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Home » Inteligencia Artificial aplicada en pequeñas y medianas empresas
Acceleration Economy En Español

Inteligencia Artificial aplicada en pequeñas y medianas empresas

Acceleration Economy en Español
Pablo MorenoBy Pablo MorenoNovember 29, 2021Updated:May 3, 20225 Mins Read
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AI for SMBs
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Uno de los comentarios más habituales que se suelo escuchar cuando hablo sobre aplicaciones de Inteligencia Artificial (AI) o Aprendizaje Automático (ML) con muchos emprendedores y empresarios -la inmensa mayoría propietarios de pequeñas o medianas empresas- suele ser: ‘Mi empresa es muy pequeña para eso. Además, debe ser muy caro y complicado’; entre otras cosas.

“La aplicación de Inteligencia Artificial depende de tener objetivos definidos y de la calidad de los datos, no del tamaño ni de la operación ni de la cantidad de datos disponibles”

La aplicación de Inteligencia Artificial es una fase del ciclo de madurez del análisis de datos. Este ciclo de madurez depende del tiempo y de los conocimientos adquiridos del analista, es decir, el empresario. Por tanto, identifique donde esta usted como empresario en medio este ciclo y adapte su operación a ello.

Si usted como empresario pretende que su empresa crezca, su ciclo de madurez tiene que crecer con usted. Así mismo, si usted avanza en dicho ciclo de madurez del análisis de datos, permitirá y favorecerá que su empresa crezca más rápido y mejor. Incorporar un análisis de datos en su andadura empresarial le ayudara a redefinir su estrategia empresarial, corregir errores y encontrar nuevas oportunidades.

El uso de la IA no le resolverá problemas como por arte de magia o le hará ver el futuro, pero le permitirá prepararse hoy para los distintos escenarios futuros. Por ejemplo, si usted supiera cómo será la tendencia de ventas de los próximos 6 meses, usted sabría si invertir hoy en inventarios o no, sabría si contratar personas o no, o invertir en marketing y publicidad o no. O cuando sería el momento correcto de hacer todo eso.

¿Tiene objetivos empresariales bien definidos? ¡Perfecto! Entonces usted está preparado para implementar algunas soluciones de AI en su empresa.

Ahora, permítanme desmitificar algunas ideas que se esconden tras este cometario, ya que yo también he sido empresario y ahora consultor de Inteligencia Artificial aplicada.

“Mi empresa es muy pequeña para eso. Además, debe ser muy caro y complicado”

Esta simple frase, creo que esconde varias cosas:

  1. poca cantidad de datos
  2. poca o ninguna infraestructura
  3. alto control / autonomía del empresario

¿El tamaño de la empresa es directamente proporcional al tamaño de datos que genera? Pudiera parecer que sí, pero… ¿qué es grande y que es pequeño en términos de datos? Cualquier negocio o empresa dispone de un reporte de ventas, de compras y puede disponer un reporte de movimientos bancarios.  Además, cualquier negocio o empresa dispone de al menos de una cuenta de alguna red social (o varias), y usa al menos una cuenta de WhatsApp.

Con un simple reporte de datos de ventas o de compras (incluso de una hoja de cálculo o fichero Excel), combinados con un extracto bancario, es posible hacer análisis de forecasting, identificación de tendencias y patrones en su operación, e incluso, anticipar cuándo es el mejor momento de invertir en inventario de productos. Adicionalmente, al realizar análisis sobre todas las interacciones de redes sociales, puede perfilar clientes, identificar patrones, entender que es lo que más y lo que menos valoran sus clientes de sus productos o servicios, etc.

No necesita un gran volumen de datos, necesitan datos correctos y concretos, aunque sean pocos.

Suele ser habitual pensar que para aplicar AI es necesario un enorme volumen de datos, ya que se confunde AI con ‘Big Data’. Nada mas lejos de la realidad. La correcta aplicación de IA depende mas de la calidad de los datos que de la cantidad de éstos. Si se dispone de una gran cantidad de datos que no han sido pre-organizados, tratados o no se han aplicado determinados estándares para preservar su calidad, la aplicación de IA será una tarea casi imposible, o bien un completo fracaso.

Dado que AI se suele confundir con ‘Big Data’, pareciera que es necesario contar con un Data WhareHouse o una gran infraestructura de bases de datos, aplicaciones sofisticadas en la nube y cosas así. Pensar en todo esto, implica también pensar en contratar especialistas en sistemas que mantengan todas esas infraestructuras.

Se sorprendería saber que la mayoría de los desarrollos y experimentos de aplicaciones de AI parten de datos almacenados en documentos csv o Excel. Esto significa que no es necesario contar con ingentes cantidades de datos.

International Montery Fund

Adicionalmente, se sorprendería de saber que la mayoría de aplicaciones de desarrollo de AI son de código abierto (y por tanto gratuitas) y no es necesario incurrir en ningún coste de mantenimiento. Algunas de estas aplicaciones son comerciales y requieren un licenciamiento, especialmente si es necesario un despliegue mayor en un entorno de nube o similar. El coste real de desarrollo e implementación suele ser el coste de consultoría de un especialista o equipo de especialistas, según los requerimientos.

Finalmente, y no menos importante. Los pequeños y medianos empresarios suelen ser personas con una energía impresionante, y es común que los empresarios tengan una tendencia a controlar todo, verificar todo, saber todo y hacer todo. Suelen trabajar mucho y muy intensamente, pero no saben hacerlo en equipo o delegar. Pensar que un sistema, una maquina o un software haga cálculos y recomendaciones sin que el empresario entienda exactamente lo que esta haciendo, puede ser intimidante.

La aplicación de AI no implica perdida de autonomía o de control, más bien al contrario, permite expandir el control en otros ámbitos. Me gusta definirlo como ‘poder hacer mucho más, pero con mucho menos’ [recursos].

No dude en contactarme si quiere conversar o explorar como aplicar Inteligencia Artificial en su empresa.

En Español Inteligencia Artificial pequeñas y medianas empresas
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Pablo Moreno
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Business Data Scientist and Project Manager (Waterfall & Agile) with experience in Business Intelligence, Robotics Process Automation, Artificial Intelligence, Advanced Analytics and Machine Learning in multiple business fields, gained within global business environment over the last 20 years. University Professor of ML and AI, International speaker and Author. Active supporter of Open-Source software development. Looking to grow with the next challenge.

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