Cómo el pequeño comercio puede aprovechar la tecnología sin renunciar a su esencia

El pequeño comercio tiene algo que las grandes plataformas envidian: autenticidad, cercanía y una relación directa con sus clientes. Sin embargo, en un mundo cada vez más digital, ignorar las herramientas tecnológicas no es una opción. La clave está en encontrar el equilibrio entre tradición y digitalización, aprovechando la tecnología para mejorar la experiencia del cliente sin perder la esencia artesana.

No se trata de convertirse en un gigante del e-commerce ni de perder el trato humano que caracteriza al comercio local. Se trata de usar la tecnología de manera inteligente para:

  • Aumentar la visibilidad: Un perfil activo en redes sociales, una web sencilla o estar en plataformas de mapas y reseñas (como Google My Business) ayuda a que más clientes te descubran.
  • Mejorar la experiencia de compra: Herramientas como WhatsApp Business permiten resolver dudas rápidamente o gestionar encargos sin necesidad de grandes inversiones.
  • Facilitar la fidelización: Un simple sistema de tarjetas de puntos digitales o descuentos personalizados en función de los hábitos de compra puede marcar la diferencia.
  • Optimizar la gestión interna: Digitalizar el stock con herramientas accesibles o llevar una contabilidad sencilla con software de gestión facilita el día a día sin perder tiempo en tareas administrativas.
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Los perfiles digitales, protagonistas en las ofertas de internet

Las empresas vizcaínas solicitan gestores de proyectos digitales, profesionales técnicos y administradores de sistemas.

La transformación digital continúa siendo una de las prioridades para las empresas de Bizkaia, que buscan adaptarse a nuevos modelos de negocio en un mundo cada vez más digitalizado. Los profesionales con competencias digitales avanzadas se han convertido en piezas clave para cubrir las necesidades del mercado laboral.

Según el Mapa de Empleo elaborado por Fundación Telefónica, una herramienta interactiva que utiliza Inteligencia Artificial y Big Data para analizar la oferta laboral en España (a través de infojobs principalmente), Bizkaia es una de las provincias más dinámicas en términos de demanda digital.

Con un total de 1.945 ofertas relacionadas con la digitalización, Bizkaia se posiciona en el quinto puesto entre las comunidades autónomas que más profesionales digitales requieren, solo por detrás de Madrid, Cataluña, Andalucía y la Comunidad Valenciana.

Entre los perfiles más solicitados en Bizkaia destacan el gestor de proyectos digitales, el profesional técnico TIC y el administrador de sistemas. Estos roles son fundamentales para implementar estrategias digitales y garantizar la eficiencia operativa en las empresas.

Las habilidades más demandadas

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IoT, big data e inteligencia artificial: el trío que transforma la industria 4.0

La revolución digital conocida como Industria 4.0 está redefiniendo la forma en que vivimos y trabajamos. Tres pilares fundamentales impulsan esta transformación: el Internet de las Cosas (IoT), el big data y la inteligencia artificial (IA). Estos conceptos, aunque diferentes, están profundamente interconectados y están llevando la innovación tecnológica a niveles sin precedentes.

El IoT permite que millones de dispositivos estén conectados y recojan datos en tiempo real, creando un flujo constante de información que necesita ser procesada. Aquí entra el big data, que organiza y analiza estos enormes volúmenes de datos para extraer valor útil. Finalmente, la IA utiliza esa información para automatizar procesos, tomar decisiones inteligentes y ofrecer soluciones personalizadas.

Desde la optimización de rutas en Google Maps hasta las recomendaciones de contenido en plataformas como Netflix, estos avances ya son parte de nuestra vida cotidiana. Con un crecimiento exponencial en su adopción, estas tecnologías no solo están cambiando las industrias, sino también la sociedad en su conjunto, acercándonos a un futuro donde las ciudades inteligentes y los sistemas automatizados sean una realidad tangible.

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Transformaciones que redefinirán nuestras vidas

El 2025 promete marcar un antes y un después en cómo entendemos la tecnología y su impacto en nuestra vida diaria. Desde la inteligencia artificial hasta materiales biotecnológicos innovadores, estamos en el umbral de una revolución que transformará la manera en que trabajamos, cuidamos de nuestra salud y nos relacionamos con el mundo. Estos son algunos de los avances que están llamados a liderar este cambio.

El smartphone como epicentro de salud y productividad

La evolución de los smartphones no solo se centrará en procesadores más rápidos o mejores cámaras, sino en funciones que impacten directamente en nuestra calidad de vida. En 2025, estos dispositivos podrán monitorear nuestra salud en tiempo real con tecnologías como análisis de sangre no invasivos, detección de niveles de estrés y predicción temprana de enfermedades. A nivel laboral, los smartphones integrarán gafas de realidad aumentada que permitirán a los usuarios trabajar desde cualquier lugar como si estuvieran en una oficina virtual.

Además, los asistentes de inteligencia artificial serán más avanzados, asumiendo roles activos en la planificación de tareas y adaptándose a las necesidades específicas de cada usuario. Esta evolución cambiará no solo nuestra manera de organizarnos, sino también la relación que tenemos con la tecnología como herramienta cotidiana.

Inteligencia artificial: de copiloto a arquitecto del cambio

La inteligencia artificial (IA) continuará expandiendo su papel en la vida personal y empresarial. En lugar de limitarse a tareas específicas, como resolver problemas técnicos, la IA será capaz de liderar proyectos completos, proponiendo soluciones, gestionando recursos y ajustándose de manera dinámica a los objetivos. Herramientas como las creatividades dinámicas (DCO) revolucionarán el marketing, permitiendo la creación de contenidos hiperpersonalizados en tiempo real.

En el ámbito corporativo, plataformas como Talent Booster Agent potenciarán la formación de líderes al conectar las necesidades de los mánagers con soluciones específicas para cada situación. Mientras tanto, la IA también será clave en medicina, ayudando a combatir la resistencia antimicrobiana mediante algoritmos que anticipen patrones de resistencia y optimicen el uso de antibacterianos.

Innovaciones que redibujan la moda y los biomateriales

La moda también será un terreno de transformación en 2025. Gracias a la predicción de gustos basada en inteligencia artificial, las marcas podrán adelantarse a las tendencias y ofrecer diseños personalizados, reduciendo el desperdicio de materiales y la sobreproducción. Los compradores disfrutarán de probadores virtuales con espejos inteligentes que permitirán visualizar prendas sin necesidad de probárselas físicamente, optimizando la experiencia de compra.

Por otro lado, los biomateriales jugarán un papel crucial en este futuro inmediato. Tejidos desarrollados a partir de algas, micelio y plásticos reciclados no solo serán sostenibles, sino también funcionales, con capacidades como la regulación térmica y propiedades avanzadas que podrán adaptarse al entorno del usuario.

Movilidad y bienestar: el futuro al volante

En el sector de la movilidad, los vehículos integrarán sistemas de inteligencia artificial que mejorarán la seguridad y la experiencia de conducción. Herramientas como asistentes de voz avanzados y plataformas basadas en IA, como ChatGPT, permitirán una interacción más intuitiva con los sistemas del coche. Esto facilitará la gestión de entretenimiento, navegación y clima, al tiempo que contribuirá a una conducción más eficiente.

2025: Un año de oportunidades tecnológicas

El 2025 está llamado a ser un punto de inflexión, donde conceptos como gemelos digitales, criptografía poscuántica y computación espacial se integrarán en nuestra vida cotidiana. En Cebek Digital estamos entusiasmados por lo que depara el futuro y cómo estas innovaciones redefinirán las reglas del juego en todos los sectores. El reto no solo estará en adaptarnos, sino en aprovechar estas oportunidades para construir un mundo más inteligente, sostenible y conectado.

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Hay que solventar los sesgos negativos de una posible mala implantación

 

En la era de la inteligencia artificial (IA), existe una falsa creencia que se ha arraigado en la sociedad: la idea de que los algoritmos son objetivos y neutrales. Sin embargo, como explica Lorena Fernández, en nuestro video Expert@ Directora de Comunicación Digital de la Universidad de Deusto, esta tecnología no es ni buena ni mala, pero jamás es neutra.

 La IA se alimenta de grandes volúmenes de datos para establecer patrones y tomar decisiones, pero si estos datos están sesgados desde el origen, la IA no hará más que reproducir esos mismos sesgos. Este fenómeno se ha evidenciado con ejemplos tan contundentes como el caso de Amazon, donde un algoritmo de selección de personal penalizaba los parones en la carrera profesional, afectando principalmente a mujeres. El sistema también favorecía ciertos términos utilizados más por hombres que por mujeres en los currículos, replicando así las prácticas discriminatorias previas.

El problema no se limita a los datos. Los propios modelos de IA también pueden amplificar los sesgos. En el ámbito del reconocimiento facial, se ha demostrado que los sistemas tienen mayor precisión para reconocer rostros de hombres blancos, mientras que fallan con mujeres racializadas. Esto se debe a que las bases de datos utilizadas para entrenar a la IA están desproporcionadamente formadas por imágenes de hombres blancos. Investigadoras como Joy Buolamwini del MIT han evidenciado este problema, mostrando cómo la IA no reconocía su rostro hasta que se colocó una máscara blanca. La selección de los parámetros en los modelos de IA también incide en estos errores, ya que a menudo no se contemplan aspectos clave como la evolución de las facciones en personas en proceso de transición de género.

 Corregir los sesgos de la IA requiere una intervención en múltiples niveles. La solución no pasa solo por diversificar los datos, sino también por replantear los modelos y, sobre todo, por incluir la perspectiva ética desde la fase de diseño. Como apunta Lorena Fernández, el control humano es esencial para evitar el «sesgo de automatización», es decir, la tendencia a delegar por completo la decisión a la máquina

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Cómo usar la IA para ofrecer a los clientes lo que quieren y aumentar las ventas

Desde hace ya tiempo sabemos que enviar el mismo correo electrónico a toda la base de datos de clientes no es adecuado. Hay diferentes tipos de clientes y, lo que para algunos puede ser información relevante, puede llevar a otros darse de baja de las comunicaciones y no volver a comprar.

Los CRMs ayudan a esta clustering de los clientes, es decir, a agrupar a los clientes por preferencias de compra o sus características sociodemográficas. Estas técnicas también pertenecen al campo de la IA y están por detrás de las principales herramientas de gestión de clientes. Lo que nos permiten es hacer un perfilado de los potenciales clientes.

Sin embargo, hay un paso siguiente al que hasta ahora no se podía llegar. Tras agrupar a los clientes en categorías podíamos lanzar comunicaciones específicas o hacer anuncios personalizados a este grupo de clientes; pero escribir una comunicación específica para cada uno de los clientes (totalmente personalizadas para cada uno de ellos) no era posible.

Los modelos de lenguaje natural nos permiten generar una comunicación específica para un cliente o grupo de clientes tras haberle dado un prompt. Por ejemplo, le podemos indicar en el prompt: “Escribe un email ofertando un portátil a un cliente que es muy sensible al precio, dentro de un segmento low-cost, y que preste atención especial a su vinculación como miembro del club de socios. Es un cliente joven y que le gusta recibir una comunicación con un tono informal y directo”.

A partir de este prompt, el modelo de IA nos generará un cuerpo de email para todo este segmento de clientes e incluso puede personalizar al usuario si le damos la información precisa. Lo que conseguiremos con esto es que cada cliente reciba un email dirigido a él, diferente al que recibe cualquier otro, y que comunique con precisión lo que necesita y puede moverle a una acción de compra.

Si, además, añadiéramos una imagen personalizada, creada con un modelo de IA como Flux o Stable Difussion, nuestro email podría ser aún más efectivo, pero a día de hoy la tecnología de generación de imágenes aún tiene que dar un paso adelante en estabilidad y madurez como para hacer esto.

El beneficio de usar la IA para la comunicación con los clientes es la hiper-personalización y, por tanto, generar una comunicación que demuestra la atención personal a cada cliente y que, además, mejora la tasa de conversión de las acciones de marketing de la empresa.

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Cómo usar la IA para resolver las dudas de los empleados y hacer mejores consultas de información

La cantidad de información que gestionan las empresas es enorme y, además, requiere consultar todos los documentos uno por uno. A veces son PDFs, otras Words, Excels, PowerPoints… En definitiva, la consulta de la información requiere un tiempo y también un conocimiento para saber dónde está cada documento. Cuanto más grande es la empresa, más difícil es encontrar la información y a veces se pierde el conocimiento acumulado. Si, además, se incorpora un nuevo empleado, como no conoce la documentación y prácticas de la empresa, ponerse al día le supone un largo tiempo a él y también a sus compañeros.

Los modelos de lenguaje natural son modelos de inteligencia artificial que comprenden el lenguaje humano, por lo que pueden leer miles de documentos y también responder preguntas sobre esos documentos.

El más conocido es GPT de OpenAI, que es el que utiliza la famosa herramienta ChatGPT. Sin embargo, la información que podemos consultar en ChatGPT es pública, no la información corporativa, y además hay otro riesgo: la información que proporcionamos a ChatGPT entrena el modelo de OpenAI, por lo que no es un entorno seguro para usar información interna. Lo mismo podemos decir de Google Gemini o Antrophic Claude si usamos la versión pública.

Sin embargo, se pueden hacer proyectos usando modelos de lenguaje natural que se nutran de toda la documentación interna y, además, parametrizar los modelos para que devuelvan las respuestas más adecuadas (para ello se usan las técnicas de RAG o fine-tunning).

De esta manera, los empleados pueden consultar cualquier información disponible de una manera mucho más rápida, sin tener que preguntar necesariamente a otros compañeros, y así se eliminan lo que llamamos “silos de conocimiento”.

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Cómo usar la IA para aumentar la satisfacción de los clientes

Los clientes se quedan muy descontentos cuando tardamos en responderles o no les damos una respuesta adecuada. Especialmente cuando se trata de algo crítico para ellos. A pesar de que en los contact centers haya personas preparadas, la complejidad de los procedimientos y la cantidad de información a tener en cuenta es tan grande que es difícil conseguir dar un buen servicio. Además, se da otra circunstancia adversa: los tiempos de rotación de los agentes suele ser alta, por lo que se invierte mucho tiempo en trainings y los agentes no están preparados hasta que llevan un tiempo desempeñando su oficio.

Para afrontar esto, la primera tarea es evaluar la calidad de la atención que damos. En contact centers pequeños es fácil comprobarlo, pero se complica cuando son más grandes o están externalizados. De vez en cuando se hacen auditorías de llamadas, pero de manera constante es casi imposible porque supone largas horas de escucha.

Sin embargo, los modelos de IA para la transcripción de llamadas nos permiten transformar la voz a texto y, una vez las conversaciones están en texto, son mucho más fáciles de analizar.

De esta manera, podemos comprobar si el hilo de la conversación mantenida sigue el argumentario, ya sea comercial o apoyo ante problemas, así como saber el tiempo que el cliente habla y cuánto tiempo habla el agente. Y no solo en un pequeño conjunto de llamadas, sino en el conjunto total de las llamadas que tenemos.

A partir de aquí, podemos generar métricas que nos permita evaluar la calidad de la atención al cliente a gran escala, que se pueden representar y visualizar en un cuadro de mando como PowerBI o Tableau.

Y algo más también fundamental: nos permite entender lo que de verdad nos dice nuestro cliente. Podemos saber si nos trasladan quejas con el precio, con el servicio, nos hacen sugerencias de mejora o nos dicen a qué competencia tenemos riesgo de que se vayan.

La IA permite contar con esta información que de otra manera se nos pasaba por alto y llevar la relación al cliente hacia un nivel de satisfacción que reduzca las bajas, fidelice al cliente existente y nos genere una mejor percepción de nuestra empresa.

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Cómo usar la IA de asistente para aprovechar mejor el tiempo

Estamos acostumbrados a tomar las notas en las reuniones, escribir planes de negocio, resúmenes de documentos, crear presentaciones de PowerPoint y consultar anteriores emails de la bandeja de entrada antes de enviar un email de respuesta.

Nunca habíamos pensado que esto podía ser una “pérdida de tiempo” hasta que llegó la IA generativa y nos demostró que podía hacer esto por nosotros.

A un pequeño empresario o un autónomo, esto le permite hacer muchas más tareas en menos tiempo porque se quita del medio o reduce el tiempo de esas tareas repetitivas y farragosas.

La tecnología que hay detrás de estas herramientas se llama modelos de lenguaje natural, que se desarrollan en base a técnicas de inteligencia artificial como el Deep Learning y el Natural Language Processing (NLP).

La herramienta más conocida y extendida es Copilot, de Microsoft, que se alimenta de GPT, el modelo de OpenAI. Copilot, como bien dice la palabra, es un copiloto en el día a día del empleado en su puesto de trabajo.

Aunque mejorará aún más, hoy en día es capaz de tomar notas de las reuniones, acordarse de temas que se nos olvidan, tener en cuenta emails o documentos que son claves, ayudarnos a escribir el email adecuado según el destinatario y otro sinfín de funcionalidades derivadas de la interpretación del lenguaje humano. Y no olvidemos esto: la IA que hay hoy en día es la menos capaz de todas las IAs que existirán en el futuro.

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Cómo usar la IA para predecir la demanda y dimensionar los recursos

 

Dimensionar cuántos recursos se deben disponer, cuánto stock aprovisionar o cuántas personas contratar son los retos más importantes a los que se enfrenta una empresa ya que impactan de manera directa en la cuenta de resultados.

Las empresas suelen tomar estas decisiones basándose en el histórico de información y la experiencia de sus gerentes. Sin embargo, como son problemas complejos, hay muchos datos y variables que pueden pasarse por alto por parte de las personas. Los históricos son largos, la forma de hacer los registros cambia, puede haber información proveniente de diferentes sistemas, variables que no se han observado, etc.

Los modelos de inteligencia artificial basados en series temporales permiten a las empresas tomar decisiones óptimas. En este tipo de proyectos, lo más importante es que la empresa disponga de datos de ventas (con un histórico de tiempo suficiente) y estos datos sean accesibles.

La labor del equipo de IA es encontrar patrones en el histórico de ventas para así predecir cómo se comportarán las ventas en el futuro. Para esto prueban con diferentes algoritmos de machine learning hasta que dan con el más preciso. Este trabajo se suele hacer en el lenguaje de programación Phyton, aunque en ocasiones también se usa R.

La recomendación es empezar con una parte de todos los datos. Por ejemplo, las ventas de una categoría de producto o en un territorio específico. Así podremos comprobar si los resultados que proporciona son mejores que los obtenidos previamente sin IA y, en caso de que sí, extender el análisis al total de las ventas.

Como resultado de estos proyectos de predicción o forecast, las empresas obtienen una estimación de ventas en el futuro, lo que les permite dimensionar los recursos que van a necesitar, optimizar la inversión, hacer cálculos sobre su crecimiento y adaptarse a un mercado tan rápido y cambiante como el actual.

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