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Predicciones de ventas con IA: ¿Útiles o sobrevaloradas?

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IA predicciones de ventas
Tiempo de lectura: 5 minutos
A pesar de su potencial, la inteligencia artificial (IA) está siendo cada vez más escrutada para determinar si realmente puede cumplir sus promesas o si simplemente es otro término de moda en la tecnología.

Este artículo examina las capacidades actuales de la IA en la predicción de ventas, explorando si es verdaderamente útil o está sobrevalorada.

¿Quién de nosotros no ha soñado alguna vez con poder hablar con la computadora de Star Trek y recibir consejos infalibles con solo presionar un botón? Muchos desearíamos tener una herramienta así, y es por eso que la IA ha generado tanto revuelo. Desafortunadamente, aún no estamos realizando viajes interestelares.

Cómo funcionan

Las predicciones de ventas impulsadas por IA utilizan el aprendizaje automático. Funcionan solo con muchos datos buenos y algoritmos.

Analizan datos históricos para encontrar patrones o tendencias. El proceso comienza con la recolección de datos. Recopila grandes cantidades de información relacionada con las ventas. Esto incluye interacciones con clientes, historiales de compras, condiciones del mercado y factores externos como indicadores económicos.

Una vez que los datos están listos, se entrenan modelos de aprendizaje automático con este conjunto de datos. Estos modelos aprenden de los datos reconociendo relaciones y dependencias complejas. Por ejemplo, podrían identificar tendencias estacionales, campañas promocionales o cambios en el comportamiento.

Después de que el modelo está entrenado, puede utilizarse para predecir ventas futuras.

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La Realidad

Si se trata de leer y reorganizar datos, nada es más rápido que una computadora. Aquí es donde entra la IA, brindando un apoyo verdaderamente útil. 

Sin embargo, impulsarla hacia lo que esperamos, que es el razonamiento predictivo, probablemente sigue siendo un hito que aún no hemos alcanzado. 

La eficacia de la IA para predecir ventas depende en gran medida de los datos históricos y las tendencias identificables.

Si bien esto puede proporcionar una base sólida para las previsiones, también presenta limitaciones significativas. Los sistemas de IA luchan por tener en cuenta de manera precisa los cambios repentinos en el mercado o las variables únicas que no tienen precedentes en los datos. 

Como resultado, las predicciones de la IA pueden quedarse atrás respecto a los cambios del mundo real, ofreciendo consejos desactualizados cuando más se necesita flexibilidad.

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Complejidad de las variables

Las ventas son dinámicas. Involucran muchas variables, como cambios en el comportamiento del consumidor, cambios en la economía y acciones competitivas. 

La mayoría de estas son difíciles de medir y predecir.

La tecnología actual de la IA a menudo falla en integrar estos factores en sus modelos, lo que lleva a pronósticos simplificados que pueden perderse de matices críticos.

Seamos sinceros, la IA puede ayudarnos a preparar rápidamente una previsión de ventas para una reunión. Pero cuando realmente examinamos los datos que produce, a menudo vemos que solo está siguiendo tendencias, algo que podríamos hacer con tablas dinámicas, aunque no tan rápido. 

Al final, todavía necesitamos dar sentido a estos datos por nosotros mismos.

Impacto positivo de la IA

La fortaleza de la IA reside en su capacidad para procesar y organizar grandes conjuntos de datos más eficientemente que los humanos. Sin embargo, tomar decisiones matizadas en entornos impredecibles es difícil. Los sistemas de IA aún no pueden hacerlo solos. 

La tecnología de IA no puede reemplazar el juicio humano, especialmente en escenarios que requieren una comprensión profunda de factores complejos y en constante cambio.

Funciona mejor como una herramienta de apoyo, proporcionando una base rica en datos para los tomadores de decisiones humanos. 

La capacidad de clasificar rápidamente y hacer sentido de grandes cantidades de información puede influir enormemente en las decisiones estratégicas.

IA y CRM

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA ahora son características comunes en los sistemas CRM. Estas herramientas pueden responder preguntas comunes y solucionar problemas sin intervención humana, lo que acelera las respuestas y permite que los representantes humanos se concentren en casos complejos y sensibles.

Desde la perspectiva del consumidor, estamos en una situación similar a la de los primeros chatbots, que se basaban en un motor de búsqueda y proporcionaban respuestas predefinidas, haciendo sentir como si no estuvieras conversando con nadie.

Ahora, con la IA, hemos humanizado la manera de responder, y algunos sistemas son muy similares a un ser humano (obviamente, pueden responder si están adecuadamente ‘informados’). En cuanto a la capacidad de resolver problemas, todavía queda mucho por hacer, pero ciertamente es un camino intrigante.

Otra aplicación ampliamente utilizada es la herramienta de sugerencia de texto. No es solo para CRM; por ejemplo, se usa para redactar correos electrónicos. Es indudablemente útil y ahorra tiempo. Pero, debes revisar cuidadosamente el texto. A veces parece que la IA acaba de despertar después de una noche de juerga y escribe cosas extrañas. Digamos que el juicio general en este caso no es negativo.

Consideraciones de seguridad

¿Debemos reflexionar más sobre el análisis de datos por IA?

Se ha escrito mucho sobre esto, pero quizás valga la pena mencionarlo.

Pocas personas saben que los motores de aprendizaje automático (machine learning) que todos usamos para la IA están controlados por unos pocos grandes grupos. Son los mismos a los que preguntamos todos los días si están usando o vendiendo nuestros datos.

Es cierto que pasamos datos anonimizados a la IA. Pero, cuanto más datos proporcionemos, más precisa será el análisis y menos probable será que produzca disparates.

Esto puede ser paranoico, pero estamos hablando de sectores, productos y datos de ubicación, así como de un conjunto de indicadores de ventas e interacciones. ¡Imagina todo este tráfico en manos de una sola computadora! ¿Confiamos en ella? ¿Cuán importante es nuestro negocio?

Quizás valga la pena razonar un poco. Necesitamos evaluar los costos, beneficios y riesgos. Necesitamos ver si la IA de hoy realmente puede ayudar al negocio.

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Conclusiones

La IA tiene mucho potencial para revolucionar las predicciones de ventas. Sin embargo, su uso actual a menudo no cumple con las expectativas.

La dependencia de la tecnología de los datos históricos y la dificultad para procesar entornos ricos y variables como las ventas limitan su efectividad.

Por lo tanto, aunque la IA puede ser una herramienta poderosa en el arsenal de un negocio, es más efectiva cuando se utiliza en conjunto con la experiencia humana, sirviendo como una ayuda complementaria más que como una solución completa.

El entusiasmo en torno a las capacidades de la IA en la predicción de ventas necesita ser templado con una comprensión realista de sus limitaciones y fortalezas.

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