La inteligencia artificial (IA) está transformando el comercio, permitiendo a las empresas automatizar procesos, personalizar la atención al cliente y optimizar operaciones. Herramientas como ChatGPT facilitan que negocios de cualquier tamaño accedan a soluciones avanzadas.

El valor de la IA radica en su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y generar información útil para tomar decisiones. En los pequeños negocios, se puede usar para personalizar ofertas, predecir la demanda de productos, ajustar inventarios, y mejorar el marketing digital.

Aunque existe preocupación por el impacto en el empleo, la historia demuestra que la clave es adaptarse. La IA no solo genera eficiencia, sino que crea nuevas oportunidades laborales en áreas como el análisis de datos y la ciberseguridad.

Inteligencia Artificial para todo!

Chatbots y Atención al Cliente

 

• ManyChat: Es fácil de usar y permite crear chatbots para Facebook Messenger y sitios web sin necesidad de codificación. Ofrece soporte en español.
• Tidio: Ofrece un chatbot simple que se integra con sitios web y redes sociales, y tiene una interfaz amigable en español.

Generación de imágenes

Un pequeño comercio puede aprovechar herramientas de generación de imágenes como DALL·E o MidJourney para varias actividades creativas y de marketing, que no requieren conocimientos técnicos avanzados.

 

• Creación de contenido visual para redes sociales:Puedes generar imágenes atractivas y personalizadas para publicaciones en Instagram, Facebook u otras plataformas. Esto ayuda a destacar productos o promociones de una forma única y visualmente llamativa.
• Diseño de materiales promocionales:Las imágenes generadas pueden usarse para crear folletos, flyers, posters o anuncios digitales sin necesidad de contratar a un diseñador. Puedes crear materiales específicos para cada campaña o evento del comercio.
• Imágenes para tiendas online o catálogos: Si el pequeño comercio vende productos en línea, estas herramientas permiten generar imágenes atractivas para catálogos o descripciones de productos, ayudando a mejorar la presentación y aumentar el interés de los clientes.
• Creación de branding o elementos visuales: DALL·E o MidJourney pueden usarse para generar logos, patrones o elementos gráficos que refuercen la identidad visual de la marca de manera accesible y personalizada.
• Personalización de empaques o etiquetas: Si el negocio vende productos físicos, puedes crear diseños únicos para etiquetas o empaques que llamen la atención de los clientes y den un toque distintivo a los productos.
• Generación de fondos o imágenes temáticas para eventos: Si el comercio organiza eventos o promociones temáticas (como Navidad, Día del Padre, etc.), puedes generar imágenes personalizadas para decorar el local, hacer publicaciones en redes sociales o adaptar la estética de las campañas.

Clonación de voz, videos y avatares

Un pequeño comercio podría aprovechar una inteligencia artificial de clonación de voz de varias formas creativas y prácticas, especialmente para mejorar la atención al cliente, el marketing y la experiencia general de los consumidores. 

Synthesia, una plataforma de inteligencia artificial que permite crear videos con avatares realistas a partir de texto, es una herramienta muy útil para un pequeño comercio que quiere aprovechar el poder del video sin necesidad de equipo de grabación o experiencia técnica.
HeyGen (anteriormente conocido como Movio), es una herramienta de inteligencia artificial que permite crear videos con avatares animados realistas a partir de texto. Un pequeño comercio podría utilizar HeyGen de varias maneras para mejorar su marketing, la atención al cliente y la experiencia general de los consumidores.

1. Mensajes Automatizados Personalizados

• Atención telefónica: Puedes crear mensajes de bienvenida, menú interactivo (IVR), o respuestas automatizadas que suenen naturales y personalizadas, usando la voz del propietario o de una persona reconocida en el comercio.
• Anuncios de promociones: Grabar anuncios sobre ofertas o descuentos que suenen consistentes y familiares para los clientes, incluso si no puedes grabar nuevos mensajes todo el tiempo.

2. Contenido Publicitario

• Anuncios en redes sociales o videos: Usar la voz clonada para crear narraciones en videos promocionales o anuncios para redes sociales, lo que le da un toque personal sin tener que grabar en cada campaña.
• Podcast o contenido de audio: Si decides hacer pequeños podcasts o audios con consejos, novedades o entrevistas, la IA de clonación de voz puede hacer que sea más sencillo producirlos.

3. Experiencia de Cliente Mejorada

• Mensajes en tienda: Puedes programar mensajes automáticos en la tienda física para anunciar promociones, dar la bienvenida o recomendar productos, con la voz clonada de una persona que los clientes reconozcan (como el dueño o un empleado).
• Asistente virtual: Si tienes un chatbot o asistente virtual, la IA de clonación de voz puede darle una personalidad más humana al convertirlo en un asistente de voz, proporcionando información o respondiendo preguntas de los clientes.

4. Seguimiento y Soporte al Cliente

• Recordatorios personalizados: Enviar recordatorios de citas, seguimiento post-venta o confirmación de pedidos mediante mensajes de voz personalizados.
• Mensajes de agradecimiento post-compra: Al final de cada compra, puedes enviar mensajes de voz automáticos agradeciendo al cliente y promocionando futuras ofertas.

5. Atención Multilingüe

Si el comercio atiende a clientes que hablan diferentes idiomas, la clonación de voz puede traducir y reproducir mensajes en varios idiomas, manteniendo la familiaridad de una misma voz.

6. E-commerce y Tiendas Online

• Guías interactivas: Usa videos con avatares para guiar a los usuarios en el proceso de compra online, mostrando cómo seleccionar productos, agregar al carrito y completar el pago.
• Reseñas o testimonios: Puedes generar videos donde un avatar lea testimonios de clientes o reseñas, creando contenido confiable y profesional sin tener que coordinar grabaciones.

Scraping

Una herramienta de scraping basada en inteligencia artificial puede ser muy útil para un pequeño comercio, ya que permite extraer datos de sitios web de manera automatizada, facilitando la toma de decisiones estratégicas.

1. Monitoreo de Precios de la Competencia

• Comparación de precios: Una herramienta de scraping puede extraer automáticamente los precios de productos similares en sitios web de la competencia. Esto ayuda a ajustar tus precios de forma competitiva y aprovechar oportunidades de descuento.
• Análisis de ofertas y promociones: Puedes rastrear ofertas especiales, descuentos o promociones que estén ofreciendo otras tiendas para ajustar tus propias estrategias de marketing en tiempo real.

2. Investigación de Mercado

• Tendencias de productos: Usar scraping para extraer datos de sitios web populares o marketplaces (como Amazon o MercadoLibre) para ver cuáles son los productos más vendidos o mejor valorados. Esto ayuda a identificar tendencias y ajustar tu inventario en función de la demanda.
• Análisis de palabras clave: Extraer información sobre las palabras clave más utilizadas en descripciones de productos y reseñas de clientes para mejorar la optimización de tus propios productos o sitio web en los motores de búsqueda.

3. Monitoreo de Reseñas de Productos

• Análisis de la reputación: Extraer reseñas de productos propios o de la competencia desde sitios web o marketplaces. Esto permite identificar qué valoran más los clientes y qué áreas necesitan mejorar, y te da una ventaja competitiva en cuanto a la mejora de la experiencia del cliente.
• Identificación de mejoras: Al analizar reseñas y comentarios, puedes detectar patrones comunes sobre lo que gusta o desagrada a los clientes en productos similares a los que vendes, lo que te ayuda a mejorar tus ofertas.

4. Monitoreo de Disponibilidad de Productos

• Control de inventarios en la competencia: Puedes usar scraping para monitorear la disponibilidad de productos clave en sitios de competidores. Si un competidor se queda sin stock de un producto popular, puedes aprovechar esa oportunidad para promocionar el tuyo o aumentar tus precios.
• Seguimiento de productos en demanda: Si ciertos productos se vuelven escasos en grandes plataformas, podrías ajustar tus compras o aumentar la visibilidad de esos productos en tu tienda.

5. Recolección de Datos para Estrategias de Marketing

• Datos de contacto o clientes potenciales: Si operas en el sector B2B, una herramienta de scraping puede ayudarte a extraer datos públicos de contacto de empresas o posibles clientes desde sus sitios web, redes sociales o directorios.
• Análisis de tráfico y engagement en redes sociales: Puedes hacer scraping de las interacciones en redes sociales de la competencia (como comentarios, likes, y compartidos) para analizar qué tipos de contenido generan más engagement, ayudando a ajustar tu propia estrategia.

6. Automatización de Seguimiento de Precios en Proveedores

• Mejora de la gestión de proveedores: Si trabajas con varios proveedores, el scraping puede ayudarte a monitorear sus precios y disponibilidades de manera automatizada. Así, puedes identificar cambios de precios o ajustar tus compras de manera más eficiente.
• Identificación de nuevos proveedores: Puedes usar scraping para buscar nuevos proveedores y oportunidades en mercados en línea o sitios web de distribuidores.

7. Seguimiento de Nuevas Tendencias y Productos

• Explorar novedades en la industria: Al hacer scraping de blogs, sitios de noticias o marketplaces, puedes detectar tendencias emergentes o productos nuevos que podrías incorporar a tu inventario, lo que te da una ventaja al estar al tanto de lo más reciente en tu nicho de mercado.
• Monitoreo de influencers: Si tu comercio trabaja con influencers o marketing de afiliados, puedes usar scraping para rastrear el contenido que están promocionando y ver qué productos o campañas tienen más éxito.

Problemas del uso de IA

El uso de la inteligencia artificial (IA) en la actividad comercial puede generar una gran cantidad de beneficios, pero también presenta desafíos y problemas que las empresas deben abordar cuidadosamente.

1. Sesgo en los Algoritmos

Los modelos de IA se entrenan con datos históricos, y si esos datos contienen sesgos, los algoritmos pueden perpetuar o amplificar esos sesgos, lo que puede llevar a decisiones comerciales injustas o discriminatorias.

• Problemas: Esto puede resultar en recomendaciones sesgadas, asignación de precios injusta o una segmentación de clientes que favorezca a unos grupos sobre otros de manera no ética.
• Ejemplo: Un sistema de IA puede favorecer a ciertos perfiles de clientes al realizar recomendaciones o negar promociones a grupos específicos debido a datos históricos con sesgos de género, raza o clase social.

2. Privacidad y Protección de Datos

El uso de IA a menudo implica la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos de clientes. Si no se gestionan correctamente, puede haber problemas serios con la protección de la privacidad.

• Problemas: El mal manejo de datos personales puede generar incumplimientos legales, como los establecidos por normativas como el GDPR o la Ley de Protección de Datos Personales de Argentina, además de erosionar la confianza del cliente.
• Ejemplo: Una herramienta de IA que analiza el comportamiento de compra puede recolectar más datos de los necesarios sin el consentimiento del cliente, violando sus derechos de privacidad.

3. Falta de Transparencia

Muchos algoritmos de IA funcionan como una «caja negra», lo que significa que los resultados que generan no siempre son comprensibles o explicables. Esto puede dificultar que las empresas comprendan las decisiones tomadas por la IA.

• Problemas: La falta de explicabilidad puede generar desconfianza entre los clientes y empleados, y puede complicar el cumplimiento de regulaciones que exigen transparencia en la toma de decisiones automatizadas.
• Ejemplo: Un sistema de IA que ajusta precios dinámicamente en función de datos complejos puede generar precios inesperadamente altos o bajos sin una explicación clara de cómo se llegó a esa decisión.

4. Dependencia Excesiva en la Automatización

Si las empresas dependen demasiado de la IA y la automatización, pueden perder la capacidad de respuesta humana, lo que podría ser necesario para resolver problemas complejos o inusuales.

• Problemas: La falta de supervisión humana puede provocar errores costosos o decisiones mal informadas que afecten negativamente la reputación y las operaciones del negocio.
• Ejemplo: Un chatbot impulsado por IA puede gestionar la atención al cliente de forma automatizada, pero puede no ser capaz de manejar problemas complejos o situaciones fuera de lo común, lo que provoca frustración en los clientes.

5. Costos de Implementación y Mantenimiento

Implementar IA en un negocio puede ser costoso, no solo en términos de inversión inicial, sino también en mantenimiento, actualizaciones y capacitación de empleados.

• Problemas: Las pequeñas empresas, en particular, pueden tener dificultades para financiar estas implementaciones, lo que puede llevar a inversiones poco sostenibles o ineficaces.
• Ejemplo: Desarrollar e integrar sistemas de IA personalizados, como chatbots avanzados o análisis predictivos, requiere una inversión continua en tecnología y talento especializado.

6. Problemas Éticos en la Toma de Decisiones

La IA a veces toma decisiones de manera que no siempre se alinean con los valores éticos de la empresa o la sociedad. Esto puede incluir decisiones sobre precios, segmentación de clientes o incluso la forma en que se interactúa con los empleados.

• Problemas: Los modelos de IA pueden tomar decisiones que maximicen las ganancias a corto plazo, pero que resulten perjudiciales para la imagen de la empresa o sus relaciones a largo plazo con los clientes.
• Ejemplo: Un algoritmo de IA que automatiza los precios podría discriminar inadvertidamente a ciertos clientes con precios más altos basándose en datos históricos, lo que generaría un conflicto ético y posibles problemas legales.

7. Dificultad para Integrar IA con Sistemas Existentes

Muchas empresas comerciales ya tienen sistemas establecidos, y la integración de IA puede ser compleja y costosa, lo que genera fricciones operativas.

• Problemas: La integración incorrecta puede llevar a problemas de compatibilidad de sistemas, errores en el manejo de datos o la duplicación de funciones, lo que afecta la eficiencia y el rendimiento.
• Ejemplo: Implementar una herramienta de análisis predictivo que no se integre bien con el sistema de gestión de inventario existente puede generar inconsistencias en los reportes y decisiones incorrectas sobre el reabastecimiento de productos.

8. Seguridad de los Datos y Amenazas Cibernéticas

Al utilizar IA, las empresas dependen en gran medida de los datos, lo que puede hacerlas más vulnerables a ciberataques o fugas de información.

• Problemas: Un ciberataque que comprometa los sistemas de IA puede permitir el acceso a datos sensibles de clientes y empresas, lo que conlleva a una pérdida de confianza y posibles sanciones legales.
• Ejemplo: Si un sistema de IA que gestiona transacciones comerciales es hackeado, podría comprometer datos financieros y personales de los clientes.

9. Resistencia al Cambio por Parte de los Empleados

La implementación de IA puede generar resistencia entre los empleados, especialmente si sienten que su trabajo está en riesgo debido a la automatización.

• Problemas: Esta resistencia puede llevar a una menor adopción de la tecnología, problemas en la productividad y tensiones laborales si los empleados no ven la IA como una herramienta complementaria.
• Ejemplo: La introducción de sistemas de IA para automatizar tareas administrativas puede generar miedo a la pérdida de empleo, afectando la moral y la disposición de los empleados para capacitarse y adaptarse a las nuevas herramientas.

10. Mantenimiento de Calidad en los Datos

Para que la IA funcione correctamente, necesita datos de alta calidad. Los datos inexactos, incompletos o mal estructurados pueden generar predicciones erróneas y decisiones incorrectas.

• Problemas: Las empresas comerciales que no gestionan bien sus datos pueden obtener resultados pobres de la IA, lo que afecta negativamente su estrategia y operaciones.
• Ejemplo: Un sistema de IA de recomendación de productos que se basa en datos de ventas incorrectos puede generar recomendaciones irrelevantes para los clientes, afectando la experiencia de compra.

Ética y Privacidad

A medida que la IA recopila y analiza grandes volúmenes de datos de clientes, se plantea la cuestión de cómo proteger la privacidad de esos datos. La confianza del cliente es crucial, y las empresas deben ser transparentes sobre el uso de la información y cumplir con regulaciones como el LPDP (Ley de Protección de Datos Personales).

Gestión ética y responsable de datos con IA

Para equilibrar el uso de inteligencia artificial (IA) con una gestión ética y responsable de los datos, asegurando la protección de la privacidad, es esencial implementar una serie de prácticas que integren tanto la eficiencia tecnológica como el respeto a los derechos de los individuos. Aquí te detallo algunos enfoques clave:

1. Diseño de IA Centrado en la Privacidad (Privacy by Design)

Este enfoque implica incorporar principios de privacidad desde el inicio del diseño de cualquier sistema de IA. Esto incluye:

• Minimización de datos: Recoger únicamente los datos estrictamente necesarios para cumplir con el propósito de la IA. Esto reduce el riesgo de exposición y abuso de información personal.
• Anonimización y seudonimización: Procesar los datos de forma que se mantenga la utilidad de la información sin comprometer la identidad del individuo. Por ejemplo, eliminar identificadores personales o sustituirlos por alias.
• Consentimiento informado: Asegurar que los usuarios comprendan cómo se utilizarán sus datos, para qué fines y durante cuánto tiempo. La IA puede facilitar la gestión automática del consentimiento, garantizando que este sea claro y comprensible.

2. Transparencia y Explicabilidad de los Modelos de IA

La IA debe ser transparente en su funcionamiento, especialmente en el manejo de datos personales. Esto incluye:

• Explicabilidad: Los sistemas de IA deben ser capaces de explicar las decisiones que toman basadas en los datos. Esto es crucial para que los usuarios puedan entender cómo se usan sus datos y asegurar que las decisiones no sean arbitrarias o discriminatorias.
• Transparencia en los algoritmos: Dar visibilidad sobre cómo funcionan los algoritmos, qué datos se utilizan y cómo se procesan. Esto puede generar confianza entre los usuarios y asegurar una operación más ética.

3. Implementación de Medidas de Seguridad Avanzadas

La protección de datos personales es esencial para garantizar la privacidad. Las tecnologías de IA deben estar acompañadas de fuertes medidas de seguridad, como:

• Cifrado de datos: Usar cifrado en el almacenamiento y transmisión de datos para proteger la información de accesos no autorizados.
• Control de acceso basado en roles: Limitar el acceso a los datos personales solo a quienes lo necesiten para cumplir con su función, reduciendo la posibilidad de usos indebidos.
• Monitoreo y detección de amenazas: Utilizar IA para detectar posibles brechas de seguridad o accesos indebidos en tiempo real, permitiendo respuestas rápidas y correctivas.

4. Prevención de Sesgos y Discriminación

Un uso ético de la IA también implica asegurarse de que los modelos no perpetúen sesgos o prácticas discriminatorias. Esto se puede lograr mediante:

• Entrenamiento justo de los algoritmos: Asegurarse de que los conjuntos de datos utilizados para entrenar la IA sean representativos y diversos, evitando sesgos que puedan afectar negativamente a ciertos grupos.
• Auditoría y revisión continua: Implementar auditorías regulares para revisar los resultados de la IA y asegurarse de que no se estén generando resultados discriminatorios o injustos. Además, ajustar los modelos cuando se detecten sesgos.

5. Derechos de los Usuarios sobre sus Datos

Respetar y facilitar los derechos de los individuos sobre sus datos personales es fundamental para una gestión ética. Estos derechos incluyen:

• Derecho de acceso y rectificación: Los usuarios deben tener fácil acceso a sus datos y la capacidad de corregir información incorrecta. Las IA pueden automatizar estas solicitudes para mejorar la eficiencia.
• Derecho al olvido: La IA debe facilitar la eliminación de datos cuando los usuarios lo soliciten, de manera rápida y efectiva, garantizando que sus derechos sean respetados.
• Portabilidad de datos: Permitir a los usuarios transferir sus datos personales a otros servicios sin complicaciones.

6. Gobernanza y Responsabilidad

Las empresas deben establecer estructuras claras de gobernanza en torno al uso de IA y datos personales. Esto implica:

• Creación de comités de ética: Incluir expertos en privacidad, derechos humanos y tecnología para supervisar el uso de la IA y garantizar que su implementación respete los valores éticos y las normativas legales.
• Responsabilidad y supervisión humana: Asegurar que siempre haya supervisión humana sobre las decisiones críticas de la IA, especialmente cuando afecten derechos fundamentales de los usuarios. La IA debe ser vista como una herramienta complementaria, no como un reemplazo de la toma de decisiones humanas en temas sensibles.

7. Cumplimiento Normativo

Cumplir con las leyes y regulaciones locales e internacionales, como el GDPR o las leyes nacionales de protección de datos (como la Ley de Protección de Datos Personales en Argentina), es clave para garantizar una gestión responsable:

• Adaptar la IA a la normativa vigente: Asegurar que las soluciones de IA sean diseñadas de acuerdo con las normativas legales aplicables, implementando mecanismos que faciliten el cumplimiento, como la respuesta automatizada a solicitudes de acceso o eliminación de datos.
• Auditorías externas: Permitir que organismos externos revisen cómo la IA gestiona los datos, proporcionando transparencia y asegurando que se cumplan todas las normativas.

8. Educación y Conciencia

Finalmente, es esencial educar tanto a los empleados como a los usuarios sobre los riesgos y beneficios del uso de IA y el manejo de datos:

• Capacitación a empleados: Formación continua en el manejo ético de datos y en el uso de IA, asegurando que todos los actores involucrados comprendan la importancia de proteger la privacidad.
• Conciencia del usuario: Ofrecer información clara a los clientes sobre cómo se utilizan sus datos y cómo pueden ejercer control sobre ellos, generando una relación de confianza.