La tecnología va muy rápido.
Va tan rápido que vuela.
O estas atento o te supera. Si es que no te ha superado ya.
Sin embargo la respuesta no está en la tecnología. Es decir, no está en saber cómo funciona el algoritmo.
Ni en las millones de herramientas, web, plataformas y aplicaciones que se basan en Chat GPT.
Para ser más competitivo no hay que mirar fuera.
Hay que mirar hacia adentro.
Entender las claves de tu negocio. Las palancas que de verdad te separan de tu competencia.
Saber por qué en un mundo hipercompetitivo en el que puedes ser sustituido a golpe de click. En el que un Amazon o un Alibaba puede fusilar tu producto en cuestión de semanas, sigues estando en la pelea.
Para llegar a la esencia vas a tener que alejarte de definiciones de misión y visión genéricas. Olvidarte de utilizar palabras que han perdido su significado de tanto usarse como valor o innovación.
Y atisbar las verdaderas razones por las que te compra tu cliente. Sea grande, pequeño, público, privado o un marciano recién llegado de una luna de Plutón.
Y cuanto más claro lo tengas, más preguntas te van a surgir.
Esas son las preguntas buenas.
¿Realmente conozco a mi cliente?¿Cómo mejoro mi proceso productivo?¿Qué necesita mi canal de venta?¿Cómo puedo anticiparme a un fallo?¿A la necesidad de un potencial cliente?¿Cómo personalizo mi oferta?¿Cómo puedo anticiparme a los picos de demanda?¿Cómo detecto anomalías en mi proceso antes de que ocurran?
Ahí es donde radica la clave de tu competitividad.
Y es justo ahí donde los datos y la IA pueden ayudarte.
Porque una vez que tenemos claro el problema de negocio es más fácil encontrar los datos y los algoritmos que te ayuden a ser más competitivo. Es decir, ahorrar costes, aumentar los ingresos/margen o una mezcla de las dos cosas.
Sin embargo, tendemos a complicarlo todo.
En vez de hablar de problemas de negocio, se habla de los datos disponibles. En vez de enfocarnos en cómo hay que transformar los procesos en tu negocio, la discusión se centra en la solución tecnológica.
Es curioso cómo el éxito de nuestros proyectos no radica en el desarrollo del modelo de IA, sino en el trabajo con las áreas de negocio.
Empezando por definir bien el Caso de Uso en una Clínica del Dato y acabando con la definición de lo procesos para sacar el máximo partido al algoritmo.
Todo lo demás debería de ser transparente.
¿No crees?
Encantado de tener una conversación.
Iñaki Pertusa
Socio en DECIDATA
