¿Ha pensado en implementar algún sistema de Inteligencia Artificial en su pyme? Hay que saber que esta tecnología presenta múltiples beneficios, tanto a nivel de productividad como en términos de calidad y seguridad. Susana Duran, Director of Engineering Mobile & Conversational AI en Sage, expone a DIRIGENTES un ejemplo muy claro: "Sería en la detección de anomalías en nuestros datos financieros, donde antes eran necesarias semanas para analizar datos y con la IA, estos se puede hacer en segundos obteniendo resultados fiables que nos permiten reaccionar adecuadamente". De hecho, supone un beneficio doble, ya que al tener toda la información en tiempo real, se pueden detectar fraudes y mejorar la seguridad previniendo ciberataques.

Pero no hay que adelantarse. Antes de implementar un sistema de IA, hay que preguntarse cuál es la calidad de los datos de la empresa. Susana Duran explica que la calidad de los datos incluye aspectos como la consistencia, la integridad y precisión de los mismos y su incumplimiento es el principal motivo de la toma de decisiones erróneas. Por ello, aconseja mantener una supervisión de la información, tomando muestras aleatorias con asiduidad y asegurando que los equipos que generen los datos o los algoritmos tienen diversidad y conocimientos necesarios. 

Una vez se hayan revisado, interpretado y validado los datos, otro de los primeros pasos es realizar una auditoría para conocer los procesos internos y pensar cuáles son los más costosos o con más oportunidad de mejora de resultados. Al ser una inversión elevada, es aconsejable optar por tecnología de código abierto, accesibles a más personas, en lugar de desarrollar una IA propia. 

"Al ser una inversión elevada, es aconsejable optar por tecnología de código abierto"

Además, es importante que la implantación de sistemas de IA se realice de forma "gradual, definiendo las expectativas que se tienen, midiendo los resultados y decidiendo los pasos siguientes a tomar cuando se van consolidando los anteriores", dice Abel León, Sales Manager de Hasten Group.

Un amplio abanico de aplicaciones de IA

En lo que respecta a atención al cliente, un caso muy común en pymes es el uso de chatbots, que nada más entrar a una página web, preguntan al usuario si pueden ayudarle, interactuando de forma directa e inmediata con él. Analizando toda la información de productos que puede tener un e-commerce y la que proporciona el cliente, el chatbot "entiende" las necesidades que tiene el usuario para hacerle recomendaciones y en consecuencia restringir las opciones que le ofrece. De hecho, para una pyme sin muchos recursos, puede ser muy útil para dar soporte a los clientes y además de los chatbots, otra de las tendencias que cobran mayor protagonismo a la hora de consumir son los asistentes de voz. 

Otra aplicación de la IA se encuentra en los sistemas de gestión de la relación con el cliente (CRM), diseñados para recoger los datos a través de canales de comunicación, como el correo electrónico, el teléfono, las redes sociales, con el fin de mejorar e incluso automatizar el proceso de ventas. Al final se trata de analizar datos para automatizar procesos, porque qué pyme no necesita simplificar tareas rutinarias.

La mejora de rentabilidad es posible gracias a la eliminación de procesos repetitivos, sobre todo a nivel de administración (revisión de facturas, introducción de datos…). Para ello, "hay sistemas de IA que ayudan a automatizar estos procesos y, por tanto, impacta directamente en un ahorro cuando se deja de gastar tiempo en estas tareas", resalta Jordi Damià, CEO de Setesca. Para hacer esto se pueden utilizar los RPA (Robotic Process Automation).

Muchas pymes carecen de un departamento de Recursos Humanos al uso. Por ello, los programas equipados con IA posibilitan la automatización de la gestión del capital humano. Mediante el análisis de Big Data se puede optimizar la captación de perfiles profesionales y también, como indica Abel León, "cuando ya tenemos ese personal ya trabajando para el cliente, fidelizarle para evitar la rotación".

En lo que respecta al coste de implantación, es elevado y pocas pymes tienen el músculo financiero suficiente. Además, "cuesta mucho convencer a la pyme para que se adopten estos productos y que den los primeros pasos" y el problema es que la adopción de la IA se mira como un gasto, no como una inversión. Por su parte, el CEO de Setesca indica que el coste de esta tecnología está bajando de forma "importantísima" al emplearse cada vez más y aclara que lo más importante no es el coste de implementación, sino el coste de operación, ya que en estos sistemas debe haber personas que diseñen lo que hay que hacer, determinen los patrones de comportamiento a partir de la información recopilada y entrenar al sistema sobre qué es lo que tiene que hacer.

En definitiva, se trata de mejorar la atención al cliente, optimizar los procesos internos y con ello, en base a los datos analizados y gestionados por esta tecnología, tomar decisiones más inteligentes.