La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) ya no es exclusiva de grandes corporaciones. Cada vez más pequeñas y medianas empresas (pymes) están comenzando a integrar esta tecnología en sus procesos, aunque muchas veces sin una estrategia clara, lo que limita su potencial. Cristian Figueroa, especialista en retail y consumo de SAS Latinoamérica, destaca la importancia de convertir la IA en una herramienta estratégica durante su participación en Retail Day México 2024, organizado por Deloitte y GS1.
¿Por Qué la Estrategia es Esencial en la Implementación de IA?
No basta con instalar módulos de software o herramientas de IA, es fundamental que las empresas entiendan sus necesidades y sepan cómo utilizar los datos que generan. Figueroa subraya que un uso incorrecto de la IA, sin un enfoque estratégico, provoca que los negocios no aprovechen al máximo las ventajas que esta tecnología puede ofrecer.
Uno de los pasos clave es identificar las “dolencias del negocio” para definir qué problemas resolver y así orientar los esfuerzos tecnológicos hacia áreas específicas. “El ingrediente fundamental es la data. Sin datos, no se puede hacer nada, pero el verdadero desafío es saber qué preguntas hacer”, explica el especialista.
¿Dónde Implementan IA las Pymes?
Cada pyme tiene necesidades diferentes, pero las áreas más comunes de implementación de IA incluyen:
- Segmentación de clientes: Analizar los patrones de compra para ofrecer productos personalizados.
- Pronósticos de demanda: Predecir el consumo futuro para evitar escasez o sobreproducción.
El análisis predictivo, por ejemplo, permite optimizar la gestión del inventario, asegurando que las pymes cuenten con los productos necesarios sin generar desperdicios ni exceso de stock. Estas estrategias no solo automatizan procesos, sino que ayudan a posicionar el negocio a mediano y largo plazo.
Los Cinco Pilares para un Modelo Exitoso de IA
Durante Retail Day México 2024, Figueroa compartió un modelo de cinco pilares para una implementación eficiente de IA:
- Entendimiento del negocio y los datos: Identificar qué problemas resolver y qué información es necesaria.
- Exploración y análisis descriptivo: Preparar los datos para detectar patrones relevantes.
- Análisis predictivo y prescriptivo: Utilizar datos para anticipar comportamientos futuros y proponer soluciones.
- Exploración de resultados y decisiones colaborativas: Fomentar la toma de decisiones con base en datos y en colaboración con diferentes áreas del negocio.
- Medición y evaluación de impactos: Implementar métricas que permitan corregir y optimizar procesos.
Figueroa enfatiza que las pymes deben enfocarse primero en definir claramente sus objetivos y luego utilizar la IA para resolver problemas específicos. Sin una comprensión clara del negocio, la IA pierde su efectividad y no genera valor.
Conclusión
La IA representa una oportunidad significativa para las pymes, siempre que su implementación esté alineada con los objetivos del negocio. No se trata solo de automatizar procesos, sino de integrar la inteligencia artificial como una parte esencial de la estrategia empresarial. Esto permitirá a las empresas mejorar su eficiencia, reducir desperdicios, y posicionarse de manera competitiva en el mercado.
