Inteligencia Artificial: la revolución ya ha comenzado

Te presento una serie de aplicaciones BBBS (buenas, bonitas, baratas y sencillas) utilizando la Inteligencia Artificial para que te inspiren a sacarle partido a Skynet.

Un disclaimer antes de empezar: si sientes que te está abrumando el tren del hype, te recomiendo leer a Jason Fried. En pocas palabras te ayudará a despejar el FOMO de la ecuación. Y ser un poco más feliz.

Recolecta y resume feedback

Tenemos formularios que recogen respuestas cualitativas por doquier: cada curso, cada lección de un programa profesional o cada entrevista de usuario. A través de ChatGPT podemos volcar las respuestas y pedir tanto su clusterización, como resumen.

Por ejemplo: Los estudiantes del curso “X” han respondido a la pregunta “X” de la siguiente manera: [Respuestas]. ¿Podrías sintetizar / resumir las respuestas y agruparlas según si es feedback positivo o negativo?

También puedes expandir el formulario a partir de las respuestas, preguntando qué preguntas echa ChatGPT en falta para profundizar sobre las respuestas de los usuarios.

La manera más BBBS de empezar es directamente en ChatGPT, luego puedes utilizar GPT For Work (Extensión de Sheets) o similares. También hay opciones como Askviable, pero prepara la cartera.

Predicciones sin código

Aquí la novedad está en la barrera de entrada. Herramientas como Obviously.ai o Graphext nos permiten adentrarnos en Machine Learning a la velocidad que preparamos el café por las mañanas. Porque soy de Moka.

En menos de 5 minutos podríamos entender la probabilidad de que un usuario renueve o cancele su suscripción. A continuación el ejemplo de Obviously.ai, mostrándonos claramente las diferencias entre un usuario con alta probabilidad de renovar vs uno que va a cancelar su suscripción.

La magia viene luego, cuando gracias a su integración con Zapier puedes hacer predicciones para cada usuario concreto. Luego puedes crear escenarios para reconducir a cada usuario al lugar correcto, pero esto es otra cosa.

IA para hacer Brainstorming

En Product Hackers utilizamos el framework GOI Tree, que es un árbol compuesto por un tronco (objetivos), ramas (oportunidades) y frutos (ideas). Este modelo nos permite organizar mejor nuestros pensamientos y generar más y mejores ideas para cada objetivo u oportunidad.

Al igual que pasa con el huevo y la gallina, la idea tiene lugar antes que el experimento. El experimento es su materialización.

También con GPT For Work (Extensión de Sheets) puedes extender cómodamente el listado de ideas que tengas en sheets para atacar la oportunidad detectada.

Como Growth Manager de un [SaaS], he detectado la [oportunidad] y he creado la siguiente lista de ideas: [ideas]. Extiende el listado con [X] ideas más y razona por qué debería tenerlas en consideración.

Desde hoy, ya puedes inscribirte gratuitamente en la Academia de Inteligencia Artificial para Growth. Y no perder la oportunidad de formarte gratuitamente con nosotros.