos y servicios, preferencias, tendencia de compra acorde con días u horarios, entre muchos otros datos.
Las herramientas o usos existentes de la IA están destinados a resolver un problema específico en el que la tecnología puede tener un impacto profundo y valor para las personas. Esa rápida generación de valor, incluido el servicio al cliente, monitoreo de ciberataques, automatización de procesos, entre muchos otros, implica que, sin importar cuál sea el uso, debe ser explicable el origen de la recomendación o el resultado de la IA.
La clave está en que las empresas, además de tener un tratamiento responsable de los datos de los clientes, hagan una curación rigurosa al entrenar la IA. De esa forma habrá en el Perú y el resto de países, un ecosistema empresarial con IA implementada, escalable y sostenible en el futuro.
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OpiniónBasada en la interpretación y juicio de hechos y datos hechos por el autor.
