Cómo gestionar la fijación de precios impulsada por IA cuando la precisión es clave
La IA generativa ha revolucionado varios sectores al ofrecer herramientas avanzadas para extraer información de conjuntos de datos complejos. En la fijación de precios, esta tecnología transformadora es muy prometedora para identificar oportunidades de revisión de precios y optimizar estrategias. Sin embargo, la aplicación de la IA generativa a la fijación de precios conlleva su propio conjunto de retos, que requieren una cuidadosa consideración de la estructura, interpretación e integración de los datos.
En este blog, exploraré el potencial de la IA generativa en la fijación de precios, los obstáculos a los que te enfrentas y las soluciones para superarlos para una ejecución eficaz.
¿Es la IA Generativa la llave maestra?
La IA generativa, especialmente cuando se integra con chatbots, proporciona respuestas directas a las consultas de los usuarios. Como data scientist, puedo asegurarte de que cuando se mira «detrás de la puerta», el proceso es más complicado de lo que parece. Esta figura muestra una forma en que podría desarrollarse el proceso:
La pregunta del usuario se traduce en una consulta SQL equivalente, que se ejecuta de forma independiente y luego se fusiona de nuevo en la respuesta antes de entregársela al usuario. Este enfoque ofrece 3 ventajas distintas para las aplicaciones de fijación de precios:
- Los datos confidenciales permanecen seguros, ya que no es necesario transmitirlos a la plataforma de IA generativa.
- Minimizar el número de fichas procesadas reduce los costes operativos.
- El uso de servidores SQL garantiza que los cálculos complejos se realicen de forma eficiente sin sobrecargar la plataforma de IA.
Estas ventajas convierten a la IA generativa en una valiosa herramienta para analizar grandes conjuntos de datos y descubrir información procesable sobre precios.
Un reto clave en informática
Los ordenadores, incluidas las plataformas de IA generativa, se enfrentan intrínsecamente a la ambigüedad. En las aplicaciones tradicionales con instrucciones codificadas directamente, la ambigüedad daría lugar a un fallo directo de ejecución. Sin embargo, en la IA generativa, los fallos son menos evidentes y requieren un tratamiento cuidadoso para evitar resultados imprecisos. Las aplicaciones de tarificación, en las que la precisión es fundamental, dejan poco margen para el error. Para mitigarlo, deben implementarse los guardarraíles adecuados, y los datos deben estructurarse y anotarse para eliminar la ambigüedad y garantizar resultados fiables.
Examinemos un par de ejemplos de lo que puede salir mal cuando formulamos una simple pregunta del tipo «¿Cuál es el producto más caro?» si sólo se suministran los siguientes datos de transacciones:
La plataforma de IA simplemente adivinará qué columna utilizar y qué se entiende por «más caro» y, a continuación, devolverá la siguiente consulta:
Sin embargo, esto puede no coincidir con el resultado deseado: se utiliza el precio de lista en lugar del precio neto, y el cálculo se basa en una transacción de una sola unidad en lugar de un precio ponderado por cantidad, que sería más apropiado en este contexto. Esto pone de relieve la importancia de complementar los datos con un diccionario de datos exhaustivo que proporcione definiciones precisas de los campos, lo suficientemente claras como para que incluso un ordenador pueda interpretarlas y aplicarlas con precisión.
Una cuestión similar se plantea a la hora de determinar el producto más vendido por ingresos. Si el agente de IA selecciona la columna del precio de lista en lugar de la columna del precio neto, el resultado será inexacto. Para mitigar este riesgo, se deben utilizar valores precalculados para métricas críticas como los ingresos, minimizando la posibilidad de errores y garantizando resultados fiables.
Libera el poder de los datos preparados para la IA
Estos ejemplos son intencionadamente básicos, pero incluso las preguntas más sencillas pueden ser muy ambiguas. Por ejemplo, preguntar sobre las tendencias de los ingresos plantea la duda de ¿qué constituye exactamente una «tendencia»? ¿Se refiere a cambios interanuales o a un análisis estadístico en el que la importancia de la pendiente indica si los ingresos «aumentan», «se mantienen estables» o «disminuyen»?
Una solución práctica que recomiendo consiste en crear tablas subsidiarias a partir del conjunto de datos de transacciones que incorporen barandillas y opciones de configuración claras. Estas tablas definen con precisión conceptos como las tendencias, especifican el nivel (por ejemplo, producto o grupo de productos) para las acciones de fijación de precios y establecen límites clave para métricas como la elasticidad y la eficiencia de los precios, garantizando una interpretación coherente y precisa.
La IA generativa es una herramienta potente, pero tiene sus límites: no puede dar respuesta a preguntas realmente ambiguas. Para utilizarla con éxito en aplicaciones de fijación de precios es necesario:
- Que los datos estén estructurados y anotados con definiciones claras. Un diccionario de datos muy preciso debe definir cada campo explícitamente, como «precio neto» o «precio de lista».
- Las cantidades clave deben calcularse previamente o suministrarse a través de API externas en lugar de depender únicamente de plataformas de IA generativa. Esto minimiza los errores y aumenta la fiabilidad de los resultados.
Una última reflexión: Creo que es importante señalar que la IA generativa no es una solución independiente. Complementa las técnicas estándar de fijación de precios mejorando la toma de decisiones y proporcionando conocimientos más profundos. Siempre serán necesarias soluciones que permitan al usuario configurar explícitamente los parámetros clave y evitar comportamientos no deseados. ¿Ha llegado el momento de explorar cómo la IA generativa puede revolucionar tu estrategia de fijación de precios?