Cristina Cendagorta, gerente de Operaciones en Analytics Town, desmitificó la IA y ofreció una guía práctica para que todas las empresas la implementen con éxito.
Cristina Cendagorta fue la primera oradora en el auditorio del Retail Digital durante el evento que se realizó este miércoles 7 de mayo en el Centro de Exposiciones y Convenciones (CEC) de Buenos Aires. Con más de 20 años de experiencia en transformación digital y una formación como científica de datos, la ejecutiva se desempeña actualmente como gerente de Operaciones en Analytics Town.
En el comienzo de la conferencia, señaló que la inteligencia artificial (IA) se define por algoritmos matemáticos que procesan grandes volúmenes de datos para detectar patrones, aprender de ellos y hacer predicciones. «A diferencia de la programación tradicional, donde uno le dice al programa línea por línea qué debe hacer, la IA aprende sola de los datos que se le presentan», explicó la especialista.
Además, la gerente manifestó que en el retail, la IA ofrece valiosas oportunidades, como la personalización de recomendaciones, segmentación de clientes y optimización de precios. También aseguró que no se limita al ecommerce, también puede aplicarse en negocios tradicionales mediante el análisis de datos como tickets de venta, stock y recursos humanos.
Más tarde, enfatizó que en la actualidad no es necesario contar con una infraestructura costosa para implementarla. Explicó que las empresas pueden contratar los servicios de IA de manera similar a como se contratan plataformas como Spotify o Netflix, lo que facilita su integración sin la necesidad de realizar grandes inversiones iniciales.
Tres pasos para implementar la IA
La gerente de Operaciones en Analytics Town presentó una metodología para implementar la IA en cualquier negocio:
Empezar por el negocio: El primer paso consiste en identificar un problema o una oportunidad dentro de la empresa y asegurarse de contar con los datos adecuados.
Entrenamiento: En esta fase, se trata de hacer que el algoritmo aprenda a partir de los datos disponibles. Esto puede lograrse contratando expertos o utilizando modelos preexistentes que estén disponibles públicamente.
Construir un Data Product: El último paso es crear una herramienta concreta que utilice los datos procesados por la IA para facilitar la toma de decisiones. Sin un data product, los resultados de la IA pueden perderse o limitarse a un grupo pequeño de expertos, reduciendo su impacto real en el negocio.
En conclusión, subrayó que la adopción de la IA es clave para la transformación digital de las empresas. Señaló que la diferencia entre las compañías que prosperan y aquellas que quedan atrás no depende del tamaño, sino de la velocidad con la que se adaptan a las nuevas herramientas tecnológicas. Su recomendación final fue empezar con proyectos simples, centrarse en las necesidades del negocio y delegar las tareas técnicas a los expertos, para que puedan aprovechar al máximo el potencial de la IA.
