La convergencia de la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas está dando paso a un cambio de paradigma, donde las aplicaciones y soluciones inteligentes están destinadas a transformar prácticamente todas las industrias.
Esta poderosa sinergia entre inteligencia artificial e internet de las cosas está abriendo nuevas fronteras de análisis de datos en tiempo real, automatización inteligente y toma de decisiones basada en datos, prometiendo redefinir la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.
Análisis de Datos en Tiempo Real con IA e IoT
En el corazón de esta revolución se encuentra la capacidad de aprovechar los vastos almacenes de datos generados por los dispositivos IoT y extraer ideas útiles utilizando algoritmos de IA. Los sensores y dispositivos IoT, desplegados en diversos entornos, recopilan y transmiten continuamente datos sobre diversos parámetros, que van desde las condiciones ambientales hasta el rendimiento del equipo y el comportamiento humano.
Sin embargo, esta avalancha de datos solo tiene valor si se puede analizar eficazmente y traducir en información significativa. Aquí es donde brilla la IA, con su capacidad para procesar e identificar patrones dentro de enormes conjuntos de datos a velocidades sin precedentes. Al integrar la IA con los sistemas IoT, las organizaciones pueden obtener visibilidad en tiempo real de sus operaciones, lo que permite la toma de decisiones proactiva y una acción receptiva.
Por ejemplo, el mantenimiento predictivo es un excelente ejemplo de esta sinergia en acción. Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los sensores de la maquinaria industrial, detectar anomalías y predecir posibles fallas antes de que ocurran. Esto no solo minimiza el tiempo de inactividad y reduce los costos de mantenimiento, sino que también mejora la seguridad y prolonga la vida útil de los equipos críticos.
Automatización Inteligente de Tareas y Toma de Decisiones
Más allá del análisis de datos en tiempo real, la integración de inteligencia artificial e internet de las cosas está impulsando el desarrollo de aplicaciones inteligentes que pueden automatizar tareas y tomar decisiones informadas en función de los conocimientos obtenidos de los datos.
Estas aplicaciones aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático para aprender y adaptarse continuamente, lo que les permite optimizar los procesos y las operaciones de manera dinámica.
En el ámbito de las ciudades inteligentes, los sistemas IoT impulsados por IA pueden monitorear los patrones de tráfico, ajustar los tiempos de señalización y redirigir los vehículos para aliviar la congestión, reduciendo los tiempos de viaje y minimizando el impacto ambiental. De manera similar, en la agricultura de precisión, los algoritmos de IA pueden analizar los datos de humedad del suelo, los patrones climáticos y el estado de los cultivos de los sensores IoT para optimizar los horarios de riego, la aplicación de fertilizantes y los tiempos de cosecha, maximizando los rendimientos mientras se minimizan los consumos de recursos.
Las aplicaciones inteligentes impulsadas por IA e IoT no se limitan a los entornos físicos; también están transformando los dominios digitales. Los chatbots y los asistentes virtuales, por ejemplo, pueden aprovechar el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para brindar un apoyo personalizado y sensible al contexto, mejorando las experiencias de los clientes y optimizando las operaciones.
Aplicaciones e Impacto en Múltiples Industrias
Las aplicaciones de la integración de inteligencia artificial e internet de las cosas son vastas y de amplio alcance, y abarcan industrias tan diversas como la salud, la energía, el transporte y la fabricación.
En el sector de la salud, los dispositivos IoT impulsados por IA pueden monitorear los signos vitales de los pacientes, el cumplimiento de la medicación y los niveles de actividad, lo que permite el monitoreo remoto y la intervención temprana. Estos sistemas también pueden ayudar en el diagnóstico de enfermedades y la planificación del tratamiento mediante el análisis de imágenes médicas y datos de los pacientes.
El sector energético está aprovechando la IA y el IoT para optimizar la producción, distribución y consumo de energía. Las redes eléctricas inteligentes equipadas con sensores IoT y algoritmos de IA pueden equilibrar las cargas energéticas, detectar y responder a los cortes de suministro e integrar de manera más eficiente las fuentes de energía renovable.
En el transporte, la IA y el IoT están impulsando el desarrollo de vehículos autónomos, sistemas inteligentes de gestión del tráfico y mantenimiento predictivo para flotas. Estas tecnologías prometen mejorar la seguridad, reducir las emisiones y optimizar las operaciones logísticas.
Consideraciones Éticas y de Seguridad
Si bien el potencial de la integración de la IA y el IoT es innegable, también plantea importantes preocupaciones éticas y de seguridad que deben abordarse. La privacidad y la protección de datos son fundamentales, ya que los dispositivos IoT recopilan grandes cantidades de información potencialmente sensible, que podría ser explotada si no se asegura adecuadamente.
Además, los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA deben ser transparentes y explicables, particularmente en escenarios de alto impacto como la atención médica o los vehículos autónomos, donde las decisiones sesgadas u opacas podrían tener consecuencias graves.
Garantizar el desarrollo y la implementación responsables de las tecnologías de IA e IoT requiere un enfoque multifacético, que incluya medidas sólidas de ciberseguridad, el cumplimiento de principios y pautas éticas, y una colaboración continua entre los proveedores de tecnología, los encargados de formular políticas y los usuarios finales.
Abrazar el Futuro de las Soluciones Inteligentes
La integración de la IA y el IoT ya no es una visión futurista; es una realidad que está transformando rápidamente las industrias y dando forma al mundo que nos rodea. Los líderes tecnológicos que abrazan esta convergencia y aprovechan su potencial tienen la oportunidad de obtener una ventaja competitiva significativa.
Al aprovechar el poder del análisis de datos en tiempo real, la automatización inteligente y la toma de decisiones basada en datos, las organizaciones pueden optimizar sus operaciones, mejorar las experiencias de los clientes y impulsar la innovación de maneras que antes eran inimaginables.
Sin embargo, este viaje requiere un enfoque holístico, que abarque no solo la adopción de tecnologías de vanguardia, sino también un compromiso con el desarrollo responsable, las consideraciones éticas y el aprendizaje y la adaptación continuos.
A medida que navegamos por esta emocionante nueva era, una cosa es segura: la sinergia entre la IA y el IoT continuará empujando los límites de lo posible, permitiéndonos crear soluciones inteligentes que satisfagan las necesidades evolutivas de las empresas y la sociedad en general.
El metaverso representa una convergencia sin precedentes de tecnologías que prometen remodelar el panorama digital. Al combinar criptomonedas, IA, AR/VR y computación espacial en mundos virtuales expansivos, tiene el potencial de revolucionar el entretenimiento, el comercio, la comunicación e incluso la naturaleza misma del trabajo.
Para los líderes y desarrolladores tecnológicos, esta nueva frontera digital presenta un sinfín de oportunidades, así como complejos desafíos. A fin de navegar con éxito este territorio inexplorado, las organizaciones deben elaborar estrategias reflexivas, conformar equipos especializados e invertir en el desarrollo de las capacidades requeridas.
El Estado del Metaverso
Si bien aún se encuentra en una etapa incipiente, el ecosistema del metaverso ya tiene algunos líderes claros reclamando su espacio. Gigantes tecnológicos como Meta, Microsoft, Google y Tencent han realizado importantes inversiones, atraídos por las aplicaciones de juegos, sociales y comerciales. Empresas emergentes como Roblox y Epic están siendo pioneras en nuevos modelos de mundos inmersivos generados por usuarios y eventos virtuales.
Pero las fronteras aún no están definidas. Los próximos años verán una competencia intensificada, la continua disrupción de los modelos de negocio tradicionales y nuevos actores ingresando a la arena. Los líderes tecnológicos que puedan capitalizar esta incertidumbre, construyendo aplicaciones adaptativas y centradas en el usuario, impulsadas por la interoperabilidad y las tecnologías emergentes, estarán en condiciones de dar forma a la infraestructura del metaverso.
Consideraciones Estratégicas
Al abordar el metaverso, los líderes tecnológicos deben cimentar las iniciativas en objetivos comerciales claros y realidades de mercado, al tiempo que dejan espacio para la experimentación.
Descubrir Nuevas Fuentes de Ingresos
Los bienes virtuales, las compras dentro de aplicaciones y otros modelos pueden impulsar la monetización real de experiencias y activos digitales. Nike, por ejemplo, vendió $185 millones en productos virtuales en 2021. Con los usuarios pasando más tiempo y dinero en entornos inmersivos, abundan nuevos mercados en torno a la creación de contenido digital, la publicidad y el comercio.
Mejorar la Agilidad Operacional
Los gemelos digitales de fábricas y cadenas de suministro están mejorando la flexibilidad de fabricación, agilizando los despliegues y optimizando la productividad. Fabricantes de automóviles como BMW están simulando ciclos completos de desarrollo de vehículos en entornos virtuales previos a la producción física.
Reinventar las Interacciones de Marca
Marcas como Starbucks están aprovechando la realidad virtual, la realidad aumentada y la gamificación para fusionar el compromiso digital y físico. Al brindar valor, entretenimiento y comunidad, las empresas pueden ganar una lealtad más profunda de los clientes.
Diseñar Productos a Prueba de Futuro
En un ecosistema centrado en la interoperabilidad y la accesibilidad, los productos deben evolucionar para satisfacer a los usuarios en plataformas que van desde visores de realidad virtual hasta dispositivos móviles. Construye teniendo en cuenta los estándares abiertos.
Conforma tu Tribu
Materializar la promesa del metaverso requiere talento multidisciplinario que combine ingeniería de software, diseño de experiencia de usuario, gráficos 3D, seguridad e infraestructura técnica. Los programas de capacitación, las asociaciones estratégicas y las adquisiciones pueden ayudar a asegurar las capacidades necesarias.
Maximiza el Valor, Minimiza el Riesgo
Abordar la innovación con objetivos y salvaguardas claros ayuda a garantizar resultados positivos. Prioriza diseños que promuevan la autonomía, la elección, la seguridad y la privacidad de los usuarios.
“A medida que el metaverso se vuelva más integrado en el tejido de la sociedad, puede comenzar a fusionarse más con el mundo físico. Las empresas deben abordar esto de manera proactiva hoy con estrategias flexibles enraizadas en resolver problemas reales para los clientes, en lugar de planes reactivos construidos en torno a modas tecnológicas que pueden ser pasajeras”.
Herramientas y la Tecnologías que Impulsan el Metaverso
Si bien el metaverso aprovecha plataformas de desarrollo de juegos familiares como Unity y Unreal Engine, la ingeniería efectiva de la próxima generación de mundos virtuales inmersivos e interconectados requiere dominar conjuntos de habilidades emergentes que abarcan una variedad de dominios críticos.
Los desarrolladores deben integrar protocolos Web3 descentralizados que permitan activos, permisos e incentivos tokenizados de propiedad del usuario. Necesitan construir experiencias 3D en tiempo real optimizadas para hardware de AR, VR y realidad mixta de todo tipo, impulsadas por computación espacial y reactivas a la entrada del usuario. La arquitectura de redes multiplayer que asegura una comunicación escalable y de baja latencia entre usuarios es esencial a medida que los espacios virtuales se vuelven más colaborativos. La experiencia en la creación de activos, personajes y entornos digitales 3D altamente detallados utilizando herramientas como Blender y Autodesk Maya da vida a mundos sintéticos. La incorporación de IA y diseño generativo permite la producción automática de contenido sintonizado con las preferencias individuales de los usuarios. Y la tecnología de simulación que replica fábricas, ciudades y cadenas de suministro completas acelera el prototipado y reduce los requisitos de prueba en el mundo físico. Aunque ancladas en motores gráficos de larga data, ensamblar un metaverso completo y viviente requiere entrelazar infraestructura en los límites de estas disciplinas.
El Camino por Delante
Los próximos años resultarán fundamentales para trazar nuestra geografía virtual emergente. Si bien los desafíos son abundantes, pocas fronteras técnicas han prometido tal amplitud de oportunidades para la innovación y la colaboración humana. Al abrazar esta nueva frontera con una estrategia sólida, una inversión enfocada y una mirada hacia la satisfacción de las necesidades reales de los usuarios, los pioneros tecnológicos de hoy pueden desempeñar un papel protagónico en la configuración de nuestro futuro virtual compartido.
El auge de la AI Generativa en los chatbots conversacionales y los asistentes virtuales de atención al cliente ofrece una prometedora perspectiva para el futuro del soporte al cliente automatizado.
Sin embargo, la gran mayoría de los chatbots y las herramientas conversacionales impulsadas por IA aún luchan por superar sus limitados dominios predefinidos. Pero, ¿y si la IA pudiera ir más allá? Si bien los chatbots han sido fundamentales para automatizar las interacciones básicas con los clientes, la IA Generativa amplía el horizonte, ofreciendo una gran variedad de aplicaciones más allá de las respuestas predefinidas.
Aplicaciones en el mundo real
Echemos un vistazo más de cerca a cómo la IA Generativa está remodelando el soporte al cliente en diversas industrias:
Seguimiento automático de tickets: Analiza los detalles y descripciones de los tickets de soporte para determinar instantáneamente el flujo correcto, ya sea a un equipo especializado, un agente específico o un flujo de trabajo automatizado. Enrutar con precisión un mayor volumen de tickets sirve para mejorar drásticamente los tiempos de respuesta generales.
Mejora del conocimiento: Genera artículos de conocimiento contextuales, páginas de soporte de productos y preguntas frecuentes adaptadas a escenarios y problemas precisos de los clientes. La publicación continua de contenido hiperenfocado crea una sólida base de información tanto para clientes como para agentes.
Aceleración de respuestas: Genera borradores de respuestas personalizadas instantáneas para consultas e incidencias de los clientes, analizando las interacciones y datos de resolución históricos. Los agentes simplemente revisan y finalizan las respuestas, disfrutando de enormes ganancias de productividad.
Expansión de la automatización: Agiliza tareas de baja complejidad, como consultas de estado de pedidos, solicitudes de reembolso y programación de citas, completamente a través de conversaciones generativas automatizadas. Esto libera a los agentes para concentrarse en las interacciones con los clientes más complejas y gratificantes.
La IA Generativa revoluciona el soporte
La IA Generativa y las técnicas asociadas se encuentran en el corazón de la próxima era de la innovación en soporte al cliente. Como explica Jorge Attaguile, Fundador y Director de Operaciones de Huenei:
“Estamos trabajando en varias iniciativas con IA Generativa. Nuestra propuesta ayudaría en el proceso de atención al cliente, agilizando los tiempos de respuesta mediante la automatización de tareas. Los desarrollos varían según las necesidades de cada cliente”.
Imagine un escenario en el que los agricultores requieren asistencia inmediata sobre gestión de cultivos o consultas de la cadena de suministro. Nuestra iniciativa en curso para el sector agrícola aprovecha la IA Generativa para proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a las consultas de los clientes. Al analizar datos históricos y adaptar las respuestas a las necesidades individuales, la IA Generativa mejora la satisfacción del cliente al tiempo que libera tiempo valioso para que los agentes humanos se concentren en tareas complejas.
En el sector asegurador, el tiempo es crucial, especialmente cuando se trata de consultas sobre pólizas o tramitación de siniestros. Mediante la automatización de tareas, la IA Generativa agiliza tareas de baja complejidad como la programación de citas y respuestas a preguntas frecuentes. Esto no solo acelera los tiempos de respuesta, sino que también mejora la eficiencia operativa, permitiendo que los agentes asignen recursos a actividades de alto valor.
En el sector farmacéutico, donde el cumplimiento normativo y la precisión son primordiales, la IA Generativa sirve como un valioso recurso para los agentes humanos. Al proporcionar sugerencias y recursos en tiempo real, la IA Generativa ayuda a los agentes a resolver eficientemente problemas complejos de los clientes. Ya sea navegando por políticas reglamentarias o recomendando información sobre productos, la IA Generativa capacita a los agentes para ofrecer un servicio al cliente superior con confianza.
Los impactos de implementar la IA generativa en la función de atención al cliente son multifacéticos y convincentes. Al asimilar las interacciones históricas con los clientes y los datos de resolución, la IA puede redactar respuestas personalizadas en tiempo real, acelerando la velocidad de resolución en un 33% en promedio. Simultáneamente, los modelos generativos pueden procesar hasta 5 veces más el volumen de tickets de soporte en comparación con los equipos únicamente humanos, asegurando que más clientes obtengan respuestas oportunas. Esta combinación de mayores velocidades de respuesta y volúmenes más altos se correlaciona directamente con niveles de satisfacción del cliente de hasta el 89% entre los primeros adoptantes. Los equipos que aprovechan los borradores de respuesta generados por IA también ven un aumento del 45% en las tasas de resolución en el primer contacto, reduciendo los costosos intercambios de ida y vuelta. Con más problemas de clientes resueltos instantáneamente a través de conversaciones de autoservicio personalizadas, los volúmenes de llamadas disminuyen hasta un 18%, optimizando aún más los costos de soporte. Las cifras hablan por sí solas: la IA generativa ofrece experiencias al cliente mejores, más rápidas y rentables.
Como resume Attaguile, “la IA Generativa puede mejorar significativamente el proceso de atención al cliente al proporcionar respuestas rápidas, personalizadas y empáticas, además de automatizar tareas repetitivas”.
Recomendaciones para actuar
Al explorar el potencial transformador de la IA Generativa en soporte al cliente, considere las siguientes recomendaciones:
Evalúe el flujo de trabajo actual: Realice una evaluación exhaustiva de su flujo de trabajo existente en atención al cliente para identificar áreas donde la IA Generativa pueda impulsar mejoras tangibles.
Proyectos piloto y pruebas de concepto: Inicie proyectos piloto o pruebas de concepto para evaluar la viabilidad y efectividad de las soluciones de IA Generativa dentro de su organización.
Colabora con expertos en IA: Consulte con proveedores o consultores expertos en IA Generativa para aprovechar su experiencia y asegurar una implementación exitosa.
Monitoreo y optimización continuos: Monitoree y optimice continuamente las soluciones de IA Generativa para alinearlas con las necesidades y objetivos empresariales en evolución, asegurando el éxito sostenido en las iniciativas de soporte al cliente.
En conclusión, la IA Generativa representa un cambio de paradigma en soporte al cliente, ofreciendo oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia, aumentar la satisfacción del cliente y generar un ROI tangible. Al trascender las limitaciones de los chatbots tradicionales y adoptar aplicaciones innovadoras, las organizaciones pueden elevar sus experiencias de servicio al cliente a nuevas alturas. Aproveche el poder de la IA Generativa hoy y revolucione su enfoque de soporte al cliente en la era digital.
El rol de la tecnología en las empresas se enfatiza día a día. Y de esta forma, surge una necesidad cada vez más grande para las empresas de asimilar recursos y herramientas de trabajo especializados. En el mundo de los DevOps, surge un creciente interés por las metodologías ágiles y cómo éstas ayudan a las empresas y a los equipos de desarrollo a potenciar su trabajo.
En este artículo queremos presentarte un conjunto de herramientas de DevOps Agile que te permitirán trabajar de manera más eficiente.
Las mejores herramientas DevOps Agile que debes conocer
Comencemos aclarando que este mercado es cada vez más grande y logra mayor protagonismo. Según un informe de DZone, el mercado de DevOps generará alrededor de $6600 millones para 2022. Cada vez más organizaciones lo implementan a diferentes escalas, y usted debería ser una de ellas.
Hagamos una pausa… ¿No sabes lo que significa este concepto? Se trata de prácticas, filosofías de trabajo y herramientas que permiten a las organizaciones ofrecer servicios de TI de una forma más eficiente. Al adoptar esta filosofía, los clientes pueden recibir correcciones rápidas, obteniendo una ventaja competitiva en el mercado.
Todo ello hace que las empresas que incorporan esta cultura de trabajo, a través de diferentes herramientas, estén en mejores condiciones para cumplir sus objetivos. Después de todo, pueden optimizar sus productos y servicios con procesos de desarrollo rápidos. ¿Quieres saber cuáles son las mejores herramientas de DevOps Agile? Te contamos sobre ellos a continuación.
Jenkins
Jenkins es un servidor de automatización de código abierto. Sirve para automatizar todos los procesos de desarrollo de software. Por ello, esta herramienta permite a los equipos monitorear tareas recurrentes, integrar cambios fácilmente e identificar problemas de forma rápida.
Jenkins te permite usar más de 100 complementos, que se pueden integrar con muchas herramientas actuales. Este programa independiente está codificado en Java y se ejecuta en Windows, Linux o macOS. Además, se puede configurar a través de una sencilla interfaz web con ayuda integrada.
Docker
Docker es utilizado por más de 11 millones de desarrolladores en todo el mundo. Esta herramienta te permite construir, empaquetar e implementar código de manera simple y dinámica para mejorar la productividad de tu equipo de trabajo.
Docker elimina todas las actividades de configuración y se centra en fomentar la colaboración en equipo. En este sentido, Docker permite que los desarrolladores se ejecuten en el entorno de desarrollo y en los equipos de operaciones para realizar diversas pruebas e implementaciones.
Tiene varias características notables a su favor. Por ejemplo, Docker puede usar la virtualización en el sistema operativo para entregar aplicaciones en contenedores. Además, funciona con GCP y AWS, simplificando la migración a la nube. También se integra sin problemas con otras herramientas, como GitHub o CircleCI.
Puppet
Puppet es una herramienta de código abierto para mejorar la gestión de la configuración del software a través de la automatización. Esta herramienta funciona para administrar las diferentes etapas del ciclo de vida del software. Por ejemplo, aprovisionar la estructura de TI, aplicar parches y configurar componentes de software.
Entre sus principales características, Puppet está desarrollado en C++, Clojure y Ruby. Por esta razón, funciona sin problemas en Windows, Linux y Unix. También utiliza lenguaje declarativo para definir la configuración del sistema. Uno de sus beneficios más importantes es que reduce los errores manuales, lo que le permite a su equipo escalar la infraestructura de TI.
Apache Maven
Apache Maven está creado en Java y se especializa en proyectos que también se desarrollen en Java. ¿Y para qué sirve? Busca gestionar y entender proyectos. Ayuda en la construcción, elaboración de informes y documentación de los diversos proyectos.
Apache Maven tiene objetivos predefinidos para compilar y empaquetar código. También te permite descargar los complementos de Maven y las bibliotecas de Java para que el proceso de desarrollo sea lo más rápido y eficiente posible. Además, al utilizarlo, también dispondrás de actualizaciones automáticas y cierres de dependencias.
Bamboo
Bamboo también se utiliza para vincular compilaciones, lanzamientos y pruebas automatizadas. ¡Todo en un solo flujo de trabajo! Gracias a esta herramienta, puedes crear planes de construcción de varias etapas.
Existen dos versiones por las que puedes optar: una de código abierto y otra de pago. Si desarrollas un proyecto de código abierto, no hay necesidad de pagar. Por otro lado, si trabajas desde una organización comercial, deberás pagar una suscripción. La interfaz de Bamboo es muy intuitiva y fácil de utilizar; las funciones de autocompletar y los procesos de automatización hacen que la inversión valga la pena.
Gradle
Por último, también puedes utilizar Gradle. Esta herramienta te permite acelerar la productividad de todos los desarrollos de software. Gradle está construido en Java, Kotlin y Groovy, y se usa para automatizar diferentes aspectos de los proyectos. Por ejemplo, desarrollo, prueba e implementación de software.
Gradle cuenta con un ecosistema de integraciones muy avanzado, además de diferentes plugins que permiten sistematizar la entrega del software a lo largo de todo el ciclo de vida. Gradle permite escalar el desarrollo a través de construcciones rápidas, y es tan versátil que lo utilizan desde grandes multinacionales hasta pequeñas startups.
En resumen, hemos analizado distintas herramientas DevOps Agile que puedes aprovechar para tu negocio. Como has visto, te ayudarán a conseguir cada vez mejores resultados, ¡y esperamos que este artículo te haya sido de gran ayuda!
Si cree que construir un Producto después de haber comenzado a venderlo en el mercado es una idea loca, estamos aquí para mostrarle excelentes ejemplos de productos mínimos viables que demuestran lo contrario.
Los productos mínimos viables (o MVP por sus siglas en inglés) pueden ser cualquier idea o producto que presente solo un conjunto limitado de funciones o capacidades suficientes para demostrar el concepto que representa en un mercado determinado.
Ya sea que esté trabajando en el desarrollo de aplicaciones o en una tienda de golosinas veganas para perros, crear un MVP podrá ahorrarle tiempo y dinero en el camino hacia la comercialización de un producto terminado, y la definición no se detiene ahí, ya que también se pueden abordar promociones, canales, segmentos o servicios mínimos viables.
Una de las características que Facebook, Dropbox y Zappos tienen en común es que comenzaron como productos mínimos viables. Esto demuestra que para lanzar un gran proyecto no siempre es necesario invertir toneladas de dinero, sino escuchar al mercado y atenderlo cuidadosamente de acuerdo con los comentarios que los usuarios puedan tener sobre una idea.
En este artículo le mostraremos cuáles son los diferentes tipos de MVP y le daremos ejemplos para que pueda inspirarse y aventurarse fácilmente en el salvaje mundo del desarrollo de productos y servicios. También exploraremos algunos ejemplos de MVP.
5 tipos de productos mínimos viables que se pueden construir con un presupuesto bajo
En el mundo de las startups, es común ver tecnología de punta que nadie sabe realmente para qué utilizar. Es probable que esto sea así porque creadores a menudo se enfocan en llevar productos terminados al mercado sin considerar primero si los consumidores realmente los quieren, y aquí es donde los MVP juegan un papel fundamental en la redefinición de los modelos comerciales.
Piense en las sobrevaloradas gafas de Google que estuvieron a punto de comenzar a venderse en mayo de 2014 por U$S1500. La empresa hizo tanto hincapié tanto en las funciones del producto, como el uso de una plataforma de realidad virtual a través de comandos de voz (lo cual suena muy bien) que se olvidó de que el público no tenía ganas de usar anteojos.
Hay dos tipos de MVP: los MVP de baja fidelidad sirven para comprender mejor las necesidades del consumidor y ver si las soluciones tienen el valor suficiente para resolver sus problemas, mientras que los MVP de alta fidelidad se enfocan más en cuánto pagaría el mercado por un producto y buscan conseguir los primeros consumidores que más adelante puedan colaborar para redefinir la propuesta de valor por medio de comentarios.
La elección entre MVP de alta o baja fidelidad depende de la cantidad de tiempo que tenga y de cuánto esté dispuesto a invertir en esta etapa del desarrollo de su producto.
1. Página de destino
Una página de destino es un sitio web diseñado para motivar a los usuarios a que realicen una acción específica (darle su correo electrónico, ver sus productos o comprarlos) una vez que han hecho clic en una comunicación de marketing como un anuncio de Instagram. Esta es una excelente manera de mostrarles lo que tiene para ofrecer y determinar si sus comunicaciones van por el camino correcto.
Buffer, una aplicación diseñada para programar publicaciones en redes sociales, es un ejemplo extraordinario de esto. El MVP que le dio inicio era una página de destino que describía las capacidades de la plataforma e invitaba a las personas a registrarse. Sin embargo, en aquel momento la aplicación no existía en absoluto, por lo tanto los clientes recibían un mensaje que decía que el servicio no estaba listo y que pronto les llegarían novedades.
Una vez que los creadores tuvieron una base de datos con suficientes usuarios potenciales, comenzaron a preguntarles si estarían dispuestos a pagar por el servicio. Lo que hicieron fue poner a prueba esa hipótesis agregando precios a la página de destino. Esto les permitió ver cuántos usuarios se convertirían realmente en clientes pagos.
2. Videos cortos (Dropbox)
Los videos cortos son uno de los MVP más populares que existen. Son de cero riesgos, económicos y eficaces para comunicar ideas complejas en torno a productos y servicios. Son tan versátiles que se pueden publicar en plataformas MVP como GoFundMe para mostrárselos a los inversores e incluso a consumidores finales.
Le sorprendería saber que Dropbox, que tiene una capitalización de mercado de 11.900 millones de dólares, comenzó como un MVP de 2 minutos que explicaba con cifras en papel cómo funcionaba el servicio en la nube.
3. Campañas publicitarias y maquetas digitales
Las campañas publicitarias permiten determinar si se está dirigiendo al público correcto. Con plataformas como Google y Facebook Ads incluso es posible medir cuáles son las características de sus productos que las personas valoran.
El uso de imágenes generadas por computadora en los anuncios es una forma creativa de poner a prueba el atractivo de un producto. Esto se puede hacer por una fracción del costo real de fabricación de un producto contratando a un diseñador en una plataforma como upwork.com.
Si las personas realmente intentan comprar el producto una vez que han llegado al sitio web a través de los anuncios en redes sociales, podrá decirles que el producto está agotado e incluso darles un cupón, una tarjeta de regalo o un código de descuento que puedan usar más adelante cuando el producto esté disponible. Esto es excelente para determinar si el mercado quiere el producto antes de pasar al proceso de fabricación.
4. Financiación colectiva
Si ya ha superado la fase de descubrimiento de su producto, la financiación colectiva es por excelencia la mejor forma de promocionar proyectos. Con solo un simple video explicativo, puede poner a prueba el mercado con facilidad mientras recauda fondos y consigue a los primeros usuarios.
Un gran ejemplo de un MVP que comenzó como un proyecto de financiación colectiva es el juego de mesa Kingdom Death Monster, que recaudó U$S 12.400.000 de más de 19.000 personas en 2016. En ese entonces el proyecto utilizó imágenes claras y un gran video explicativo antes de comenzar la producción.
5. “El mago de Oz”
Este MVP consiste en crear la ilusión de un producto que lleve a las personas que están ante un desarrollo real mientras que en realidad se está utilizando un recurso
humano. La técnica del Mago de Oz es adecuada para analizar la demanda de un producto sin elevar los costos operativos.
Un ejemplo notable de El mago de Oz es Zappos, una empresa de calzado que fue adquirida por Amazon en 2009 por 1200 millones de dólares. La empresa apareció cuando su fundador, Nick Swinmurn, publicó en línea fotografías de zapatos que no tenía en stock pero que estaban a la venta en tiendas cerca de su casa. Una vez que los clientes le compraban un par de zapatos a través de su sencillo sitio web, procesaba manualmente el pedido, compraba los zapatos y los enviaba.
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