Ante el rápido avance de las tecnologías de inteligencia artificial generativa, muchas empresas se preguntan cómo transformar esta tecnología de meras pruebas e ideas en soluciones efectivas que impulsen el rendimiento empresarial y generen un valor real. A pesar de las altas expectativas y el optimismo que rodearon a la inteligencia artificial generativa en sus inicios, algunos análisis han demostrado que un porcentaje significativo de los proyectos basados en ella se abandonan tras la fase de prueba de concepto. De hecho, un estudio predijo que al menos el 30 % de los proyectos en este ámbito se descartarán para 2025. Esto se atribuye al conocido “valle de la desilusión” en el ciclo de vida de la tecnología, una fase en la que la gente siente que el potencial se exageró en comparación con los resultados.
Sin embargo, algunas empresas han logrado superar estos desafíos y han demostrado que existen formas de convertir esta tecnología emergente en valor comercial práctico. Al comprender bien los desafíos que la inteligencia artificial generativa puede resolver, utilizar la infraestructura tecnológica adecuada y centrarse en casos de uso prácticos que generen ingresos, estas ideas pueden transformarse en proyectos exitosos y rentables. A continuación, se presentan cuatro pasos clave para lograrlo.
1. Identificar el desafío adecuado
El primer paso para extraer un valor real de las experiencias de inteligencia artificial generativa es identificar el problema correcto que requiere solución. A menudo, los proyectos más exitosos en este campo son aquellos que comienzan con una comprensión precisa de las necesidades del cliente o de un desafío común que la tecnología puede resolver de forma innovadora. Por ejemplo, las empresas de viajes pueden determinar que la planificación de itinerarios representa un gran reto para muchos viajeros. Mediante el uso de inteligencia artificial generativa, se pueden desarrollar herramientas que ayuden a los usuarios a planificar sus viajes con facilidad y a personalizar la experiencia según sus necesidades específicas.
Se puede aprovechar el inventario de datos de clientes de la empresa y la información disponible para desarrollar experiencias personalizadas y únicas. Los datos se analizan utilizando modelos de lenguaje grande (LLM) y herramientas de recomendación avanzadas, de modo que los usuarios puedan obtener recomendaciones personalizadas sobre destinos turísticos, alojamientos y actividades que se adapten a sus preferencias personales. Al centrarse en ofrecer una experiencia satisfactoria y personalizada a los usuarios, las empresas pueden atraer a un gran número de clientes y aumentar las tasas de uso y participación.
2. Utilizar la tecnología adecuada
El éxito en los proyectos de inteligencia artificial generativa no es posible sin invertir en la infraestructura tecnológica adecuada. El funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial generativa requiere la recopilación y el análisis eficiente de datos, lo que exige el uso de tecnologías como la computación en la nube, que permite centralizar la recopilación y el análisis de datos en un solo lugar. Por ejemplo, se pueden emplear plataformas en nube especializadas para analizar datos en tiempo real, lo que otorga a la empresa un control total sobre su información y permite utilizarla de manera eficaz.
Además, se pueden combinar los modelos comerciales disponibles, como los modelos GPT de inteligencia artificial, con herramientas de recomendación desarrolladas internamente por la empresa para conseguir una experiencia de recomendación personalizada y eficaz. Esta combinación de modelos listos para usar y sistemas internos puede contribuir a ofrecer recomendaciones contextuales que se alineen específicamente con las necesidades de cada usuario. De este modo, los datos de los usuarios se convierten en información procesable que ayuda a mejorar notablemente la experiencia del cliente.
3. Convertir los casos prácticos en fuentes de ingresos
El objetivo final de cualquier proyecto tecnológico es obtener un rendimiento financiero tangible. Al utilizar la inteligencia artificial generativa para ofrecer soluciones prácticas, la mejora de la experiencia del cliente se traduce en beneficios adicionales. Por ejemplo, cuando los clientes reciben recomendaciones personalizadas que se ajustan a sus intereses, las tasas de interacción aumentan, lo que prolonga su tiempo de permanencia en el sitio web y abre la oportunidad de generar más ingresos.
Para ilustrar esto, podemos poner el ejemplo de una familia vegetariana de cuatro miembros que busca recomendaciones para un viaje. Utilizando la herramienta de planificación con inteligencia artificial, la familia recibirá recomendaciones personalizadas de actividades y restaurantes adaptadas a sus necesidades dietéticas y a la edad de los niños. Este nivel de personalización incrementa el vínculo de los usuarios con el servicio y eleva las probabilidades de que vuelvan a utilizarlo, lo que en última instancia se traduce en un rendimiento financiero para la empresa.
La tecnología generativa permite alcanzar niveles más altos de interacción al ofrecer recomendaciones más precisas y personalizadas. Algunos estudios han demostrado que las recomendaciones personalizadas basadas en inteligencia artificial pueden generar un nivel de interacción hasta tres veces mayor que el habitual, lo que ayuda a las empresas a obtener mayores ganancias al atraer y retener a los usuarios.
4. Planificar para la innovación a largo plazo
La innovación en el ámbito de la inteligencia artificial generativa no debe detenerse en la entrega de las soluciones actuales; debe existir un plan a largo plazo para explorar nuevas aplicaciones y maximizar el aprovechamiento de la tecnología. Por ejemplo, la inteligencia artificial se puede utilizar para resumir las extensas reseñas que los usuarios dejan en los sitios de viajes, de modo que los clientes obtengan resúmenes rápidos que destaquen los mejores aspectos de cada lugar y aquello a lo que deben prestar atención.
Asimismo, se pueden emplear las imágenes disponibles en la plataforma para ofrecer recomendaciones visuales alineadas con las preferencias del usuario. Por ejemplo, se puede guiar a los usuarios vegetarianos hacia imágenes de restaurantes que ofrezcan platos acordes con sus necesidades, haciendo que las recomendaciones sean aún más personalizadas y pertinentes.
Invertir en tecnologías de este tipo es un paso importante para mejorar la interacción y la experiencia del usuario, y las estrategias como las recomendaciones visuales representan un paso novedoso en el aprovechamiento de la inteligencia artificial generativa para lograr una conexión más profunda y óptima con los usuarios. Esta orientación hacia el futuro garantiza que las empresas mantengan su ventaja competitiva en el mercado mediante la oferta de experiencias innovadoras que satisfagan las necesidades de los clientes.
En conclusión, las experiencias de inteligencia artificial generativa se pueden transformar en valor práctico siguiendo pasos claros que comienzan por identificar los desafíos adecuados, utilizar la tecnología y la infraestructura pertinentes, aplicar los casos de uso en áreas que generen ingresos reales y desarrollar planes a largo plazo para la innovación. Estas estrategias aseguran que las empresas aprovechen al máximo esta prometedora tecnología, convirtiéndola en una herramienta eficaz que potencia el valor del negocio y ofrece una mejor experiencia a los clientes.
