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Cómo las empresas usan ya la inteligencia artificial para diseñar sus nuevos productos

Los datos de los consumidores les dicen qué es lo que estos buscan y quieren comprar

Por Redacción - 25 Julio 2019

La inteligencia artificial se ha convertido en una de esas grandes tendencias tecnológicas de las que se esperan grandes cosas y de las que se dan por sentado que cambiarán el mundo en el que nos movemos. Se espera que lo haga a muchos niveles y en muchas áreas, incluidas las decisiones de las empresas y sus estrategias.

Las compañías están empleando ya la inteligencia artificial para desarrollar productos. Uno de los últimos ejemplos es el de Conagra, una empresa que ha desarrollado una plataforma que analiza datos sobre consumidores usando inteligencia artificial para intentar detectar qué tendencias están marcando la agenda y crear así productos que se ajusten a ellas. Por ejemplo, detectaron que los consumidores querían opciones más sanas en productos preparados pero también que buscaban productos específicos para hacer café en casa, ya que los consumidores querían hacer café con aires de cafetería. De hecho, lanzaron una especie de espuma para café que se puede aplicar directamente sobre la taza y queda bonita.

Todos estos productos los desarrollaron porque la solución se lo dijo. La inteligencia artificial les permitió detectar lo que el mercado quería y trabajar en ello. Lo hicieron además de forma mucho más rápida y dinámica que en el pasado. Desarrollar un producto que se ajuste a lo que el mercado quiere les lleva ahora entre meses y semanas, porque ya tienen los datos específicos de lo que el consumidor espera. Para ello peinan los datos que los propios consumidores generan en redes sociales y los cruzan con datos de mercado y de compras, para así detectar patrones y elementos de interés.

Por supuesto, esta empresa no es la única que está empleando la inteligencia artificial para desarrollar productos y para cambiar cómo se presentan en el mercado. La IA puede abordar grandes cantidades de datos y posicionarlos como punto de partida para conocer mejor al consumidor. Coca-Cola, por ejemplo, generó primero un espacio en el que fuese fácil hacer que los consumidores generasen datos y luego lo aplicó al desarrollo de productos.

La compañía tiene miles de fuentes de su producto en Estados Unidos que permiten personalizar la bebida. Puedes mezclar con tu Coca-Cola otras bebidas y así tener sabores personalizados y únicos. Esas decisiones se convierten en datos de consumo, que analizan vía inteligencia artificial para detectar patrones. Lo que descubrieron fue que los consumidores se inclinaban hacia una versión de su refresco mezclada con sabor de cereza, así que desarrollaron ese producto para lanzarlo al mercado.

El gran cambio

Un estudio de IBM Institute for Business Value y la NRF señalaba que la inteligencia artificial iba a ser la gran revolución del retail pero también del mercado de los productos de consumo. Esas industrias estaban adoptando en masa la IA. Del 40% de empresas que habían adoptado esas soluciones, se esperaba llegar al 80% en los tres años siguientes. La inteligencia artificial se estaba empleando sobre todo para automatizar procesos, reducir costes y mejorar la eficiencia, pero en el futuro se va a aplicar también en mejora de la experiencia de usuario y en mejorar los tiempos de decisión. Las compañías la emplearán como guía para saber qué deben hacer.

De hecho, un estudio ya apuntaba que para 2021 el 86% de los ejecutivos de compañías de productos de consumo asumían que la IA impactará en el diseño y el desarrollo de producto. Este porcentaje supera al de todas las aplicaciones esperadas de la IA, incluidas la fabricación (81%), el adelantarse a la demanda (81%) o la inteligencia de consumidores (79%).

Como señalaban en el análisis de IBM, usar inteligencia artificial permitirá no solo reducir los tiempos entre desarrollo y entrega sino también mejorar la calidad de todo el proceso. A pesar de necesitar ir más rápido, la inteligencia artificial logrará mantener todo controlado para evitar fallos y caídas en la calidad de los productos.

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