Los 3 errores principales al aplicar IA en los negocios
Pedro Daniel señala fallas en datos, posventa y selección de procesos al adoptar inteligencia artificial.
En entrevista con Marketing - The Podcast, Pedro Daniel destacó los tropiezos más comunes de las empresas al usar inteligencia artificial. Detalló los riesgos de la falta de datos unificados, la automatización ciega en la atención y la mala elección de sectores.
Pedro Daniel, creador de Escola de IA, analizó en conversación con Bruno Gimenes en Marketing - The Podcast los errores más frecuentes que cometen las empresas al introducir inteligencia artificial en sus operaciones. Aunque estudios como el de McKinsey señalan que el uso de IA enfocado en la experiencia del cliente puede reducir costos de atención hasta en un 40% sin perder calidad percibida, la ejecución práctica suele toparse con decisiones equivocadas de priorización e infraestructura técnica.
En el video anterior, Daniel detalla el impacto de las herramientas automatizadas en el flujo operativo y discute cómo equilibrar la eficiencia de los procesos con el contacto humano a lo largo del recorrido del cliente.
Aplicación en sectores de bajo impacto
El primer error destacado por Daniel es la asignación de tecnología en áreas donde la IA genera poco beneficio real o compromete el estándar de entrega. Esta situación ocurre cuando los líderes sobreestiman las capacidades de la herramienta sin evaluar la relevancia de dicha actividad para el negocio.
Daniel explica que aumentar la productividad sin un criterio técnico genera un desperdicio de esfuerzo: "Entonces, ese es un punto que veo mucho: primero sobreestiman la inteligencia artificial y la implementan en sectores que muchas veces no van a generar tanto impacto, o si no, pierden calidad en el área, ¿me explico? Deciden tomar a un perfil sénior, ponerle inteligencia artificial, y la persona empieza a entregar mucho más volumen, pero un volumen deficiente, que es lo que ya había mencionado antes".
Descentralización y desorganización de datos
La falta de una base de datos estructurada y unificada es el segundo gran cuello de botella operativo. Incluso en compañías de gran tamaño, la información crucial sobre clientes y procesos suele quedar dispersa en archivos locales y herramientas desconectadas.
Para Daniel, los modelos de IA solo ofrecen precisión si se alimentan con métricas consistentes: "Yo siempre digo esto: lo que te va a diferenciar a largo plazo y a escala es la cantidad de métricas y datos que tengas. Porque hoy en día no trabajo con suposiciones, ¿sabes? Nada de 'yo creo que...'. Vamos a probar y a validar. Si funcionó, revisamos los datos y analizamos los números. Dos más dos siempre va a ser cuatro. Él recalca que la centralización de datos debe planificarse desde la concepción de la empresa.
Automatización excesiva y abandono de la posventa
El tercer error señalado consiste en confiar plenamente en la IA para la atención e ignorar la retención de clientes. Muchas organizaciones concentran todos sus recursos en la conversión inicial y descartan el contacto inmediatamente después de la compra, sacrificando el LTV (Lifetime Value).
Daniel puntualiza que el costo de adquisición exige un trabajo estructurado de soporte y acompañamiento: "Hoy el lead cuesta muy caro como para descartarlo así nada más. Veo mucho ese problema de querer vender a toda costa y luego abandonar al lead. Hay que diseñar un recorrido con ese lead, armar un equipo de CS, que es lo que mencionabas sobre la posventa. Hoy puedes lograr una entrega personalizada para tu cliente de forma muy sencilla con inteligencia artificial. Enfócate en esa entrega personalizada, conserva al cliente ahí y genera un LTV con él".