La clave para soluciones de inteligencia artificial exitosas: Datos de comportamiento

En los últimos años, no es un secreto que la proliferación de innovaciones tecnológicas ha tomado el mundo por asalto. La inteligencia artificial generativa, en particular, se ha vuelto cada vez más popular, con herramientas como ChatGPT que alcanzaron 100 millones de usuarios solo dos meses después de su lanzamiento. Pero estas soluciones de inteligencia artificial avanzadas no son nada sin datos significativos y de calidad.

Desafortunadamente, el proceso de lograr este tipo de datos no siempre es simple: las empresas necesitan capturar y procesar datos de una manera que elimine los sesgos y los formateen para que sean fáciles de consumir para la inteligencia artificial. Especialmente cuando las empresas de inteligencia artificial como OpenAI y Anthropic comienzan a quedarse sin datos para entrenar sus modelos de inteligencia artificial, la importancia de recopilar datos útiles y significativos crece.

A medida que el mundo de la inteligencia artificial se expande, las empresas deben entender el impacto que los datos de calidad en comparación con los datos deficientes tienen en las soluciones de inteligencia artificial y el papel crítico que los datos de comportamiento pueden desempeñar en la creación, capacitación y fortalecimiento de herramientas impulsadas por la inteligencia artificial.

El impacto de los datos de calidad vs. los datos deficientes en las soluciones de inteligencia artificial

Los modelos de inteligencia artificial dependen de los datos para aprender patrones, hacer predicciones y realizar tareas. Si los datos de entrenamiento están comprometidos, inexactos o llenos de errores, el modelo puede producir resultados sesgados y poco fiables, una mala experiencia del usuario, vulnerabilidades de seguridad y riesgos regulatorios. De hecho, Gartner estima que la mala calidad de los datos solo cuesta a las organizaciones un promedio de 12,9 millones de dólares anualmente.

Por otro lado, entrenar modelos de inteligencia artificial con datos de calidad permite a las organizaciones tomar decisiones mejor informadas, implementar procesos confiables, reducir problemas de cumplimiento y evitar consecuencias costosas. También puede conducir a mejores experiencias para los clientes y partes interesadas, aumentar los ingresos y la participación de mercado, y reducir el riesgo. Sin datos holísticos, significativos y precisos, las empresas tendrán dificultades para crear y gestionar estas aplicaciones y ecosistemas de inteligencia artificial cada vez más complejos.

El auge de los datos de comportamiento

Los datos de comportamiento de las interacciones con productos y servicios pueden proporcionar a las empresas información valiosa para los modelos de inteligencia artificial. De hecho, McKinsey & Company estima que las organizaciones que aprovechan las perspectivas del comportamiento del cliente superan a sus pares en un 85% en crecimiento de ventas y más del 25% en margen bruto.

Los datos de comportamiento describen las interacciones de los usuarios con entornos digitales, revelando preferencias y patrones detallados. Se erigen como un elemento fundamental para descubrir el sentimiento detrás de los clics de los usuarios. Por ejemplo, los datos de comportamiento pueden revelar métricas críticas como la duración de la sesión, el tiempo activo en el sitio, el número de mensajes de error o los clics muertos para proporcionar a las empresas una imagen más clara de la participación del usuario, las preferencias y los puntos de frustración.

Si bien estos datos pueden ayudar a las empresas a identificar defectos y mejorar la experiencia del usuario, también contienen información crítica para que las empresas aprovechen nuevas posibilidades para sus soluciones de inteligencia artificial, incluyendo una mejor previsión, medidas de seguridad mejoradas y personalización mejorada:

Previsión

Equipadas con datos de comportamiento, las empresas pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento del usuario, patrones, preferencias y puntos de dolor, lo que les permite predecir el comportamiento futuro con mayor precisión y, a su vez, crear mejores experiencias. Por ejemplo, las vistas de sitios web, las suscripciones a boletines, las actividades del carrito de compras y las interacciones en las redes sociales no solo actúan como un rastro digital, sino que también pueden ser indicadores del comportamiento de compra futuro. Con estos datos en mano, las empresas tendrán una mejor indicación del comportamiento del consumidor, lo que permitirá una toma de decisiones más informada y estratégica.

Identificación de amenazas

Las empresas pueden aprovechar los datos de comportamiento para identificar amenazas al desarrollar soluciones de inteligencia artificial analizando patrones de interacción del usuario en busca de anomalías o actividades sospechosas. Al monitorear métricas como la duración de la sesión del usuario o los patrones de clics, las empresas pueden detectar desviaciones del comportamiento normal del usuario que pueden indicar amenazas o vulnerabilidades potenciales. Por ejemplo, una empresa de servicios financieros puede utilizar datos de comportamiento para ver cómo los usuarios suelen fluir a través del sitio y analizar las discrepancias para determinar si un comportamiento o patrón en particular es fraudulento o no. Este enfoque proactivo permite a las empresas abordar preocupaciones de seguridad, mitigar riesgos y proteger sus sistemas de inteligencia artificial.

Personalización

A medida que el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial redefine nuestro mundo, las experiencias del cliente hiperpersonalizadas pronto serán la norma. Con datos de comportamiento, los equipos de ingeniería pueden predecir comportamientos y personalizar las experiencias del usuario. Las empresas que rastrean los historiales de compras de los consumidores y desarrollan perfiles de cliente detallados pueden construir una lealtad de marca más fuerte. Equipadas con estos datos, los minoristas pueden ofrecer experiencias más personalizadas a través de ofertas dirigidas y oportunidades de venta cruzada relevantes. Por ejemplo, los datos de comportamiento pueden identificar a los compradores que son más propensos a abandonar su carrito. Los minoristas pueden utilizar esta información para servir un descuento personalizado al segmento objetivo, potencialmente convirtiendo las ventas perdidas en conversiones.

Los datos de comportamiento son la clave del éxito

En una era marcada por el avance tecnológico rápido, el éxito y la utilidad de las soluciones de inteligencia artificial dependen de los datos significativos y precisos. A medida que la demanda de datos de calidad se intensifica, los datos de comportamiento surgen como un recurso fundamental para el desarrollo de la inteligencia artificial. Al aprovechar las perspectivas obtenidas de las interacciones del usuario, las empresas pueden predecir y prever mejor el comportamiento del usuario, detectar amenazas y proteger los sistemas, y ofrecer experiencias personalizadas que anticipan y superan las expectativas del usuario.

A medida que el panorama de la inteligencia artificial continúa evolucionando, adoptar los datos de comportamiento no solo garantiza la eficacia de las soluciones de inteligencia artificial, sino que también allana el camino para experiencias del usuario transformadoras y deleitables.