Data Analytics: antes y después de ChatGPT
Por: Miguel Ángel Ruz, Director General de Decision Point en LATAM
En términos simples, ChatGPT es un modelo Inteligencia Artificial (IA) del tipo “modelo de lenguaje generativo”. Estos modelos se entrenan para imitar la forma en que las personas hablan o escriben. Permitiendo crear contenido original en respuesta a una solicitud del usuario y por lo mismo, se ha se ha vuelto popular para responder preguntas, generar textos, contenido para redes sociales y resolver problemas.
Para una organización, en particular dentro del sector Consumer Packaged Goods (CPG por sus siglas en inglés), ChatGPT puede tener un impacto mucho más amplio. Puede proporcionar capacidades avanzadas de análisis al utilizar aprendizaje automático (Machine Learning) e Inteligencia Artificial (IA) en la generación de información valiosa que afecta tanto a las estrategias comerciales como a las de ejecución en punto de venta.
ChatGPT fue entrenado con una gran cantidad de ejemplos de textos para “aprender” como los humanos usan las palabras y las juntan en frases y oraciones que tienen sentido. Una vez entrenado, es capaz de procesar las solicitudes de forma rápida y efectiva. Adicionalmente, estos modelos pueden ser personalizados por la via de la complementación con las características particulares del negocio en cuestión, por ej: preguntas frecuentes y sus respuestas, las cuales son distintas -al comparar-- una aerolínea y una empresa de consumo masivo. Este complemento al modelo original permite tener una versión “mejorada y personalizada” del ChatGPT al negocio en cuestión.
El Revenue Growth Management o RGM por sus siglas en inglés, permite a las compañías el entender a consumidores y shoppers a un nivel granular, traduciendo este entendimiento en insights que permitan establecer guidelines para la ejecución a un nivel táctico. Las herramientas RGM pueden integrarse con ChatGPT para realizar Forecasting, Analytics Predictivo y la búsqueda de oportunidades a nivel granular. Además de analizar datos históricos, ChatGPT puede también usar algoritmos de Machine Learning (ML) para predecir tendencias y comportamientos con mayor frecuencia. Esto puede ser beneficioso para empresas que buscan optimizar su estrategia de RGM y reducir costos, aportando un valor significativo a sus estrategias de precios, desarrollo de productos y campañas de marketing.
La incorporación de ChatGPT en las herramientas de RGM también permitirá fortalecer las capacidades en Analytics, aumentando los índices de adopción y mejorando las capacidades operativas. Por ende, los procesos de RGM podrían optimizarse y hacerse más eficientes, generando insights de valor para la toma de decisiones basada en datos.
ChatGPT puede ayudar a las organizaciones en la industria CPG a crear y conservar data assets confiables. Al identificar inconsistencias, imprecisiones y redundancias en la data, ChatGPT puede aumentar la precisión del Analytics en RGM. Además, ChatGPT puede permitir pipelines de ingestión de data automatizadas, herramientas automatizadas de data governance y una integración más granular de fuentes de datos. De este modo, ChatGPT permite y simplifica la inclusión de más fuentes de datos en las herramientas RGM.
En resumen, la integración de capacidades de RGM con ChatGPT permite acelerar y/o fortalecer:
¬ Las capacidades de RGM a partir de la integración de ChatGPT
¬ Acelerando la adopción de prácticas y herramientas de RGM
¬ El desarrollo del capital humano a través de entrenamiento personalizado y recomendaciones adaptadas a las necesidades individuales
¬ La expansión y utilización acelerada de Advanced Analytics dentro de la organización
¬ La precisión del Analytics y la inclusión & capacidad de administrar más fuentes de datos
¬ La escalabilidad de las capacidades operativas.
Finalmente, es importante destacar que ChatGPT no reemplazará a los analistas y científicos de datos, pero sin duda transformará sus procesos y mejorará la precisión de los análisis, lo que fortalecerá la toma de decisiones basada en información obtenida a partir de datos.
