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En este nuevo episodio de Al Objetivo, converso con Marcos Penedo, Director de Estrategia de Datos e Inteligencia Artificial en Atmira y profesor de Big Data en la Universidad Alfonso X y en INESDI. Tratamos temas de acciones para objetivos y la inteligencia artificial, descubriendo cómo implementar soluciones analíticas que potencien tanto objetivos financieros como de satisfacción del cliente.
Conoce algunas estrategias para cumplir diferentes tipos de objetivos, y cómo la inteligencia artificial generativa puede ayudarnos en esto. Después del vídeo, encontrarás un resumen del pódcast para que puedas hacerte una idea del contenido.
Puntos clave del episodio
- Introducción: 00:00
- Pasos antes de elaborar una estrategia para cumplir objetivos de ventas: 01:20
- Tipos de planes que diseñas para lograrlos: 04:23
- Estrategias que has diseñado para mejorar la satisfacción del cliente: 09:05
- Para qué tipo de proyectos se utiliza la inteligencia artificial generativa: 14:15
- La IA generativa en estrategias o acciones de marketing: 17:54
Definición y aterrizaje del objetivo
El primer paso en cualquier proyecto de consultoría es aclarar qué significa exactamente el objetivo. Cuando un cliente habla de “incrementar ventas”, esto puede implicar:
Ampliar el target: llegar a nuevos segmentos de clientes.
Afinar el target: atraer clientes con mayor capacidad o intención de compra.
Mejorar la tasa de conversión: optimizar el porcentaje de contactos que se convierten en venta.
Marcos subraya que la inteligencia analítica aplica un modelo matemático para interpretar datos, recomendar o tomar decisiones automáticas, y así mitigar riesgos o ampliar beneficios.
Entender la operativa y traducir al lenguaje de negocio
Una vez definido el objetivo, es esencial analizar la operativa del cliente para identificar puntos de mejora donde introducir soluciones analíticas. El reto del consultor es traducir:
Las necesidades del negocio al lenguaje matemático (diseño del modelo).
Los resultados del modelo al lenguaje del cliente (presentación de beneficios cuantificados).
De este modo, el cliente entiende la propuesta y se siente cómodo usándola, clave para su adopción efectiva.
Tipos de soluciones analíticas
Marcos clasifica las soluciones analíticas en cuatro grandes familias:
Descriptivas: interpretan datos para detectar situaciones de riesgo u oportunidad.
De clasificación: asignan nuevos eventos (clientes, transacciones) a categorías predefinidas.
Predictivas: estiman escenarios futuros e incertidumbres, ayudando a mitigar riesgos o maximizar beneficios.
De potenciación: modelos de eficiencia que automatizan o recomiendan acciones para mejorar procesos.
A estas últimas se integran la inteligencia artificial, y en particular la IA generativa, especialmente cuando se requiere creación de contenido o interpretación compleja de texto e imágenes.
Caso práctico: sistema de alertas inteligentes
Un ejemplo claro de acciones para objetivos y la inteligencia artificial es el desarrollo de un sistema de alertas comerciales:
Captura en tiempo real interacciones (llamadas, emails, navegación web).
Detecta “momentos vitales” con alta probabilidad de conversión.
Prioriza clientes “en caliente” y sugiere productos personalizados.
Reduce tiempos de gestión y aumenta la eficacia de la fuerza de ventas.
Este tipo de solución combina Big Data, cloud y modelos de IA para optimizar recursos comerciales.
Acciones para mejorar la satisfacción del cliente
Para objetivos no financieros, como aumentar la satisfacción, Marcos nos da algunos ejemplos interesantes para aplicar:
Monitorización continua del NPS (Net Promoter Score): convertir la encuesta en un sondeo permanente, con muestras rotativas para no saturar al cliente.
Segmentación y personalización: definir el canal y la frecuencia óptima según el perfil del cliente.
Acciones automáticas de fidelización: activar campañas según las respuestas en tiempo real.
Estos sistemas permiten ajustar rápidamente las acciones y convertir el NPS en un indicador dinámico de éxito.
Aplicaciones comunes de la Inteligencia Artificial Generativa
Marcos define la IA generativa como la rama de la IA que aporta valor en:
Interpretación ambigua: entender textos complejos donde conviven diferentes matices (quejas, elogios, sugerencias).
Creación de contenido: generar textos, imágenes o vídeos personalizados para marketing, webs o presentaciones.
Entre todo lo que se puede hacer con ella, se aplica comúnmente en chatbots avanzados, motores de recomendación de contenido (Netflix, Spotify) y procesamiento de documentos legales, acelerando tareas sin sustituir al profesional.
Podemos decir que su aporte es más de mejorar y en ningún caso de sustituir.
Para maximizar el impacto de la IA generativa y analítica, Marcos aconseja contextualizar el modelo. Esto es mediante prompting, ajustes de modelo, o fine-tuning, adaptándolo al lenguaje y jerga de cada industria.
Inteligencia artificial aplicada a los objetivos
Diseñar acciones para objetivos y la inteligencia artificial requiere un enfoque riguroso: desde aterrizar el objetivo y entender la operativa, hasta seleccionar la solución analítica adecuada e incorporar IA generativa de forma contextualizada. Como subraya Marcos Penedo, la clave está en “ponerlo en contexto” y asegurar que el cliente comprenda y adopte la solución. Solo así se logra generar valor real y sostenido para el negocio.
Si solo has leído el resumen, te recomiendo que veas el vídeo, ya que Marcos nos da una explicación mucho más exhaustiva y fácil de entender.
Por otro lado, si quieres saber cómo hacer objetivos empresariales para después aplicar lo que se plantea aquí, puedes ver el episodio sobre plantear metas y objetivos.
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