Desafíos de la IA empresarial: datos fiables y flujos de trabajo integrados

La inteligencia artificial promete transformar todos los aspectos de las operaciones empresariales, pero muchas empresas aún no tienen claro cómo pasar de la fase piloto a la de producción y creación de valor. En el panorama actual, las empresas tienen que lidiar con datos aislados y repartidos por varios sistemas, lo que hace que muchos trabajadores no confíen en los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA y tengan dificultades para obtener lo que quieren de ellos.

Recientemente en Salesforce hemos presentado los resultados del estudio «Your Data, Your AI» en el que se manifestaba que aunque tres cuartas partes de los trabajadores encuestados en el estudio creen que unos datos precisos, completos y seguros son fundamentales para generar confianza en la IA, más de la mitad no confía en los datos que se utilizan para entrenar los sistemas de IA en la actualidad. Y casi el
60% de los usuarios de IA de todo el mundo tienen dificultades para conseguir lo que quieren de la IA, según el mismo estudio.

El futuro de la IA empresarial no consiste en disponer de más datos, sino de los datos adecuados. Cuando la IA se basa en datos propios de una empresa ofrece resultados más útiles y, en última instancia, genera
mayor confianza y nivel de adopción. Sólo consolidando sus datos las empresas podrán comprender plenamente el journey completo del cliente. Una fuente de datos fiable y la integración de la IA en los flujos de trabajo de toda la empresa son ingredientes clave para el éxito de la IA.

Si se implementan conjuntamente, las empresas pueden obtener resultados cuantificables del rendimiento de la IA y su impacto en la automatización y la personalización, como una mayor productividad de las ventas, resoluciones más rápidas del servicio de atención al cliente o mayor conversión en las campañas de marketing.

Conectando los silos

Para que la IA esté a la altura de las expectativas, los grandes modelos lingüísticos (LLM) deben basarse en datos empresariales fiables. Sin embargo, con los datos atrapados en silos desconectados, la transformación digital integral y la obtención de valor siguen siendo difíciles de alcanzar. Las perspectivas empeoran cuando los datos que se utilizan para fundamentar los modelos de IA son incompletos, incorrectos o irrelevantes, lo que conduce a resultados inconsistentes.

Por eso Salesforce ha desarrollado Data Cloud. Esta solución está en el corazón de la plataforma Einstein 1 y potencia la IA predictiva y generativa de Einstein. Data Cloud elimina los silos de datos, creando una única plataforma para acceder y utilizar todos los datos empresariales. Integra fácilmente datos estructurados y no estructurados (como PDF, correos electrónicos,transcripciones de llamadas, vídeos, etc.) en Salesforce, con una biblioteca de conectores.

Además utilizando integraciones de copia cero para conectar de forma segura lagos de datos como Snowflake, Redshift, BigQuery y Databricks, va a permitir disponibilizar esos datos, incluso en escenarios de tiempo real, sin necesidad de copiar los datos de un entorno a otro.Todos esos datos son armonizados en torno a la ficha de cliente, para lo que Data Cloud proporciona un modelo de datos canónico que es entendido por cualquiera de las aplicaciones de la plataforma Einstein1 (Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud…).

Modelo que puede ser personalizado para adaptarse a las necesidades específicas de los clientes. Gracias a ese modelo canónico, se desbloquea el poder de los datos y se permite mejorar el análisis, la toma de decisiones y la automatización de la IA, de forma que se obtengan resultados fiables y con impacto, sin necesidad de una costosa formación de modelos.

Tomemos, por ejemplo, los datos en tiempo real de un posible cliente que acaba de visitar la web de una empresa. Antes, la fuerza de ventas no tenía forma de saberlo sin extraer manualmente la información en un informe personalizado. Ahora, los datos en tiempo real aportan información procesable, lo que permite un acercamiento inmediato al cliente, con el consiguiente aumento de las tasas de conversión, aumento de los ingresos y de la satisfacción del cliente.

Integrar la IA en el flujo de trabajo

La necesidad de ofrecer IA en el flujo de trabajo de los diferentes perfiles de empleados (ventas, post-venta, marketing, commerce, desarrolladores, etc.) de las empresas explica por qué muchas compañías se están inclinando por los asistentes conversacionales. De esta manera, los empleados interactúan en las mismas aplicaciones en las que trabajan en su día a día, con cualquier dato o flujo de trabajo de la empresa.

Con datos específicos de clientes, los empleados pueden generar respuestas automáticas y personalizadas a toda la información que la empresa disponga del cliente independientemente del canal por
el que se obtengan y el repositorio donde se almacene. Desde la generación de campañas comerciales hasta la respuesta a preguntas de servicio de atención al cliente, todo está personalizado, basado en datos
consolidados, actualizados y fiables.

Todo ello de forma segura dentro de los límites de los datos y procesos empresariales de su empresa. La confianza es un componente clave para el éxito de las implantaciones de IA en las empresas. Al unificar y depurar sus datos, las empresas pueden garantizar que los modelos de IA funcionen con la información más precisa. La potente combinación de datos y CRM hace posible estas experiencias personalizadas del cliente. Para el consumidor actual, los milisegundos importan. El coste de no seguirles el ritmo puede ser la pérdida de oportunidades de venta, malas críticas en las redes sociales, etc.

Aunque la IA generativa se encuentra todavía en estado inicial para la mayoría de empresas, el potencial de transformación empresarial real es inmenso. Las organizaciones que puedan establecer una adecuada base de confianza, y ofrecer IA en el flujo de trabajo de sus empleados, podrán pasar de esta fase piloto a la de producción y obtener un enorme valor, satisfacción de los empleados, fidelidad de los clientes y crecimiento del negocio.