El potencial de la IA generativa es enorme, además de ser complejo y contar con nuevos desarrollos que surgen todo el tiempo. En un mundo donde la cantidad de datos procesados no hace más que crecer, contar con una herramienta capaz de analizar datos cuantitativa y cualitativamente es de gran ayuda, de acuerdo con el artículo «IA generativa en el análisis de datos de redes sociales», escrito por Breno Soutto (Head de Insights en Grupo Elife), y publicado en e-commerce Brasil.
En el entorno empresarial, la tecnología destaca por su sorprendente capacidad para optimizar prácticamente todos los procesos de negocio, desde la concepción de nuevas ideas hasta la medición de resultados y, finalmente, la corrección del rumbo. Esta cualidad es aplicable a todos los ámbitos de actividad, lo que la hace valiosa tanto para ti como para la comunicación, la gestión de personas y la administración. Sin embargo, lidiar con un escenario que cambia constantemente requiere preparación, especialmente cuando se adopta un enfoque diferente para el análisis de datos y la formulación de comandos para la interfaz. Sólo conociendo estas particularidades las organizaciones podrán tomar decisiones capaces de garantizar su ventaja competitiva.
Por ello, es necesario hablar de algunas características específicas de la inteligencia artificial para entender cómo sacarle el máximo partido a la herramienta.
Prompt: la forma de hablar con la IA generativa
Prompt es la pregunta que se le hace a la inteligencia artificial generativa, es decir, es la petición que le hacemos. Puede variar desde una simple búsqueda en línea hasta un análisis de datos complejo. Dominar este lenguaje es fundamental para controlar las respuestas que darán las plataformas.
Aquí, el énfasis está en la importancia de la especificidad y el detalle extremo; de lo contrario, existe el riesgo de que la IA interprete los resultados de manera diferente, pero no cumplan con las expectativas.
A continuación se presentan algunos consejos que consideramos valiosos al formular preguntas para las IA generativas:
– Crea una persona: dile a tu mensaje quiénes son y qué rol se espera de ellos. Un mensaje definido como analista de datos generará diferentes respuestas de un vendedor o un profesional de atención al cliente, por ejemplo.
– Brinda información de contexto: ayuda a tu analista a comprender el propósito de esa información. Al igual que ocurre con la persona, conocer el objetivo del análisis ayuda a formular mejores respuestas. El feedback de una cadena de restaurantes centrado en la experiencia en tienda es diferente al de un profesional de la nutrición preocupado por la dieta de sus pacientes.
– Crear una guía paso a paso: las tareas que realizamos muchas veces son inmensas. Especificar lo que desea que se haga y el orden de ejecución marcará la diferencia en los resultados. Aquí incluso vale la pena especificar el método de trabajo que desea que realice la herramienta.
– Especifica el formato en el que esperas la respuesta: di lo que esperas ver. Bullets points con 150 palabras cada una brindan resultados diferentes al texto en ejecución; los gráficos aportan diferentes aspectos a las tablas; y las imágenes ayudan a ilustrar y aclarar lo que se quiere decir.
– Refina los resultados: no te conformes con el primer resultado de la plataforma. Pide que explique lo que dijo o que rehaga la actividad asegurándote de no perder ningún punto. Anímale a dar lo mejor de sí.
Bases de datos grandes, no estructuradas y de múltiples fuentes
Un diferenciador interesante de las tecnologías generativas es la capacidad de manejar grandes bases de datos sin necesidad de estructurarlas. Es decir, sin necesidad de crear clasificaciones y otros simplificadores de contenidos para que podamos trabajar con las bases de datos.
Este aspecto es importante, porque cambia la lógica con la que estamos acostumbrados a abordar el procesamiento de datos: casi siempre partimos de una estructura organizada racionalmente –sentimientos, notas, audiencias, asuntos, entre otros aspectos– para llegar a las respuestas que necesitamos.
Como las tecnologías generativas tienen la capacidad de procesar el lenguaje natural, estas clasificaciones, especialmente con manifestaciones provenientes de redes sociales u otras que sean verbalizadas, ya no son necesarias. Podemos hacer preguntas específicas al conjunto de datos, que en seguida van a interpretar y extraer información independientemente de estas clasificaciones. Es posible, por ejemplo, preguntar qué sabor de helado generó más elogios sin recurrir a ninguna clasificación previa de sentimiento y producto, sin limitarse a la nube de términos predefinidos.
Otra capacidad interesante que se puede aprovechar es la facilidad para realizar correlaciones entre diferentes bancos de datos. La correlación de datos siempre ha sido un aspecto desafiante de la inteligencia de datos. Lo que sucede a menudo es que las bases de datos son tratadas con objetivos y clasificaciones tan específicas que apenas interactúan entre sí. Llegar a una correlación significativa que no era obvia fue un evento raro y significativo para quienes trabajan en el sector.
Comprender a los consumidores para generar insights
Es interesante pensar que los consumidores adaptan los productos a sus necesidades, ritmos y formas de vida, y no al revés. Si bien el producto tiene reglas estrictas de uso, el consumidor le dará su propio toque, sin tener que adaptarse a lo que impone el mercado. Por tanto, siempre hay mucho conocimiento por explorar con esta audiencia si sabemos analizar los datos.
Un ejemplo interesante de esto ocurrió con Colgate-Palmolive de Suiza, responsable del mercado de higiene bucal en Sudáfrica. Querían comprender el uso de sustancias y técnicas tradicionales para el cuidado de las encías en un país africano en particular.
Por medio de una base de datos de 12 mil líneas sobre cuidado bucal alternativo, y de ChatGPT, fue posible evaluar no solo las sustancias utilizadas, sino también las formas en que se utilizaban estas sustancias, como el uso de enjuagues bucales con tés, salmueras e incluso aceites específicos.
Además, con la herramienta se logró sugerir la creación de un enjuague bucal a base de clavo, condimento muy utilizado en ese país.
Hay que estar atento a los cambios
Mantenerse al día con el ritmo del cambio en la inteligencia artificial es un desafío. Todo el tiempo surgen novedades y, con las regulaciones vigentes, es necesario estar aún más atentos a lo que sucede.
Una buena forma de mantenerse informado es optar por servicios de terceros que no sólo cuentan con las herramientas más actualizadas, sino que también cumplen con la ley.
Las empresas pueden recibir estas entregas directamente. Por tanto, al adoptar esta estrategia, las empresas no sólo se benefician de las ventajas de la IA sino que también se protegen de posibles implicaciones legales. Es una inversión no sólo en tecnología, sino también en cumplimiento y seguridad jurídica, proporcionando una base sólida para el crecimiento y la innovación en el futuro del mercado de la inteligencia artificial.
