Los conceptos básicos que necesita saber

Aunque la IA no es exactamente infalible, está bastante cerca de serlo. Hay muchos beneficios al usar IA en su flujo de trabajo y procesos. Estos son solo algunos ejemplos de sus beneficios.

1. Reduce el error humano.

Seamos sinceros. A veces la gente comete errores. Solo somos humanos, después de todo. Lo que pasa con cometer un error es que normalmente podemos aprender de él, procesar lo que hemos aprendido e intentar no volver a cometer el mismo error.

La inteligencia artificial opera de la misma manera. Si bien la IA actúa y se desempeña como un ser humano, puede reducir enormemente el error humano al ayudarnos a comprender todos los resultados posibles y elegir el más apropiado.

La IA utiliza datos en tiempo real para predecir resultados alternativos. Usando datos y predicciones, podemos comprender mejor nuestras opciones, los resultados y los impactos de esos resultados.

Esto es particularmente útil en los negocios. Los tomadores de decisiones pueden considerar todas las posibilidades antes de seguir adelante.

2. Ayuda con la investigación y el análisis de datos.

Otro beneficio de la IA es el uso de la tecnología para la investigación y el análisis de datos. Las tecnologías de IA son inteligentes y pueden recopilar la información necesaria y hacer predicciones en minutos.

Lo que normalmente le llevaría a un ser humano meses de investigación ahora se puede hacer en mucho menos tiempo.

Los datos recopilados por AI y el análisis realizado son invaluables. Con la información recopilada por la IA, sus analistas de datos pueden tomar decisiones más inteligentes e informadas en menos tiempo.

Utilice los datos recopilados por AI junto con el trabajo de sus analistas de datos.

3. Puede tomar decisiones inteligentes e imparciales.

Con los datos apropiados, la IA elimina el sesgo de la toma de decisiones. Para obtener los mejores resultados imparciales con las tecnologías de IA, debe asegurarse de ingresar la información y el conjunto de datos más precisos.

Cuando la IA recibe los mejores datos, puede predecir con precisión los resultados, resolver problemas y realizar sus funciones correctamente sin el favor humano de un resultado deseado en particular.

Sin embargo, si los datos que alimenta a sus programas de IA son defectuosos, es probable que obtenga un resultado sesgado.

Asegúrese de verificar la precisión de sus datos para maximizar este beneficio de la IA.

4. Realiza tareas repetitivas.

Aunque la automatización y la IA no son las mismas tecnologías, la IA puede actuar como una versión avanzada de la automatización, lo que significa que puede usarse para realizar tareas repetitivas y sugerir resultados alternativos.

El uso de IA para realizar tareas repetitivas les brinda a sus empleados más tiempo para trabajar en otros asuntos más complejos, como cerrar una venta o comunicarse con los clientes actuales en su lista para retener a los clientes.

La IA se puede utilizar para realizar una multitud de tareas repetitivas. La IA puede realizar tareas en recursos humanos, como la incorporación de empleados.

AI también puede integrarse con un chatbot en su sitio web. Aunque es posible que un chatbot no brinde un toque humano al interactuar con clientes potenciales, el uso de IA para automatizar las interacciones entre su empresa y sus clientes puede impulsar los procesos y mover a sus clientes a través de su canalización.

Por ejemplo, la IA puede ayudar a un posible cliente a iniciar una nueva consulta y recopilar información importante del cliente y datos de comportamiento. Luego, esos datos se pueden ingresar en su CRM para su posterior revisión.

¿Cómo funciona la IA?

La tecnología de IA es compleja y extremadamente útil para las empresas. HubSpot ha incorporado IA directamente en su software para aumentar los flujos de trabajo ya existentes.

La IA de HubSpot puede descubrir el rendimiento del equipo al monitorear las llamadas de ventas y brindar información al equipo. También puede optimizar contenido o crear transcripciones de grabaciones y llamadas.

Si la IA es una tecnología compleja pero necesaria, ¿cómo funciona?

En pocas palabras, la IA funciona combinando grandes conjuntos de datos con algoritmos de procesamiento intuitivos. AI puede manipular estos algoritmos aprendiendo patrones de comportamiento dentro del conjunto de datos.

Es importante comprender que la IA no es solo un algoritmo. En cambio, es un sistema completo de aprendizaje automático que puede resolver problemas y sugerir resultados.

Veamos cómo funciona la IA paso a paso.

Aporte

El primer paso de la IA es la entrada. En este paso, un ingeniero debe recopilar los datos necesarios para que la IA funcione correctamente.

Los datos no necesariamente tienen que ser una entrada de texto; también puede ser imágenes o discurso. Sin embargo, es importante asegurarse de que los algoritmos puedan leer los datos ingresados.

También es necesario definir claramente el contexto de los datos y los resultados deseados en este paso.

Procesando

El paso de procesamiento es cuando AI toma los datos y decide qué hacer con ellos. Mientras procesa, la IA interpreta los datos preprogramados y utiliza los comportamientos que ha aprendido para reconocer patrones de comportamiento iguales o similares en datos en tiempo real, según la tecnología de IA particular.

Resultados de datos

Una vez que la tecnología de IA ha procesado los datos, predice los resultados. Este paso determina si los datos y sus predicciones dadas son un fracaso o un éxito.

Ajustes

Si el conjunto de datos produce una falla, la tecnología de IA puede aprender del error y repetir el proceso de manera diferente. Es posible que sea necesario ajustar o cambiar las reglas de los algoritmos para que se ajusten al conjunto de datos.

Los resultados también pueden cambiar durante la fase de ajuste para reflejar un resultado más deseado o apropiado.

Evaluaciones

Una vez que AI ha terminado su tarea asignada, el último paso es la evaluación. La fase de evaluación permite que la tecnología analice los datos y haga inferencias y predicciones. También puede proporcionar la retroalimentación necesaria y útil antes de volver a ejecutar los algoritmos.

La IA es extremadamente beneficiosa en los negocios. Sin embargo, es importante elegir la tecnología de IA adecuada para las necesidades de su negocio.

Los cuatro conceptos de la IA

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Como se mencionó anteriormente, no todos los tipos de IA serán apropiados para su negocio, sus procesos o su conjunto de datos. De hecho, hay cuatro conceptos principales de IA que debes considerar.

1. Máquina reactiva

Las máquinas reactivas hacen honor a su nombre conceptual. Este tipo de IA puede responder o reaccionar a datos en tiempo real. Sin embargo, esta IA es limitada y no puede almacenar información ni crear un banco de memoria.

Debido a que no puede almacenar recuerdos, la IA no puede usar la experiencia pasada para analizar datos basados ​​en el comportamiento de nuevos datos.

Las tecnologías de máquinas reactivas se utilizan mejor para tareas repetitivas diseñadas para resultados simples. Considere usar máquinas reactivas para organizar la información de nuevos clientes o filtrar el spam de su bandeja de entrada.

2. Memoria limitada

A diferencia de las máquinas reactivas, las tecnologías de memoria limitada pueden almacenar y usar información para aprender nuevas tareas. Una máquina de memoria limitada necesitará datos preprogramados para ponerse en marcha.

Una vez que ha procesado esa información, puede analizar datos en tiempo real para hacer predicciones y observaciones.

La tecnología de memoria limitada es la tecnología de IA más común utilizada en los negocios. De hecho, esta es la tecnología que hace que los coches autónomos funcionen.

Un chatbot es un ejemplo de tecnología de memoria limitada. Los chatbots utilizan datos preprogramados para interactuar con los clientes y predecir sus necesidades en función de sus acciones y consultas.

3. Teoría de la Mente

La tecnología de la teoría de la mente es más avanzada que la memoria limitada. Al igual que la memoria limitada, la tecnología de la teoría de la mente puede almacenar información y realizar observaciones basadas en los datos en tiempo real que observa.

Sin embargo, esta tecnología es más avanzada, lo que significa que puede responder a las emociones humanas.

La tecnología de la teoría de la mente debe diseñarse para comprender que los humanos son complejos, con patrones de pensamiento individuales y experiencias pasadas que afectan la forma en que responden a ciertos estímulos. Debido a esto, las tecnologías de la teoría de la mente aún no están completamente desarrolladas.

Tal como está ahora, la IA no puede responder completamente a las personas de una manera similar a la humana.

4. Consciente de sí mismo

La tecnología autoconsciente lleva la tecnología de la teoría de la mente un paso más allá. Puede procesar información, almacenarla, usarla para informar los procesos de toma de decisiones, comprender las emociones y los sentimientos humanos, y también es consciente de sí mismo a nivel humano.

En otras palabras, las máquinas autoconscientes funcionan como la conciencia humana y pueden tener sus propios pensamientos y sentimientos.

La tecnología autoconsciente aún está muy lejos de estar completamente desarrollada. Sin embargo, los científicos e investigadores están logrando pequeños avances en la comprensión de cómo implementar las emociones humanas en la tecnología de IA.

Cómo crear IA básica

La IA no tiene que ser demasiado complicada para que usted se beneficie. Puede usar la IA para realizar funciones repetitivas que agotan a sus empleados de su valioso tiempo, tiempo que podría dedicarse a fortalecer las relaciones con los clientes o realizar una venta.

Para usar IA, considere los procesos y flujos de trabajo que puede eliminar de los platos de sus empleados. Específicamente, piense en los procesos que puede automatizar y no tendrá que modificar mientras la IA hace su trabajo.

Veamos los conceptos básicos de la implementación de IA en su flujo de trabajo.

1. Defina el problema.

Antes de que decida incorporar IA en su flujo de trabajo, considere los procesos que sus equipos usan a diario que consumen mucho tiempo y son repetitivos.

¿Pasa su equipo mucho tiempo clasificando datos para encontrar información de contacto para clientes potenciales? ¿Podrían usar mejor su tiempo hablando con clientes potenciales e incorporando nuevos clientes?

Tómese su tiempo para identificar los flujos de trabajo que consumen mucho tiempo y haga una lista. De esta lista, elija un proceso que sea directo y repetitivo.

2. Defina los resultados.

La IA debería mejorar sus procesos ya establecidos. Una vez que haya hecho una lista de procesos y flujos de trabajo que pueden beneficiarse más de la IA, defina los resultados deseados.

Por ejemplo, la IA puede recopilar y ordenar datos de clientes. Pero antes de que AI pueda clasificar su base de clientes potenciales, debe decirle qué buscar y cómo clasificar la información.

Asegúrese de definir claramente los resultados de sus procesos de IA. La IA funciona mejor si tienes un objetivo final en mente.

3. Organice el conjunto de datos.

Tener un conjunto de datos extenso y organizado para ingresar a las tecnologías de IA es fundamental. Si aún no mantiene sus datos en una ubicación centralizada, es mejor que lo haga antes de implementar la IA. No querrá que su programa pierda un conjunto de datos esenciales porque estaba alojado en un sistema diferente.

Usa un CRM, como el de HubSpot, para organizar tus datos. Necesitará datos limpios que el algoritmo pueda leer. De esa manera, la tecnología de IA puede comprender el conjunto de datos y reconocer sus patrones y comportamientos.

4. Elija la tecnología adecuada.

Hay cientos de algoritmos de IA para elegir, cada uno de los cuales realiza una tarea con diferente eficiencia y calidad. Es importante comprender que no todos los algoritmos se adaptarán a su conjunto de datos, problema o resultado deseado.

Dedique tiempo a investigar la mejor tecnología de IA y elija la que mejor se adapte a sus necesidades. Una vez que haya seleccionado una tecnología de IA, ejecute los datos para crear un modelo.

5. Pruebe, simule y resuelva.

Ahora que tiene la tecnología adecuada y un modelo de lo que deben hacer los datos, vuelva a ejecutar los datos para probarlos. Esto le permitirá determinar los problemas que deben resolverse. Una vez que esté listo para implementar IA, intégrela en sus flujos de trabajo y déjela hacer lo suyo.

Ahora usted y sus empleados tienen más tiempo para asuntos más urgentes y valiosos.

Casos de uso de IA para especialistas en marketing

Las tecnologías de IA pueden mejorar significativamente el desempeño de los equipos de marketing de varias maneras.

Ya sabemos que la IA se puede usar para los chatbots en sus sitios web orientados al cliente. Pero hay muchas otras formas de incorporar IA en su juego de marketing. Así es cómo.

Pronóstico de ventas

La previsión de ventas es como mirar una bola de cristal. Solo esta bola de cristal predice los futuros márgenes de ventas de su empresa.

Los analistas deben recopilar los datos necesarios de varias fuentes para hacer un pronóstico adecuado. Luego, clasificarán los datos y los comportamientos de los clientes, los compararán con los datos históricos y pronosticarán las ventas futuras.

Los analistas de datos a menudo usan algoritmos automatizados para ayudarlos a clasificar los datos históricos y realizar un seguimiento de la nueva información importante. Este proceso puede tomar algún tiempo.

Pero la buena noticia es que se puede acelerar significativamente con la ayuda de la tecnología de IA. AI puede almacenar datos recopilados de chatbots, analizar qué clientes tienen más probabilidades de realizar una venta, comparar datos en tiempo real con datos históricos y hacer predicciones y suposiciones sobre ventas futuras.

La IA utiliza análisis predictivos y puede predecir pronósticos con una precisión de hasta el 80 %.

Anuncios dirigidos y personalización de contenido

La publicidad dirigida y la personalización del contenido es Marketing 101. Todo buen mercadólogo sabe que para obtener la mayor cantidad de ventas, es necesario poner su marca frente a los ojos de la audiencia adecuada. Las tecnologías de IA llevan los anuncios dirigidos un paso más allá.

Ya conoces a tu público objetivo, pero ¿sabes exactamente qué hacen después de ver el anuncio de tu empresa? La realidad es que puede tener un buen indicador del comportamiento del cliente, pero a veces puede perder la marca. La IA puede ayudarte a hacer una mejor inferencia.

AI puede usar análisis predictivos para determinar el comportamiento del cliente y las acciones de los clientes potenciales después de ver su anuncio. La gran cantidad de información publicitaria y los datos de comportamiento del cliente recopilados por la IA también pueden mostrar el siguiente anuncio apropiado para sus clientes.

Generación líder

En el pasado, un especialista en marketing necesitaba ejecutar varios anuncios, recopilar datos de clientes potenciales, crear un perfil de cliente, establecer una lista de contactos y comenzar a contactar a los posibles clientes. Es probable que este proceso tarde días en completarse, lo que reduce el tiempo de ventas.

La IA reduce drásticamente el tiempo que los equipos de marketing y ventas dedican a la generación de leads. AI puede recopilar datos de clientes, crear perfiles de clientes y generar una lista de contactos de clientes potenciales con más probabilidades de realizar una compra.

Con el tiempo ahorrado, los vendedores pueden utilizar mejor su tiempo poniéndose en contacto con clientes potenciales calificados, estableciendo relaciones con nuevos clientes y realizando la venta más importante.

Precio dinamico

La IA no se trata solo de ahorrar tiempo para sus empleados. La IA puede ayudar a maximizar las ganancias y los márgenes al habilitar precios dinámicos. El precio dinámico es una estrategia de marketing que utilizan muchas empresas para ajustar los precios de sus productos en función de la oferta y la demanda actuales.

Las tecnologías de IA utilizan modelos de precios dinámicos para ayudar a predecir el comportamiento del cliente, la oferta y la demanda para alertar a los vendedores cuándo aumentar o disminuir el precio de un producto o servicio.

Mejore su negocio con IA.

Si bien la IA puede ser una tecnología complicada, usarla en su negocio no tiene por qué serlo. Las tecnologías de inteligencia artificial pueden mejorar significativamente sus flujos de trabajo al ahorrar un tiempo valioso y hacer predicciones más precisas.

Haga una lluvia de ideas con su equipo para enumerar los procesos potenciales para automatizar con el software de IA. Luego, encuentre la tecnología de IA adecuada que funcione mejor para usted y sus empleados. Comience a mejorar su negocio a través de la IA hoy.