Guía práctica para establecer una hoja de ruta
Si tu empresa está luchando con la interrogante de cómo implementar la inteligencia artificial (IA) en el día a día, si les parece que la IA es algo muy complejo y hay demasiadas incógnitas, esta guía de ocho pasos te ofrecerá un punto de partida para analizar y discutir cómo proceder.
PASO 1
El primer paso es elegir un departamento o área de la empresa donde creas que la IA podría ser útil: ventas, mercadeo, servicio al cliente, operaciones o administración.
PASO 2
Ahora, pregúntate qué tipo de problema deseas resolver dentro de este departamento: rendimiento de ventas, efectividad de campañas de mercadeo, problemas de servicio al cliente, gestión de inventario o generación de informes en tiempo real.
PASO 3
Luego, enumera todos los pasos y procesos que actualmente utilizan para resolver ese problema.
PASO 4
Pregúntate si puedes resolver el problema optimizando tu proceso actual. Si entiendes que tus procesos ya están optimizados y podrían beneficiarse de la IA, continúa con el siguiente paso.
PASO 5
De los puntos que enumeraste en el Paso 3, ¿cuál de ellos sientes que tiene el mayor impacto negativo en el proceso? Llamaremos a ese paso tu “eslabón roto” en la cadena de rendimiento.
PASO 6
Recopila datos acerca del “eslabón roto” para comprender completamente y cuantificar el problema. Estos datos serán tus KPI (Indicadores Clave de Rendimiento) para medir, una vez que se haya implementado una solución de IA.
PASO 7
Identifica soluciones de IA disponibles en el mercado para resolver tu problema como, por ejemplo:
PASO 8
Realiza un cálculo de retorno de la inversión (ROI) y costo total de propiedad (TCO).
Ahora, veamos estos pasos en acción con un ejemplo hipotético. Supongamos que tienes un problema de rendimiento de ventas (Pasos 1-2) porque tus vendedores pasan demasiado tiempo investigando clientes y escribiendo correos electrónicos personalizados (Paso 3). Has creado una plantilla para reducir el tiempo que lleva escribir un correo electrónico, pero no es suficiente (Paso 4). Descubres que a cada vendedor le lleva 20 minutos para producir cada correo electrónico (es decir, investigar, escribir y personalizar), y estimas que estás perdiendo un 30 % de productividad de ventas cada día, lo que estimas que te cuesta $25,000 por vendedor al mes (Pasos 5-6).
Entonces, lo que necesitas es una aplicación de IA que pueda utilizar información de conversaciones pasadas o publicaciones en línea para construir una respuesta al cliente con intervención mínima, si es que hay alguna (Paso 7).
Para hacer esto, necesitarás: un sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM) para capturar todas tus interacciones con el cliente, una aplicación de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que permita transcribir llamadas y recopilar y estructurar publicaciones en redes sociales, y una herramienta de generación de lenguaje natural (NLG) que tome transcripciones de correos electrónicos, llamadas telefónicas y publicaciones en redes sociales, y construya respuestas personalizadas. Esto podría ser una plataforma “todo en uno” o puedes agregar complementos a tu CRM existente.
El último paso sería evaluar cuánto tiempo, dinero y esfuerzo se invertiría en implementar el conjunto tecnológico y compararlo con cuánto negocio estás perdiendo a corto y largo plazo (Paso 8). Calcula tanto el retorno de la inversión (ROI) como el costo total de propiedad (TCO) con atención a actualizaciones, licencias de usuario y costos de mantenimiento.
El autor es fundador de Sales Velocity Academy. Para información, accede a victorantonio.com.
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