Cómo las plataformas sin código pueden llevar la IA a las pequeñas y medianas empresas

La tecnología suele seguir una progresión conocida. En primer lugar, lo utiliza un pequeño grupo de científicos, luego la base de usuarios se amplía a ingenieros que pueden navegar por los matices técnicos y la jerga hasta que, finalmente, se hace lo suficientemente fácil de usar como para que casi cualquier persona pueda utilizarla.

En este momento, el proceso de creación de software está dando el último salto. Así como los iconos en los que se puede hacer clic de Windows y Mac OS sustituyeron a los oscuros comandos de DOS, nuevas plataformas «sin código» están sustituyendo los lenguajes de programación por interfaces sencillas de arrastrar y soltar. Las implicaciones son enormes: antes se necesitaba un equipo de ingenieros para crear una pieza de software, ahora los usuarios con un navegador web y una idea tienen el poder de hacer realidad esa idea por sí mismos. Esto significa que una tecnología poderosa, que solo las grandes empresas con buenos recursos han podido pagar, de repente está al alcance incluso de las pequeñas empresas.

Quizás lo más significativo es que es posibilitar el despliegue de inteligencia artificial — una de las tecnologías más transformadoras de una generación, sin contratar a un ejército de desarrolladores y científicos de datos caros. Eso significa que las empresas más pequeñas, que suelen tener enormes cantidades de datos, pueden aprovechar las ventajas de la IA, como impulsar nuevos tipos de experiencias de cliente (como un Tesla autónomo), hacer crecer los ingresos de las empresas (como el gasto en publicidad de P&G impulsado por la IA) y optimizar las operaciones para lograr la máxima eficiencia (como la cadena de suministro de Walmart).

Para las empresas más pequeñas, saber dónde y cómo implementar esta tecnología puede resultar abrumador. Al igual que las empresas más grandes, que puede que ya hayan pasado por el proceso de averiguar cómo podría funcionar la ciencia de datos para ellas, tiene sentido empezar por desplegar la IA sin código en tareas del tamaño de un bocado en lugar de en megaproyectos que hierven el océano. Lo ideal sería que quisiera:

• Trabaje con los datos que ya tiene. A menudo es más valioso que lo capturen allí de lo que piensa inicialmente.
• Elija tareas de gran valor en las que ser más eficiente impulse el crecimiento.
• Obtenga ganancias rápidas en las áreas comunes, la optimización del embudo de ventas o la reducción de la pérdida de clientes, para que su equipo aprenda cómo la IA se aplica a una amplia gama de casos de uso
• No dude en avanzar rápidamente si no puede lograr un ROI 10 veces mayor en ningún proyecto de IA. Hay muchas solicitudes de alta rentabilidad para obtener valor.

Las herramientas sin código permiten a los empleados pensar en formas creativas de utilizar los datos para impulsar u optimizar su trabajo y, en consecuencia, el negocio.

Pensemos en un ejemplo como la puntuación de ventaja inteligente. Los equipos de ventas recopilan clientes potenciales de todo tipo de lugares: sitios web, llamadas en frío, formularios en línea, tarjetas de presentación que se dejan en un bol en una feria comercial. Pero una vez que un equipo tiene miles de pistas, el problema es decidir a cuáles perseguir. Al detectar patrones en el comportamiento de los usuarios, la demografía y la firmografía, un modelo de clasificación simple y sin código, por ejemplo, puede clasificar los clientes potenciales según su probabilidad de convertirse en ventas, una tarea que muchas grandes empresas utilizan la IA.

Mediante una plataforma de IA sin código, el usuario puede arrastrar y soltar una hoja de cálculo con datos sobre las perspectivas de venta en la interfaz, hacer algunas selecciones de un menú desplegable, hacer clic en un par de botones y las plataformas crearán un modelo y devolverán una hoja de cálculo con los clientes potenciales ordenados, desde los más populares hasta los más fríos, lo que permitirá a los vendedores maximizar los ingresos centrándose en los clientes potenciales que tienen más probabilidades de comprar.

El potencial de la IA está en todas partes de la empresa y la ventaja de las plataformas sin código es que no están restringidas a ningún caso de uso en particular. Estas herramientas se pueden utilizar para detectar los patrones de mantenimiento de las máquinas y predecir qué máquinas necesitan atención antes de que fallen, las utilizan los equipos de marketing para detectar la insatisfacción y reducir la pérdida de empleados, o los equipos de operaciones para reducir la deserción de los empleados. Pueden detectar patrones en el texto, no solo en los números, y se utilizan para analizar las notas y transcripciones de ventas junto con el historial de ventas y los datos de marketing, lo que permite a las empresas automatizar procesos complejos.

Para muchas empresas, trabajar con plataformas sin código se reduce simplemente a encontrar el proyecto y la plataforma correctos.

Por dónde empezar sin código

Una plataforma sin código competente necesita tres funciones fundamentales.

En primer lugar, necesita una interfaz sencilla que facilite la introducción de datos en el proceso de entrenamiento de modelos. Eso significa integrarlo con los sistemas empresariales más populares de hoy en día, como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes, como Salesforce, y el software de hojas de cálculo, como Excel. Si los datos relevantes se encuentran en varios lugares, la plataforma debería poder fusionarlos.

Una vez subidos los datos, la plataforma debe poder clasificar automáticamente y codificar correctamente los datos para el proceso de entrenamiento del modelo, todo ello con una intervención mínima del usuario. Por ejemplo, la plataforma podría identificar las columnas de los datos como categorías, fechas o números y el usuario debería comprobar que las columnas están etiquetadas correctamente.

En segundo lugar, la plataforma necesita automatizar la selección y el entrenamiento de los modelos, tareas que normalmente realizarían los científicos de datos. Hay muchos enfoques de aprendizaje automático y cada uno funciona mejor en un tipo específico de problema. La plataforma debería tener un mecanismo de búsqueda para encontrar el mejor modelo en función de los datos y la predicción necesarios. El usuario no debería necesitar saber cómo sortear la regresión o los k algoritmos del vecino más cercano. La plataforma debería ofrecer lo que mejor funcione.

Por último, tiene que ser simple y fácil de implementar con los procesos existentes. Una plataforma debería poder monitorear el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo y volver a capacitarse a medida que el entorno empresarial cambie y haya nuevos datos disponibles.

Cómo elegir la plataforma sin código adecuada

No todas las plataformas de IA sin código se fabrican de la misma manera y la herramienta adecuada depende de las necesidades empresariales de la empresa. Las soluciones van desde unos pocos dólares al mes hasta plataformas empresariales que cuestan seis cifras al año.

Encontrar la adecuada para una empresa en concreto puede requerir un poco de prueba y error. La buena noticia es que las mejores plataformas son abiertas, lo que significa que cualquiera puede probarlas para ver cómo funcionan. En otras palabras, los usuarios pueden probar las plataformas para realizar las tareas pertinentes y comprobar su rendimiento.

Por ejemplo, los usuarios pueden compare la precisión de varias plataformas en función de su rendimiento relativo en los conjuntos de datos públicos, como el conjunto de datos de aprobaciones crediticias de Australia, donde el objetivo es clasificar los requisitos de las tarjetas de crédito. Con un esfuerzo mínimo, los usuarios pueden ver con qué frecuencia cada plataforma de IA sin código es correcta cuando predice un resultado del conjunto de validaciones: una selección aleatoria de datos de entrenamiento, normalmente un 20%, que se retiene y se compara con el modelo para medir el rendimiento.

Pero la precisión a veces puede resultar engañosa. También es importante tener en cuenta el número de falsos positivos y falsos negativos en los resultados de las predicciones. Esto es especialmente importante para los conjuntos de datos «desequilibrados», en los que solo es necesario detectar un pequeño número de casos, como el fraude con tarjetas de crédito o el cáncer, en grandes cantidades de datos.

Por ejemplo, si un modelo para predecir el fraude con tarjetas de crédito dijera siempre «no hay fraude», tendría una precisión muy alta, pero sería inútil. Una buena plataforma sin código puntuará falsos positivos y falsos negativos.

Los usuarios también deben tener en cuenta el tiempo que se tarda en utilizar estas plataformas sin código. Una métrica clave es el tiempo que tardan los andenes en entrenar sus modelos. Eso puede variar de minutos a horas y, si tarda horas, no cabrá fácilmente en el día de una persona ajetreada.

La formación no es lo único que se tiene en cuenta en cuanto al tiempo. Para que estas plataformas sean realmente transformadoras en una organización, deben ser tan fáciles de usar que personas sin conocimientos técnicos las adopten en sus flujos de trabajo. Compruebe los procesos de incorporación de las distintas plataformas. Si se necesita la ayuda del departamento de TI o incluso un esfuerzo significativo, no es probable que el personal de ventas o contabilidad se moleste.

Para que más empresas utilicen el poder de la IA en más aplicaciones en sus negocios, la respuesta no puede ser «crear y contratar más científicos de datos». Tan solo un cuarto del 1% del mundo sabe programar. Sin embargo, como escribió proféticamente el inversor tecnológico Marc Andreessen hace una década, el software se está comiendo el mundo. No cabe duda de que la falta de código es el futuro.

Algún día, todas las partes de cada empresa estarán optimizadas para la IA. Los datos están ahí hoy. El ritmo de progreso y maduración de las plataformas que permiten a más y más personas convertir esos datos en máquinas de predicción y optimización impulsadas por la IA determinará la velocidad a la que se producen.

Eliminar las fricciones de la adopción ayudará a dar rienda suelta al poder de la IA en todos los sectores y permitirá a los no especialistas predecir literalmente el futuro. Con el tiempo, las plataformas de IA sin código estarán tan omnipresentes como lo son hoy en día los programas de procesamiento de textos o de hojas de cálculo.